新潟 4R 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

4R 新潟競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アドマイヤウルトラ	岩田望	実12.6	B△ A△勝率6% EV-22% 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）
前5走 01/12 1中山56R 14着/18頭+1.8秒 12/13 5中山33R 5着/16頭+1.0秒 11/24 5東京64R 3着/14頭+1.7秒 10/11 4東京36R 4着/16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) × 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 4.4% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -23% ※ 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	シルフィー推奨	横山典	実11.1	B▲ A▲勝率11% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/28 3中山15R 4着/16頭+0.4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 4.0着 △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 +25% ※ 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	イーガービーバー	田口	実30.9	B▽ A▽勝率2% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 10着/16頭+3.2秒 12/07 5中山21R 8着/16頭+1.0秒 11/09 3福島21R 7着/16頭+0.8秒 06/21 3東京56R 15着/16頭+4.1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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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。
4	カムバックトゥミー	江田照	実84.4	B▽ A▽勝率1% EV-41% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 18着/18頭+7.1秒 03/15 2中山65R 16着/18頭+3.3秒 02/07 1東京35R 6着/16頭+0.5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 18着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
5	カーヴドヴァン	西村太	実23.8	B▽ A▽勝率3% EV-17% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 13着/16頭+2.8秒 12/27 5中山75R 13着/16頭+1.4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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 -18% ※ 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	スーパーハイウェイ	▲佐藤	実128.0	B× A×勝率0% EV-71% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/21 2中山74R 8着/13頭+1.8秒 03/01 2中山22R 10着/16頭+2.1秒 02/07 1東京33R 5着/16頭+1.0秒 12/14 5中山45R 6着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.2% / 期待値 -72% ※ 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	バトルモクオ	松岡	実43.8	B▽ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/28 3中山14R 12着/16頭+4.2秒 02/15 1東京62R 12着/13頭+4.7秒 01/10 1中山35R 8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戦の調子平均 10.7着 (不振) × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
8	ルモンテ	大野	実7.2	B○ A○勝率21% EV+47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 03/29 3中山24R 8着/16頭+1.6秒 03/01 2中山25R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 13.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 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。
9	ピコペアシェイプ	石橋脩	実95.5	B▽ A▽勝率1% EV+13% 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／70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 9 ◎ 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 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 +13% ※ 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	サイモンナイスラン	木幡育	実45.5	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/29 3中山24R 13着/16頭+2.2秒 02/10 1東京45R 14着/16頭+1.7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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -46% ※ 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	ルシアージュ	西塚	実16.1	B△ A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3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 × 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 4.2% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
12	キャリアビジョン	菊沢	実72.1	B▽ A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 01/17 1中山65R 11着/18頭+0.6秒 11/23 5東京52R 10着/18頭+1.1秒 10/13 4東京56R 15着/17頭+2.6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 9.7着 (不振) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
13	デルマテイネ	野中	実275.3	B× A▽勝率0% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.2% / 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。
14	ココナッツコースト	戸崎圭	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV-44% 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2.0着と安定／前走2着／202日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山25R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 202日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 52.1% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.7% / 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。
15	ジュリ	▲石田	実168.5	B× A×勝率0% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉96R 15着/16頭+2.8秒 01/18 1中山712R 16着/16頭+2.2秒 08/17 2新潟83R 8着/11頭+1.6秒 07/27 2新潟21R 2着/7頭+1.2秒 07/12 2福島55R 8着/11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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.2% / 期待値 -63% ※ 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	アースヴィンチ	丸山	実11.8	B△ A△勝率7% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／232日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山13R 7着/15頭+0.3秒 11/23 5東京52R 16着/18頭+1.6秒 09/15 4中山55R 2着/13頭+0.0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 8.3着 (不振) △ ローテーション 232日休養明け × 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 4.4% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -14% ※ 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	ビーストウォーズ	▲上里	実319.8	B▽ A▽勝率0% 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13.7着と低調）
前5走 03/21 1中京31R 13着/13頭+4.4秒 02/28 1小倉116R 12着/16頭+2.3秒 12/28 5中山86R 16着/18頭+2.3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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 0.2% / 期待値 -29% ※ 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	クールチェンジ	コレット	実17.9	B▽ A▽勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 3着/16頭+0.8秒 12/21 5中山62R 8着/16頭+1.4秒 10/19 4東京74R 5着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 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。

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 ◎

ココナッツコースト

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ルモンテ

7.2倍

EV -11%

▲A:▲2シルフィー

11.1倍

EV -4%

出走馬全18頭

◎A:◎14

ココナッツコースト

戸崎圭

1.7倍

-11%

›

○A:○8

ルモンテ

大野

7.2倍

-11%

›

▲A:▲2

シルフィー

横山典

11.1倍

-4%

›

△A:△16

アースヴィンチ

丸山

11.8倍

-47%

›

△A:△1

アドマイヤウルトラ

岩田望

12.6倍

-44%

›

△A:△11

ルシアージュ

西塚

16.1倍

-32%

›

▽A:▽18

クールチェンジ

コレット

17.9倍

-28%

›

▽A:▽5

カーヴドヴァン

西村太

23.8倍

-28%

›

▽A:▽3

イーガービーバー

田口

30.9倍

-40%

›

▽A:▽7

バトルモクオ

松岡

43.8倍

-49%

›

×A:▽10

サイモンナイスラン

木幡育

45.5倍

-63%

›

▽A:▽12

キャリアビジョン

菊沢

72.1倍

-41%

›

▽A:▽9

ピコペアシェイプ

石橋脩

95.5倍

-22%

›

▽A:▽4

カムバックトゥミー

江田照

84.4倍

-37%

›

×A:×6

スーパーハイウェイ

▲佐藤

128.0倍

-78%

›

×A:×15

ジュリ

▲石田

168.5倍

-71%

›

×A:▽13

デルマテイネ

野中

275.3倍

-52%

›

▽A:▽17

ビーストウォーズ

▲上里

319.8倍

-45%

›

💡 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 2 シルフィー実11.1倍期待値 -5% 推奨 11.7〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

