新潟 12R 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

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスバレンシア	◇今村	実9.7	B▲ A△勝率6% EV-39% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 6着/11頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 8着/9頭+1.0秒 02/14 1東京57R 10着/16頭+0.6秒 10/30 門別11R 11着/11頭+4.1秒 09/20 4中山69R 8着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -39% ※ 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	リラ	戸崎圭	実5.8	B△ A×勝率6% 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5走 01/10 1中山37R 6着/16頭+0.9秒 10/26 4東京93R 2着/11頭+0.4秒 10/19 4東京72R 4着/8頭+0.9秒 09/27 4中山85R 2着/16頭+0.1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) × 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 6.5% (オッズ暗示: 17.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.8% / 期待値 -66% ※ 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	クリールスル	菊沢	実11.4	B△ A▽勝率6% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／322日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌57R 3着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 3着/14頭+0.1秒 06/14 3東京38R 3着/18頭+0.1秒 05/24 1新潟77R 1着/16頭勝利 03/16 2中山65R 10着/16頭+3.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 322日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 -33% ※ 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	ルージュダリア	荻野極	実8.4	B◎ A○勝率7% EV-42% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 10着/16頭+1.2秒 01/31 1東京110R 7着/15頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 1着/13頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133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 6.9% (オッズ暗示: 11.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.8% / 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。
5	リアライズリバティ	石川	実7.8	B× A◎勝率7% EV-46% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 9着/16頭+1.1秒 01/31 1東京16R 1着/16頭勝利 11/09 5東京21R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山73R 4着/10頭+0.6秒 07/19 2福島75R 7着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.8% / 期待値 -47% ※ 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	ショウナンマリーナ	石橋脩	実63.3	B▽ A▽勝率6% EV+270% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2秒 10/05 4東京27R 15着/18頭+1.2秒 09/07 2札幌68R 15着/16頭+2.0秒 05/03 2東京35R 5着/9頭+0.5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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.8% / 期待値 +270% ※ 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	ロジャリーマイン	大野	実11.8	B△ A△勝率6% EV-26% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京211R 17着/18頭+1.3秒 12/22 5中山84R 1着/18頭勝利 10/27 4東京85R 2着/15頭+0.0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 12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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -26% ※ 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	ウインロゼライト	木幡巧	実29.5	B▽ A▽勝率4% EV+31% 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／234日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 234日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.5% / 期待値 +31% ※ 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	カフェラバー	△石神道	実13.6	B▽ A△勝率7% EV-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33%と好調）
前5走 03/21 1中京311R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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。
10	リラベガ	丸山	実36.6	B▽ A▽勝率6% EV+113% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 7着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉42R 3着/18頭+0.8秒 11/24 3福島66R 9着/16頭+0.6秒 11/08 3福島15R 4着/16頭+0.2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 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.8% / 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。
11	ガラク	田辺	実13.0	B▽ A▽勝率6% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3秒 09/06 4中山19R 3着/11頭+0.0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 5.7着 △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 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。
12	ワディアルリヤハ	武藤	実19.8	B▽ A▽勝率4% EV-11% 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）
前5走 03/15 1中京24R 2着/18頭+0.2秒 12/14 5中山42R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京62R 2着/18頭+0.4秒 10/13 4東京53R 3着/12頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 7着/13頭+1.5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 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.5% / 期待値 -12% ※ 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	ジョワイユノエル	小崎	実14.4	B▽ A▽勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8秒 08/02 3中京311R 11着/13頭+1.1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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 -16% ※ 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	テンハートビート	杉原	実62.0	B▽ A▽勝率4% EV+176% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山71R 4着/16頭+0.5秒 03/07 2中山31R 3着/16頭+1.0秒 12/06 5中山13R 11着/15頭+0.9秒 11/24 5東京66R 8着/13頭+1.3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) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 4.5% / 期待値 +176% ※ 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	タイセイフレッサ	斎藤	実8.7	B○ A▲勝率7% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/07 1阪神511R 12着/18頭+0.9秒 12/13 5中京39R 7着/11頭+0.6秒 10/30 門別11R 3着/11頭+0.7秒 08/24 3新潟211R 5着/10頭+0.9秒 08/10 2新潟61R 1着/18頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.9% (オッズ暗示: 11.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.8% / 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。
16	ブルバンビーナ	▲石田	実62.7	B▽ A▽勝率6% EV+266% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11頭+0.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +240% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.8% / 期待値 +267% ※ 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	メイリー	吉田豊	実15.0	B▽ A▽勝率6% EV-12% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 2着/15頭+0.2秒 12/21 5中京66R 9着/16頭+0.6秒 10/13 4東京59R 12着/18頭+0.6秒 09/14 4中山412R 3着/16頭+0.6秒 05/31 2東京113R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 -12% ※ 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 ○

