新潟 11R 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

11R 新潟競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユニベールクイーン	杉原	実43.2	B▽ A▽勝率6% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京33R 16着/16頭+4.5秒 01/25 1中山92R 14着/14頭+4.8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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +139% ※ 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	ルディドゥゲンジ	嶋田	実37.3	B▽ A▽勝率6% EV+106% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +106% ※ 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	アリアファブラ	斎藤	実18.6	B△ A▽勝率6% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 17着/18頭+2.6秒 02/07 1東京35R 5着/16頭+0.5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 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
4	リオクリスハーレー	荻野極	実9.3	B▲ A△勝率6% EV-48% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 7着/16頭+0.5秒 01/25 1中山93R 13着/16頭+2.5秒 12/27 5中山71R 12着/15頭+1.3秒 08/17 3中京82R 7着/16頭+2.1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 9.0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 6.5% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 -48% ※ 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	ムーンシェイド	木幡巧	実29.1	B▽ A▽勝率6% EV+71% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山42R 8着/16頭+1.0秒 11/24 5東京67R 5着/14頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 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。
6	マイエラ	小崎	実38.0	B▽ A▽勝率6% EV+110% 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 03/21 2中山73R 13着/16頭+2.8秒 03/01 2中山23R 6着/16頭+1.7秒 12/27 5中山74R 14着/18頭+1.2秒 10/26 4新潟45R 6着/18頭+1.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +111% ※ 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	アイファーアイドル	松岡	実39.7	B△ A▽勝率6% EV+118% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／350日ぶりの実戦）
前5走 08/09 2新潟51R 13着/15頭+3.6秒 06/22 3東京66R 8着/16頭+1.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 350日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +119% ※ 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	ソレム	△石神道	実31.6	B▽ A▽勝率6% EV+73% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 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。
9	セランディア	菊沢	実10.1	B△ A△勝率6% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 02/21 1小倉92R 15着/18頭+1.4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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -43% ※ 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	ノーブルラホーヤ	▲石田	実9.0	B○ A▲勝率6% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 10着/16頭+1.0秒 10/05 4東京23R 6着/17頭+0.6秒 09/06 4中山15R 9着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 11.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.6% / 期待値 -50% ※ 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	ミヤザキムスメ	柴田大	実71.9	B▽ A▽勝率6% EV+296% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山83R 13着/16頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +344% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.6% / 期待値 +296% ※ 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	タツナナイロ	野中	実78.6	B▽ A▽勝率6% EV+332% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京83R 10着/16頭+3.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 5.6% / 期待値 +333% ※ 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	ケイツーキップ	▲水沼	実36.6	B▽ A▽勝率6% EV+101% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +102% ※ 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。
14	ユイノササヤキ	木幡初	実25.6	B▽ A▽勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山75R 11着/16頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +41% ※ 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。
15	テラシエスタ	▲佐藤	実38.8	B▽ A▽勝率6% EV+114% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/19 4新潟25R 11着/18頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +114% ※ 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。
16	シルバーアックス	横山典	実3.5	B× A×勝率6% EV-80% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 13着/16頭+2.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 5.6% / 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。
17	リオハリソンメリー	▲上里	実18.3	B▽ A△勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山34R 8着/12頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1% ※ 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。
18	ジョイアミーア	武藤	実3.8	B× A○勝率6% EV-78% 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（70日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 10着/16頭+1.8秒 09/28 4中山94R 4着/16頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7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 6.5% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 5.6% / 期待値 -79% ※ 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 ○

