新潟 3R 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

3R 新潟競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルアフリーゼ	西塚	実12.0	B△ A△勝率8% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 3着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 3着/16頭+0.9秒 10/25 4東京86R 7着/16頭+2.4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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 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。
2	ラヴィングリー	菊沢	実54.6	B▽ A▽勝率1% EV-36% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 6着/11頭+2.3秒 01/31 1東京11R 6着/16頭+1.5秒 11/15 5東京31R 6着/13頭+3.0秒 10/18 4東京62R 5着/9頭+1.6秒 08/16 2新潟75R 16着/17頭+2.8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -37% ※ 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	スカット	▲佐藤	実26.6	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/29 3中山22R 6着/16頭+0.4秒 01/24 1中山81R 8着/16頭+1.7秒 01/12 1中山55R 3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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -37% ※ 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	ツキノマバタキ	木幡巧	実79.9	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 14着/16頭+3.7秒 03/15 2中山61R 9着/16頭+1.9秒 11/30 5東京82R 10着/13頭+1.4秒 11/02 4東京111R 5着/12頭+1.2秒 10/12 4東京43R 8着/10頭+1.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -30% ※ 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	ヘヴンズドライブ	▲石田	実30.7	B▽ A▽勝率2% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山23R 7着/16頭+1.9秒 12/13 5中山31R 6着/14頭+1.0秒 12/07 5中山25R 11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戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 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。
6	キャルキュラス	戸崎圭	実10.1	B△ A△勝率8% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
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 6 ◎ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -22% ※ 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	スピニンググローブ	コレット	実5.6	B▲ A▲勝率17% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.1% / 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。
8	ミスタートントン	△石神道	実3.2	B○ A○勝率22% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 3着/16頭+0.5秒 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.5% / 期待値 -28% ※ 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	カセノソレイユ	木幡育	実105.5	B▽ A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 7着/15頭+0.9秒 12/14 5中山41R 12着/15頭+2.1秒 11/16 5東京44R 14着/16頭+2.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91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 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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	キタノシオン	木幡初	実96.1	B▽ A▽勝率1% EV+11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 10 ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
11	ミエスタ	岩田望	実3.1	B◎ A◎勝率22% EV-30% 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3.0着と安定／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京71R 3着/16頭+0.4秒 11/15 5東京36R 10着/14頭+1.8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 3.0着 (安定) × 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 19.7% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.5% / 期待値 -30% ※ 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	キタノソブリン	▲上里	実120.2	B× A▽勝率0% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -42% ※ 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	ローズオブジャパン	松岡	実26.5	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 4着/16頭+1.1秒 11/29 5東京74R 3着/16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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -37% ※ 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	カシノユメミヅキ	柴田大	実212.2	B▽ A▽勝率1% EV+87% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／61日ぶりの実戦）
前5走 02/25 佐賀5R 7着/11頭+0.9秒 01/29 佐賀4R 6着/10頭+1.1秒 10/26 4東京93R 10着/11頭+3.4秒 10/18 4東京61R 10着/11頭+3.1秒 10/04 4東京11R 8着/16頭+3.5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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 +87% ※ 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	ハンナパール	吉田豊	実10.0	B△ A△勝率10% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 7着/16頭+2.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 -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。