ルージュダリア

騎手荻野極

単勝オッズ

8.4倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲15タイセイフレッサ

8.7倍

EV -40%

▲A:△1ミスバレンシア

9.7倍

EV -33%

出走馬全17頭

◎A:○4

ルージュダリア

荻野極

8.4倍

-42%

›

○A:▲15

タイセイフレッサ

斎藤

8.7倍

-40%

›

▲A:△1

ミスバレンシア

◇今村

9.7倍

-33%

›

△A:△7

ロジャリーマイン

大野

11.8倍

-19%

›

△A:×2

リラ

戸崎圭

5.8倍

-62%

›

△A:▽3

クリールスル

菊沢

11.4倍

-25%

›

▽A:△9

カフェラバー

△石神道

13.6倍

-11%

›

×A:◎5

リアライズリバティ

石川

7.8倍

-51%

›

▽A:▽17

メイリー

吉田豊

15.0倍

-6%

›

▽A:▽10

リラベガ

丸山

36.6倍

+128%

›

▽A:▽12

ワディアルリヤハ

武藤

19.8倍

+7%

›

▽A:▽16

ブルバンビーナ

▲石田

62.7倍

+240%

›

▽A:▽11

ガラク

田辺

13.0倍

-39%

›

▽A:▽13

ジョワイユノエル

小崎

14.4倍

-32%

›

▽A:▽8

ウインロゼライト

木幡巧

29.5倍

+38%

›

▽A:▽14

テンハートビート

杉原

62.0倍

+190%

›

▽A:▽6

ショウナンマリーナ

石橋脩

63.3倍

+196%

›

💡 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）

12R 新潟競馬場　発走 18:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミスバレンシア	◇今村	実9.7	△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8.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神105R 6着/11頭+0.6秒 02/28 1阪神310R 8着/9頭+1.0秒 02/14 1東京57R 10着/16頭+0.6秒 10/30 門別11R 11着/11頭+4.1秒 09/20 4中山69R 8着/13頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	リラ	戸崎圭	実5.8	×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5走 01/10 1中山37R 6着/16頭+0.9秒 10/26 4東京93R 2着/11頭+0.4秒 10/19 4東京72R 4着/8頭+0.9秒 09/27 4中山85R 2着/16頭+0.1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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
3	クリールスル	菊沢	実11.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／322日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌57R 3着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 3着/14頭+0.1秒 06/14 3東京38R 3着/18頭+0.1秒 05/24 1新潟77R 1着/16頭勝利 03/16 2中山65R 10着/16頭+3.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 322日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (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。
4	ルージュダリア	荻野極	実8.4	○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／133日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 10着/16頭+1.2秒 01/31 1東京110R 7着/15頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 1着/13頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 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 6.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
5	リアライズリバティ	石川	実7.8	◎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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 9着/16頭+1.1秒 01/31 1東京16R 1着/16頭勝利 11/09 5東京21R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山73R 4着/10頭+0.6秒 07/19 2福島75R 7着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (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。
6	ショウナンマリーナ	石橋脩	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京26R 11着/15頭+2.5秒 01/11 1中山48R 13着/16頭+3.2秒 10/05 4東京27R 15着/18頭+1.2秒 09/07 2札幌68R 15着/16頭+2.0秒 05/03 2東京35R 5着/9頭+0.5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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ロジャリーマイン	大野	実11.8	△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／112日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京211R 17着/18頭+1.3秒 12/22 5中山84R 1着/18頭勝利 10/27 4東京85R 2着/15頭+0.0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 12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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	ウインロゼライト	木幡巧	実29.5	▽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／234日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松1R 1着/8頭勝利 11/06 笠松11R 9着/10頭+1.9秒 10/23 笠松1R 1着/8頭勝利 10/08 笠松4R 2着/9頭+0.3秒 09/25 笠松6R 5着/9頭+1.0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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 234日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (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。
