新潟 5R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	田辺	実11.8	B▽ A▽勝率9% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.3% / 期待値 +4% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	コスモナエマ推奨	△石神道	実19.0	B○ A△勝率9% EV+70% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／111日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 +71% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイショウキンタイ	▲佐藤	実52.3	B▽ A▽勝率7% EV+236% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（216日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 216日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.0% / 期待値 +236% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ケイツールピア	▲石田	実80.4	B▽ A▽勝率9% EV+558% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 223日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +726% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.3% / 期待値 +559% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	フィールドノート	戸崎圭	実2.9	B× A▲勝率9% EV-73% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 34.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -74% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	カリーン	大野	実38.5	B▲ A△勝率9% EV+245% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 期待値 +246% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	オルグジェシダ	丸山	実3.4	B△ A×勝率9% EV-66% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.3% / 期待値 -67% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	トラストモアリズム	◇今村	実46.1	B△ A△勝率9% EV+265% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 2.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.3% / 期待値 +265% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リアルセンター	原	実128.8	B▽ A▽勝率9% EV+948% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +699% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.3% / 期待値 +949% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ヴァリスマリネリス	荻野極	実6.3	B◎ A○勝率9% EV-40% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.3% / 期待値 -40% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	キシダンチョウ	石川	実4.1	B△ A×勝率9% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.3% / 期待値 -62% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

ヴァリスマリネリス

騎手荻野極

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2コスモナエマ

19.0倍

EV +99%

▲A:△6カリーン

38.5倍

EV +305%

出走馬全11頭

◎A:○10

ヴァリスマリネリス

荻野極

6.3倍

-33%

›

○A:△2

コスモナエマ

△石神道

19.0倍

+99%

›

▲A:△6

カリーン

大野

38.5倍

+305%

›

△A:×7

オルグジェシダ

丸山

3.4倍

-65%

›

△A:×11

キシダンチョウ

石川

4.1倍

-57%

›

△A:△8

トラストモアリズム

◇今村

46.1倍

+373%

›

▽A:▽4

ケイツールピア

▲石田

80.4倍

+726%

›

×A:▲5

フィールドノート

戸崎圭

2.9倍

-78%

›

▽A:▽3

メイショウキンタイ

▲佐藤

52.3倍

+282%

›

▽A:▽1

スワローシチー

田辺

11.8倍

-23%

›

▽A:▽9

リアルセンター

原

128.8倍

+699%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 2 コスモナエマ実19.0倍期待値 +100% 推奨 10.0〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 コスモナエマ実19.0倍期待値 +100% 推奨 10.0〜30.0倍 300円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	田辺	実11.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	コスモナエマ推奨	△石神道	実19.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+70%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／111日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイショウキンタイ	▲佐藤	実52.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（216日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 216日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ケイツールピア	▲石田	実80.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 223日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	フィールドノート	戸崎圭	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	カリーン	大野	実38.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	オルグジェシダ	丸山	実3.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	トラストモアリズム	◇今村	実46.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +265% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リアルセンター	原	実128.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +948% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ヴァリスマリネリス	荻野極	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	キシダンチョウ	石川	実4.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キシダンチョウ

騎手石川

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ヴァリスマリネリス

6.3倍

EV -40%

▲5フィールドノート

2.9倍

EV -73%

出走馬全11頭

×11

キシダンチョウ

石川

4.1倍

-61%

›

○10

ヴァリスマリネリス

荻野極

6.3倍

-40%

›

▲5

フィールドノート

戸崎圭

2.9倍

-73%

›

△2

コスモナエマ

△石神道

19.0倍

+70%

›

△6

カリーン

大野

38.5倍

+245%

›

△8

トラストモアリズム

◇今村

46.1倍

+265%

›

×7

オルグジェシダ

丸山

3.4倍

-66%

›

▽1

スワローシチー

田辺

11.8倍

+3%

›

▽4

ケイツールピア

▲石田

80.4倍

+558%

›

▽9

リアルセンター

原

128.8倍

+948%

›

▽3

メイショウキンタイ

▲佐藤

52.3倍

+236%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 2 コスモナエマ実19.0倍期待値 +77% 推奨 10.7〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 コスモナエマ実19.0倍期待値 +77% 推奨 10.7〜30.0倍 300円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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