新潟 8R 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

8R 新潟競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィエントデコラ推奨	菊沢	実11.3	B◎ A○勝率9% EV+4% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5秒 12/21 5阪神64R 2着/12頭+0.0秒 10/12 3京都42R 2着/7頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 +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	ライヴスプーン推奨	木幡巧	実22.7	B▽ A△勝率9% EV+104% 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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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 7.5% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +105% ※ 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	ケルピー	江田照	実21.6	B▽ A▽勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9頭勝利 02/03 高知3R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +11% ※ 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	メトロポリターナ	丸田	実57.4	B▽ A▽勝率7% EV+312% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 10着/16頭+1.6秒 12/07 5中京28R 18着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +211% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.2% / 期待値 +313% ※ 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	イリュストル推奨	杉原	実18.5	B△ A△勝率9% EV+81% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +81% ※ 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	ロケットパンチ	武藤	実10.4	B▽ A▽勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山53R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山57R 3着/16頭+1.0秒 11/15 3福島31R 6着/15頭+1.2秒 10/19 4東京74R 8着/16頭+1.6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 4.0着 △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 9.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.2% / 期待値 -27% ※ 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	ハルノアラシ推奨	石川	実26.1	B▽ A△勝率9% EV+136% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+96%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +136% ※ 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	コッレヴェッキオ推奨	丸山	実11.6	B○ A▲勝率9% EV+3% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 +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。
9	アヴァランチ	田辺	実11.1	B△ A◎勝率9% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 6着/16頭+0.9秒 11/29 5東京71R 8着/13頭+1.7秒 11/08 5東京14R 3着/14頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.1% / 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。
10	パイオニアスクエア	荻野極	実4.6	B× A×勝率7% EV-67% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒 07/13 2小倉64R 4着/16頭+0.3秒
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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 21.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 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。
11	インナーパッション	斎藤	実2.6	B▲ A×勝率7% EV-81% 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／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6秒 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 -81% ※ 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。
12	バッカステソーロ	石橋脩	実18.5	B△ A▽勝率5% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山35R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.1% / 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。
13	ブレスドナイル	田口	実20.2	B▽ A▽勝率7% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1阪神28R 12着/15頭+2.5秒 01/31 1小倉33R 10着/16頭+1.5秒 10/30 門別8R 1着/12頭勝利 10/15 門別11R 1着/10頭勝利 10/01 門別8R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.2% / 期待値 +44% ※ 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

B推奨Aモデル ○

ヴィエントデコラ

騎手菊沢

単勝オッズ

11.3倍

AI期待値

+40%

買い目

¥200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8コッレヴェッキオ

11.6倍

EV +44%

▲A:×11インナーパッション

2.6倍

EV -79%

出走馬全13頭

◎A:○1

ヴィエントデコラ

菊沢

11.3倍

+40%

›

○A:▲8

コッレヴェッキオ

丸山

11.6倍

+44%

›

▲A:×11

インナーパッション

斎藤

2.6倍

-79%

›

△A:▽12

バッカステソーロ

石橋脩

18.5倍

+45%

›

△A:◎9

アヴァランチ

田辺

11.1倍

-16%

›

△A:△5

イリュストル

杉原

18.5倍

+39%

›

▽A:▽13

ブレスドナイル

田口

20.2倍

+52%

›

▽A:△2

ライヴスプーン

木幡巧

22.7倍

+70%

›

▽A:△7

ハルノアラシ

石川

26.1倍

+96%

›

×A:×10

パイオニアスクエア

荻野極

4.6倍

-75%

›

▽A:▽6

ロケットパンチ

武藤

10.4倍

-43%

›

▽A:▽3

ケルピー

江田照

21.6倍

+17%

›

▽A:▽4

メトロポリターナ

丸田

57.4倍

+211%

›

💡 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 7 ハルノアラシ実26.1倍期待値 +97% 推奨 13.3〜30.0倍 300円
単勝 2 ライヴスプーン実22.7倍期待値 +71% 推奨 13.3〜30.0倍 200円
単勝 5 イリュストル実18.5倍期待値 +39% 推奨 13.3〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 コッレヴェッキオ実11.6倍期待値 +44% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 1 ヴィエントデコラ実11.3倍期待値 +41% 推奨 10.0〜30.0倍 200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