9	カフェラバー	△石神道	実13.6	△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33%と好調）
前5走 03/21 1中京311R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	リラベガ	丸山	実36.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉72R 7着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉42R 3着/18頭+0.8秒 11/24 3福島66R 9着/16頭+0.6秒 11/08 3福島15R 4着/16頭+0.2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 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
11	ガラク	田辺	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山612R 5着/16頭+1.2秒 12/21 5中京63R 7着/16頭+1.0秒 11/23 5東京56R 5着/16頭+0.5秒 10/05 4東京28R 2着/14頭+0.3秒 09/06 4中山19R 3着/11頭+0.0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 5.7着 △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
12	ワディアルリヤハ	武藤	実19.8	▽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）
前5走 03/15 1中京24R 2着/18頭+0.2秒 12/14 5中山42R 4着/16頭+0.3秒 11/24 5東京62R 2着/18頭+0.4秒 10/13 4東京53R 3着/12頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 7着/13頭+1.5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 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
13	ジョワイユノエル	小崎	実14.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 4着/15頭+0.4秒 01/18 1京都712R 5着/8頭+0.3秒 12/21 5中京66R 5着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神17R 6着/13頭+0.8秒 08/02 3中京311R 11着/13頭+1.1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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
14	テンハートビート	杉原	実62.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/21 2中山71R 4着/16頭+0.5秒 03/07 2中山31R 3着/16頭+1.0秒 12/06 5中山13R 11着/15頭+0.9秒 11/24 5東京66R 8着/13頭+1.3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) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
15	タイセイフレッサ	斎藤	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/07 1阪神511R 12着/18頭+0.9秒 12/13 5中京39R 7着/11頭+0.6秒 10/30 門別11R 3着/11頭+0.7秒 08/24 3新潟211R 5着/10頭+0.9秒 08/10 2新潟61R 1着/18頭勝利
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
16	ブルバンビーナ	▲石田	実62.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 7着/16頭+0.7秒 02/14 1小倉712R 5着/15頭+0.4秒 12/21 5中京66R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4新潟312R 9着/17頭+1.0秒 08/23 3新潟17R 7着/11頭+0.6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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +266% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	メイリー	吉田豊	実15.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 2着/15頭+0.2秒 12/21 5中京66R 9着/16頭+0.6秒 10/13 4東京59R 12着/18頭+0.6秒 09/14 4中山412R 3着/16頭+0.6秒 05/31 2東京113R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リアライズリバティ

騎手石川

単勝オッズ

7.8倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ルージュダリア

8.4倍

EV -42%

▲15タイセイフレッサ

8.7倍

EV -40%

出走馬全17頭

◎5

リアライズリバティ

石川

7.8倍

-46%

›

○4

ルージュダリア

荻野極

8.4倍

-42%

›

▲15

タイセイフレッサ

斎藤

8.7倍

-40%

›

△9

カフェラバー

△石神道

13.6倍

-6%

›

△1

ミスバレンシア

◇今村

9.7倍

-39%

›

△7

ロジャリーマイン

大野

11.8倍

-26%

›

×2

リラ

戸崎圭

5.8倍

-66%

›

▽3

クリールスル

菊沢

11.4倍

-33%

›

▽11

ガラク

田辺

13.0倍

-23%

›

▽13

ジョワイユノエル

小崎

14.4倍

-15%

›

▽17

メイリー

吉田豊

15.0倍

-12%

›

▽10

リラベガ

丸山

36.6倍

+113%

›

▽16

ブルバンビーナ

▲石田

62.7倍

+266%

›

▽6

ショウナンマリーナ

石橋脩

63.3倍

+270%

›

▽12

ワディアルリヤハ

武藤

19.8倍

-11%

›

▽8

ウインロゼライト

木幡巧

29.5倍

+31%

›

▽14

テンハートビート

杉原

62.0倍

+176%

›

💡 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。

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