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 ◎

ミエスタ

騎手岩田望

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ミスタートントン

3.2倍

EV -36%

▲A:▲7スピニンググローブ

5.6倍

EV +10%

出走馬全15頭

◎A:◎11

ミエスタ

岩田望

3.1倍

-38%

›

○A:○8

ミスタートントン

△石神道

3.2倍

-36%

›

▲A:▲7

スピニンググローブ

コレット

5.6倍

+10%

›

△A:△15

ハンナパール

吉田豊

10.0倍

+6%

›

△A:△6

キャルキュラス

戸崎圭

10.1倍

-6%

›

△A:△1

フェルアフリーゼ

西塚

12.0倍

-9%

›

▽A:▽13

ローズオブジャパン

松岡

26.5倍

-6%

›

▽A:▽3

スカット

▲佐藤

26.6倍

-29%

›

▽A:▽5

ヘヴンズドライブ

▲石田

30.7倍

-28%

›

▽A:▽2

ラヴィングリー

菊沢

54.6倍

-7%

›

▽A:▽4

ツキノマバタキ

木幡巧

79.9倍

-43%

›

▽A:▽10

キタノシオン

木幡初

96.1倍

-31%

›

▽A:▽9

カセノソレイユ

木幡育

105.5倍

-25%

›

▽A:▽14

カシノユメミヅキ

柴田大

212.2倍

+50%

›

×A:▽12

キタノソブリン

▲上里

120.2倍

-57%

›

💡 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）

3R 新潟競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルアフリーゼ	西塚	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山93R 3着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 3着/16頭+0.9秒 10/25 4東京86R 7着/16頭+2.4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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ラヴィングリー	菊沢	実54.6	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/04 川崎6R 6着/11頭+2.3秒 01/31 1東京11R 6着/16頭+1.5秒 11/15 5東京31R 6着/13頭+3.0秒 10/18 4東京62R 5着/9頭+1.6秒 08/16 2新潟75R 16着/17頭+2.8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	スカット	▲佐藤	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/29 3中山22R 6着/16頭+0.4秒 01/24 1中山81R 8着/16頭+1.7秒 01/12 1中山55R 3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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
4	ツキノマバタキ	木幡巧	実79.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京61R 14着/16頭+3.7秒 03/15 2中山61R 9着/16頭+1.9秒 11/30 5東京82R 10着/13頭+1.4秒 11/02 4東京111R 5着/12頭+1.2秒 10/12 4東京43R 8着/10頭+1.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ヘヴンズドライブ	▲石田	実30.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山23R 7着/16頭+1.9秒 12/13 5中山31R 6着/14頭+1.0秒 12/07 5中山25R 11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戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	キャルキュラス	戸崎圭	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
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 6 ◎ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
7	スピニンググローブ	コレット	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 03/28 3中山14R 7着/16頭+2.5秒 01/18 1中山75R 9着/16頭+1.5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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
8	ミスタートントン	△石神道	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山63R 3着/16頭+0.5秒 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	カセノソレイユ	木幡育	実105.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 7着/15頭+0.9秒 12/14 5中山41R 12着/15頭+2.1秒 11/16 5東京44R 14着/16頭+2.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	キタノシオン	木幡初	実96.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 10 ◎ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
11	ミエスタ	岩田望	実3.1	◎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走平均3.0着と安定／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京71R 3着/16頭+0.4秒 11/15 5東京36R 10着/14頭+1.8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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
12	キタノソブリン	▲上里	実120.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 0.5% (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。
13	ローズオブジャパン	松岡	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山81R 4着/16頭+1.1秒 11/29 5東京74R 3着/16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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
14	カシノユメミヅキ	柴田大	実212.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／61日ぶりの実戦）
前5走 02/25 佐賀5R 7着/11頭+0.9秒 01/29 佐賀4R 6着/10頭+1.1秒 10/26 4東京93R 10着/11頭+3.4秒 10/18 4東京61R 10着/11頭+3.1秒 10/04 4東京11R 8着/16頭+3.5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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
15	ハンナパール	吉田豊	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山81R 7着/16頭+2.0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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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

ミエスタ

騎手岩田望

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ミスタートントン

3.2倍

EV -28%

▲7スピニンググローブ

5.6倍

EV -4%

出走馬全15頭

◎11

ミエスタ

岩田望

3.1倍

-30%

›

○8

ミスタートントン

△石神道

3.2倍

-28%

›

▲7

スピニンググローブ

コレット

5.6倍

-4%

›

△15

ハンナパール

吉田豊

10.0倍

-1%

›

△6

キャルキュラス

戸崎圭

10.1倍

-21%

›

△1

フェルアフリーゼ

西塚

12.0倍

-7%

›

▽13

ローズオブジャパン

松岡

26.5倍

-36%

›

▽3

スカット

▲佐藤

26.6倍

-36%

›

▽5

ヘヴンズドライブ

▲石田

30.7倍

-26%

›

▽2

ラヴィングリー

菊沢

54.6倍

-36%

›

▽10

キタノシオン

木幡初

96.1倍

+11%

›

▽4

ツキノマバタキ

木幡巧

79.9倍

-29%

›

▽9

カセノソレイユ

木幡育

105.5倍

-6%

›

▽14

カシノユメミヅキ

柴田大

212.2倍

+87%

›

▽12

キタノソブリン

▲上里

120.2倍

-42%

›

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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）

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