ジョイアミーア

騎手武藤

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲10ノーブルラホーヤ

9.0倍

EV -41%

▲A:△4リオクリスハーレー

9.3倍

EV -39%

出走馬全18頭

×A:○18

ジョイアミーア

武藤

3.8倍

-75%

›

○A:▲10

ノーブルラホーヤ

▲石田

9.0倍

-41%

›

▲A:△4

リオクリスハーレー

荻野極

9.3倍

-39%

›

△A:△9

セランディア

菊沢

10.1倍

-37%

›

△A:▽3

アリアファブラ

斎藤

18.6倍

+15%

›

△A:▽7

アイファーアイドル

松岡

39.7倍

+145%

›

▽A:▽1

ユニベールクイーン

杉原

43.2倍

+167%

›

▽A:▽11

ミヤザキムスメ

柴田大

71.9倍

+344%

›

▽A:▽12

タツナナイロ

野中

78.6倍

+386%

›

▽A:△17

リオハリソンメリー

▲上里

18.3倍

-1%

›

▽A:▽14

ユイノササヤキ

木幡初

25.6倍

+37%

›

▽A:▽15

テラシエスタ

▲佐藤

38.8倍

+109%

›

×A:×16

シルバーアックス

横山典

3.5倍

-83%

›

▽A:▽5

ムーンシェイド

木幡巧

29.1倍

+35%

›

▽A:▽8

ソレム

△石神道

31.6倍

+46%

›

▽A:▽2

ルディドゥゲンジ

嶋田

37.3倍

+73%

›

▽A:▽6

マイエラ

小崎

38.0倍

+76%

›

▽A:▽13

ケイツーキップ

▲水沼

36.6倍

+48%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

11R 新潟競馬場　発走 18:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ユニベールクイーン	杉原	実43.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京33R 16着/16頭+4.5秒 01/25 1中山92R 14着/14頭+4.8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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	ルディドゥゲンジ	嶋田	実37.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京22R 11着/11頭+3.6秒 09/28 4中山92R 13着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟53R 11着/17頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
3	アリアファブラ	斎藤	実18.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 17着/18頭+2.6秒 02/07 1東京35R 5着/16頭+0.5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 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
4	リオクリスハーレー	荻野極	実9.3	△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／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山22R 7着/16頭+0.5秒 01/25 1中山93R 13着/16頭+2.5秒 12/27 5中山71R 12着/15頭+1.3秒 08/17 3中京82R 7着/16頭+2.1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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
5	ムーンシェイド	木幡巧	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山42R 8着/16頭+1.0秒 11/24 5東京67R 5着/14頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	マイエラ	小崎	実38.0	▽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 03/21 2中山73R 13着/16頭+2.8秒 03/01 2中山23R 6着/16頭+1.7秒 12/27 5中山74R 14着/18頭+1.2秒 10/26 4新潟45R 6着/18頭+1.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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	アイファーアイドル	松岡	実39.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／350日ぶりの実戦）
前5走 08/09 2新潟51R 13着/15頭+3.6秒 06/22 3東京66R 8着/16頭+1.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 350日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
8	ソレム	△石神道	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	セランディア	菊沢	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 02/21 1小倉92R 15着/18頭+1.4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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
10	ノーブルラホーヤ	▲石田	実9.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 10着/16頭+1.0秒 10/05 4東京23R 6着/17頭+0.6秒 09/06 4中山15R 9着/16頭+1.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188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 5.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ミヤザキムスメ	柴田大	実71.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.5着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山83R 13着/16頭+2.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +296% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
12	タツナナイロ	野中	実78.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京83R 10着/16頭+3.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
13	ケイツーキップ	▲水沼	実36.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
14	ユイノササヤキ	木幡初	実25.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山75R 11着/16頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
15	テラシエスタ	▲佐藤	実38.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/19 4新潟25R 11着/18頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
16	シルバーアックス	横山典	実3.5	×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（前走2着／91日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京32R 13着/16頭+2.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 前走実績前走 2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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
17	リオハリソンメリー	▲上里	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山34R 8着/12頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
18	ジョイアミーア	武藤	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 10着/16頭+1.8秒 09/28 4中山94R 4着/16頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 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 5.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シルバーアックス

騎手横山典

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○18ジョイアミーア

3.8倍

EV -78%

▲10ノーブルラホーヤ

9.0倍

EV -50%

出走馬全18頭

×16

シルバーアックス

横山典

3.5倍

-80%

›

○18

ジョイアミーア

武藤

3.8倍

-78%

›

▲10

ノーブルラホーヤ

▲石田

9.0倍

-50%

›

△4

リオクリスハーレー

荻野極

9.3倍

-48%

›

△9

セランディア

菊沢

10.1倍

-43%

›

△17

リオハリソンメリー

▲上里

18.3倍

+0%

›

▽3

アリアファブラ

斎藤

18.6倍

+2%

›

▽14

ユイノササヤキ

木幡初

25.6倍

+40%

›

▽5

ムーンシェイド

木幡巧

29.1倍

+71%

›

▽8

ソレム

△石神道

31.6倍

+73%

›

▽13

ケイツーキップ

▲水沼

36.6倍

+101%

›

▽2

ルディドゥゲンジ

嶋田

37.3倍

+106%

›

▽6

マイエラ

小崎

38.0倍

+110%

›

▽15

テラシエスタ

▲佐藤

38.8倍

+114%

›

▽7

アイファーアイドル

松岡

39.7倍

+118%

›

▽1

ユニベールクイーン

杉原

43.2倍

+139%

›

▽11

ミヤザキムスメ

柴田大

71.9倍

+296%

›

▽12

タツナナイロ

野中

78.6倍

+332%

›

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