8R 新潟競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィエントデコラ推奨	菊沢	実11.3	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5秒 12/21 5阪神64R 2着/12頭+0.0秒 10/12 3京都42R 2着/7頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
2	ライヴスプーン推奨	木幡巧	実22.7	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.7倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/27 5中山78R 6着/16頭+1.0秒 12/13 5中京36R 5着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟38R 4着/14頭+1.1秒 10/18 4新潟14R 9着/14頭+1.8秒 08/30 3新潟34R 1着/15頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
3	ケルピー	江田照	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 03/22 高知6R 1着/11頭勝利 03/10 高知5R 1着/10頭勝利 02/23 高知5R 2着/9頭+0.9秒 02/10 高知1R 1着/9頭勝利 02/03 高知3R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	メトロポリターナ	丸田	実57.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山27R 10着/15頭+1.5秒 03/15 2中山66R 5着/16頭+1.5秒 01/25 1中山96R 6着/15頭+0.8秒 12/28 5阪神87R 10着/16頭+1.6秒 12/07 5中京28R 18着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	イリュストル推奨	杉原	実18.5	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+81%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/10 2東京54R 1着/8頭勝利 02/08 1東京35R 3着/16頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
6	ロケットパンチ	武藤	実10.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山53R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山57R 3着/16頭+1.0秒 11/15 3福島31R 6着/15頭+1.2秒 10/19 4東京74R 8着/16頭+1.6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 4.0着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ハルノアラシ推奨	石川	実26.1	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.1倍で期待値+136%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	コッレヴェッキオ推奨	丸山	実11.6	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/22 3福島56R 13着/15頭+2.6秒 09/28 4中山96R 13着/16頭+1.5秒 06/15 1函館212R 4着/11頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 9着/14頭+2.5秒 01/25 1中山88R 4着/16頭+0.5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 9.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
9	アヴァランチ	田辺	実11.1	◎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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 6着/16頭+0.9秒 11/29 5東京71R 8着/13頭+1.7秒 11/08 5東京14R 3着/14頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	パイオニアスクエア	荻野極	実4.6	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒 07/13 2小倉64R 4着/16頭+0.3秒
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 4.3着 × 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 7.2% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	インナーパッション	斎藤	実2.6	×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／前走勝利の勢い）
前5走 11/01 4東京105R 7着/13頭+0.6秒 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
12	バッカステソーロ	石橋脩	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山35R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
13	ブレスドナイル	田口	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1阪神28R 12着/15頭+2.5秒 01/31 1小倉33R 10着/16頭+1.5秒 10/30 門別8R 1着/12頭勝利 10/15 門別11R 1着/10頭勝利 10/01 門別8R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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

アヴァランチ

騎手田辺

単勝オッズ

11.1倍

AI期待値

+4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ヴィエントデコラ

11.3倍

EV +4%

▲8コッレヴェッキオ

11.6倍

EV +3%

出走馬全13頭

◎9

アヴァランチ

田辺

11.1倍

+4%

›

○1

ヴィエントデコラ

菊沢

11.3倍

+4%

›

▲8

コッレヴェッキオ

丸山

11.6倍

+3%

›

△5

イリュストル

杉原

18.5倍

+81%

›

△2

ライヴスプーン

木幡巧

22.7倍

+104%

›

△7

ハルノアラシ

石川

26.1倍

+136%

›

×11

インナーパッション

斎藤

2.6倍

-81%

›

×10

パイオニアスクエア

荻野極

4.6倍

-67%

›

▽6

ロケットパンチ

武藤

10.4倍

-27%

›

▽13

ブレスドナイル

田口

20.2倍

+43%

›

▽4

メトロポリターナ

丸田

57.4倍

+312%

›

▽12

バッカステソーロ

石橋脩

18.5倍

-3%

›

▽3

ケルピー

江田照

21.6倍

+10%

›

💡 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 7 ハルノアラシ実26.1倍期待値 +136% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 2 ライヴスプーン実22.7倍期待値 +105% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 5 イリュストル実18.5倍期待値 +67% 推奨 11.0〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 コッレヴェッキオ実11.6倍期待値 +5% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 1 ヴィエントデコラ実11.3倍期待値 +2% 推奨 11.0〜30.0倍 200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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