4R 新潟競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アドマイヤウルトラ	岩田望	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 01/12 1中山56R 14着/18頭+1.8秒 12/13 5中山33R 5着/16頭+1.0秒 11/24 5東京64R 3着/14頭+1.7秒 10/11 4東京36R 4着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
2	シルフィー推奨	横山典	実11.1	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/28 3中山15R 4着/16頭+0.4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 4.0着 △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.3% (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。
3	イーガービーバー	田口	実30.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 03/15 2中山62R 10着/16頭+3.2秒 12/07 5中山21R 8着/16頭+1.0秒 11/09 3福島21R 7着/16頭+0.8秒 06/21 3東京56R 15着/16頭+4.1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 8.3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 1.7% (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。
4	カムバックトゥミー	江田照	実84.4	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山86R 18着/18頭+7.1秒 03/15 2中山65R 16着/18頭+3.3秒 02/07 1東京35R 6着/16頭+0.5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 18着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
5	カーヴドヴァン	西村太	実23.8	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 13着/16頭+2.8秒 12/27 5中山75R 13着/16頭+1.4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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
6	スーパーハイウェイ	▲佐藤	実128.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 03/21 2中山74R 8着/13頭+1.8秒 03/01 2中山22R 10着/16頭+2.1秒 02/07 1東京33R 5着/16頭+1.0秒 12/14 5中山45R 6着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
7	バトルモクオ	松岡	実43.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/28 3中山14R 12着/16頭+4.2秒 02/15 1東京62R 12着/13頭+4.7秒 01/10 1中山35R 8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戦の調子平均 10.7着 (不振) × 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 1.3% (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。
8	ルモンテ	大野	実7.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 03/29 3中山24R 8着/16頭+1.6秒 03/01 2中山25R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
9	ピコペアシェイプ	石橋脩	実95.5	▽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／70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 9 ◎ 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 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (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。
10	サイモンナイスラン	木幡育	実45.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 03/29 3中山24R 13着/16頭+2.2秒 02/10 1東京45R 14着/16頭+1.7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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	ルシアージュ	西塚	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/04 1中山16R 6着/17頭+0.3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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
12	キャリアビジョン	菊沢	実72.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 01/17 1中山65R 11着/18頭+0.6秒 11/23 5東京52R 10着/18頭+1.1秒 10/13 4東京56R 15着/17頭+2.6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 9.7着 (不振) × 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 0.7% (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。
13	デルマテイネ	野中	実275.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
14	ココナッツコースト	戸崎圭	実1.7	🌟◎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2.0着と安定／前走2着／202日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山25R 2着/16頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 202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 32.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
15	ジュリ	▲石田	実168.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉96R 15着/16頭+2.8秒 01/18 1中山712R 16着/16頭+2.2秒 08/17 2新潟83R 8着/11頭+1.6秒 07/27 2新潟21R 2着/7頭+1.2秒 07/12 2福島55R 8着/11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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	アースヴィンチ	丸山	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／232日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山13R 7着/15頭+0.3秒 11/23 5東京52R 16着/18頭+1.6秒 09/15 4中山55R 2着/13頭+0.0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 8.3着 (不振) △ ローテーション 232日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
17	ビーストウォーズ	▲上里	実319.8	▽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）
前5走 03/21 1中京31R 13着/13頭+4.4秒 02/28 1小倉116R 12着/16頭+2.3秒 12/28 5中山86R 16着/18頭+2.3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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
18	クールチェンジ	コレット	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山85R 3着/16頭+0.8秒 12/21 5中山62R 8着/16頭+1.4秒 10/19 4東京74R 5着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ココナッツコースト

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ルモンテ

7.2倍

EV +47%

▲2シルフィー

11.1倍

EV +24%

出走馬全18頭

◎14

ココナッツコースト

戸崎圭

1.7倍

-44%

›

○8

ルモンテ

大野

7.2倍

+47%

›

▲2

シルフィー

横山典

11.1倍

+24%

›

△16

アースヴィンチ

丸山

11.8倍

-13%

›

△11

ルシアージュ

西塚

16.1倍

+4%

›

△1

アドマイヤウルトラ

岩田望

12.6倍

-22%

›

▽18

クールチェンジ

コレット

17.9倍

-18%

›

▽5

カーヴドヴァン

西村太

23.8倍

-17%

›

▽3

イーガービーバー

田口

30.9倍

-48%

›

▽7

バトルモクオ

松岡

43.8倍

-43%

›

▽10

サイモンナイスラン

木幡育

45.5倍

-46%

›

▽9

ピコペアシェイプ

石橋脩

95.5倍

+13%

›

▽12

キャリアビジョン

菊沢

72.1倍

-49%

›

▽4

カムバックトゥミー

江田照

84.4倍

-41%

›

×6

スーパーハイウェイ

▲佐藤

128.0倍

-71%

›

×15

ジュリ

▲石田

168.5倍

-62%

›

▽13

デルマテイネ

野中

275.3倍

-39%

›

▽17

ビーストウォーズ

▲上里

319.8倍

-29%

›

💡 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 2 シルフィー実11.1倍期待値 +25% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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