新潟 9R 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

9R 新潟競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォーターリーダー	高田	実7.8	B▽ A▲勝率10% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 420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 9.8% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -19% ※ 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	コスモチプリア推奨	▲土田	実14.8	B▽ A△勝率10% EV+54% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.4% / 期待値 +55% ※ 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	スコラーリ	伴	実4.4	B× A×勝率10% EV-54% 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（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 433日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.4% / 期待値 -54% ※ 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	サングラデーション	上野	実5.0	B△ A×勝率10% EV-52% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 20.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.6% / 期待値 -52% ※ 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	サルサロッサ推奨	▲水沼	実14.4	B△ A▽勝率9% EV+23% 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（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 427日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.6% / 期待値 +24% ※ 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	パープルアドミラル	金子	実10.9	B▲ A▽勝率10% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 9.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.6% / 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。
7	ダノンロッキー	五十嵐	実4.4	B○ A○勝率10% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉95R 2着/12頭+0.1秒 12/21 5中山64R 1着/14頭勝利 10/26 4東京94R 2着/14頭+0.5秒 08/02 2新潟31R 6着/14頭+3.1秒 05/10 1新潟310R 12着/15頭+1.7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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 期待値 -54% ※ 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	モンツァフレイバー	草野	実8.5	B▽ A▽勝率10% EV-18% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3秒 08/10 1札幌66R 9着/14頭+1.7秒 06/29 2福島22R 6着/16頭+0.4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 9.8% (オッズ暗示: 11.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.6% / 期待値 -19% ※ 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	ローンウルフ推奨	大江圭	実17.2	B▽ A△勝率10% EV+79% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.4% / 期待値 +80% ※ 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	アメリカンピース推奨	小坂	実14.3	B△ A△勝率10% EV+49% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／441日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 +49% ※ 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 ×

スコラーリ

騎手伴

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ダノンロッキー

4.4倍

EV -55%

▲A:▽6パープルアドミラル

10.9倍

EV +9%

出走馬全10頭

×A:×3

スコラーリ

伴

4.4倍

-55%

›

○A:○7

ダノンロッキー

五十嵐

4.4倍

-55%

›

▲A:▽6

パープルアドミラル

金子

10.9倍

+9%

›

△A:×4

サングラデーション

上野

5.0倍

-49%

›

△A:△10

アメリカンピース

小坂

14.3倍

+43%

›

△A:▽5

サルサロッサ

▲水沼

14.4倍

+44%

›

▽A:△2

コスモチプリア

▲土田

14.8倍

+48%

›

▽A:△9

ローンウルフ

大江圭

17.2倍

+72%

›

▽A:▲1

ウォーターリーダー

高田

7.8倍

-23%

›

▽A:▽8

モンツァフレイバー

草野

8.5倍

-16%

›

💡 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 9 ローンウルフ実17.2倍期待値 +73% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コスモチプリア実14.8倍期待値 +48% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 10 アメリカンピース実14.3倍期待値 +43% 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 9 ローンウルフ実17.2倍期待値 +73% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コスモチプリア実14.8倍期待値 +48% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 5 サルサロッサ実14.4倍期待値 +44% 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

9R 新潟競馬場　発走 16:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウォーターリーダー	高田	実7.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7秒 05/31 2京都116R 9着/16頭+0.7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 9.0着 (不振) △ ローテーション 420日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	コスモチプリア推奨	▲土田	実14.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／当競馬場で勝率20%と相性良／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14頭勝利 05/10 1新潟31R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	スコラーリ	伴	実4.4	×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（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利 05/18 1新潟65R 1着/11頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 433日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	サングラデーション	上野	実5.0	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6秒 06/14 1函館19R 6着/11頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
5	サルサロッサ推奨	▲水沼	実14.4	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3秒 05/24 1新潟71R 2着/14頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
6	パープルアドミラル	金子	実10.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8秒 05/10 1新潟34R 4着/11頭+1.8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 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
7	ダノンロッキー	五十嵐	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉95R 2着/12頭+0.1秒 12/21 5中山64R 1着/14頭勝利 10/26 4東京94R 2着/14頭+0.5秒 08/02 2新潟31R 6着/14頭+3.1秒 05/10 1新潟310R 12着/15頭+1.7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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
8	モンツァフレイバー	草野	実8.5	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3秒 08/10 1札幌66R 9着/14頭+1.7秒 06/29 2福島22R 6着/16頭+0.4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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
9	ローンウルフ推奨	大江圭	実17.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/22 3福島55R 12着/14頭+3.7秒 11/09 3福島24R 1着/10頭勝利 08/17 2新潟81R 6着/13頭+1.3秒 07/20 2福島81R 4着/14頭+0.7秒 05/18 1新潟64R 9着/13頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	アメリカンピース推奨	小坂	実14.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／441日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8秒 05/10 1新潟31R 3着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 441日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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

スコラーリ

騎手伴

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ダノンロッキー

4.4倍

EV -54%

▲1ウォーターリーダー

7.8倍

EV -18%

出走馬全10頭

×3

スコラーリ

伴

4.4倍

-54%

›

○7

ダノンロッキー

五十嵐

4.4倍

-54%

›

▲1

ウォーターリーダー

高田

7.8倍

-18%

›

△10

アメリカンピース

小坂

14.3倍

+49%

›

△2

コスモチプリア

▲土田

14.8倍

+54%

›

△9

ローンウルフ

大江圭

17.2倍

+79%

›

×4

サングラデーション

上野

5.0倍

-52%

›

▽8

モンツァフレイバー

草野

8.5倍

-18%

›

▽6

パープルアドミラル

金子

10.9倍

+4%

›

▽5

サルサロッサ

▲水沼

14.4倍

+23%

›

💡 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 9 ローンウルフ実17.2倍期待値 +80% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コスモチプリア実14.8倍期待値 +55% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 10 アメリカンピース実14.3倍期待値 +49% 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 9 ローンウルフ実17.2倍期待値 +80% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コスモチプリア実14.8倍期待値 +55% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 5 サルサロッサ実14.4倍期待値 +24% 推奨 11.6〜30.0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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