新潟 5R 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

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コパノトーマス推奨	柴田大	実13.6	B△ A△勝率10% EV+36% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 2中山67R 8着/15頭+0.8秒 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.9% / 期待値 +36% ※ 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	カツノテンス	菊沢	実31.3	B▽ A×勝率1% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -64% ※ 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	エテオクロス	▲石田	実16.3	B▽ A▽勝率4% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 13着/16頭+1.1秒 01/10 1中山312R 16着/16頭+5.1秒 11/26 水沢8R 1着/11頭勝利 11/02 盛岡7R 2着/10頭+0.2秒 10/19 盛岡9R 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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 3.7% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 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。
4	スマイルディシー	小崎	実97.6	B× A×勝率0% EV-51% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉77R 8着/16頭+1.6秒 01/24 1小倉112R 13着/15頭+2.6秒 01/04 1中山18R 6着/16頭+0.3秒 08/24 3新潟212R 14着/15頭+2.2秒 07/05 2福島312R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -51% ※ 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	ホウオウプレシャス	▲水沼	実69.6	B▽ A×勝率0% EV-66% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／497日ぶりの実戦）
前5走 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -67% ※ 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	ムーンブランシュ	木幡巧	実6.8	B▲ A△勝率14% EV-1% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 14着/14頭+3.4秒 01/24 1中山81R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京86R 15着/16頭+3.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 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。
7	ガンバレベアー	松若	実25.8	B× A×勝率1% EV-70% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利 12/04 園田8R 2着/10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 11着 (大敗) × 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 1.8% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -70% ※ 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	ラテラルパーム	岩田望	実5.7	B◎ A▲勝率17% EV-2% 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10.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 13着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 11着/13頭+1.0秒 10/25 4新潟31R 1着/15頭勝利 08/30 3新潟35R 3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
9	サンシップ	杉原	実96.7	B× A×勝率0% EV-53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 09/02 大井8R 6着/11頭+1.8秒 08/11 大井5R 9着/14頭+1.2秒 07/14 大井7R 3着/12頭+0.6秒 07/02 大井5R 4着/12頭+0.8秒 06/09 大井7R 1着/13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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -53% ※ 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	アンバサダネージュ	▲佐藤	実3.4	B○ A◎勝率17% EV-40% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6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) × 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 17.2% (オッズ暗示: 29.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.4% / 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。
11	ショコラキュイ	戸崎圭	実5.1	B△ A○勝率17% EV-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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉93R 6着/14頭+1.4秒 02/07 1小倉53R 4着/14頭+0.4秒 01/11 1中山43R 13着/16頭+4.1秒 09/27 4中山84R 15着/16頭+4.2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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 期待値 -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。
12	キカオクベシ	野中	実121.1	B× A×勝率0% EV-81% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 10着/16頭+2.6秒 11/23 5東京56R 13着/16頭+1.5秒 10/25 4東京87R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京46R 9着/15頭+1.3秒 08/10 2新潟610R 11着/15頭+1.7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 11.3着 (不振) × 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 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 -82% ※ 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	アースミューズ	松岡	実33.5	B▽ A▽勝率5% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（78日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山28R 2着/16頭+0.4秒 03/08 2中山46R 6着/16頭+1.2秒 12/14 5中京43R 8着/16頭+1.8秒 11/22 3福島52R 14着/16頭+1.7秒 08/02 1札幌36R 4着/7頭+1.0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 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 +69% ※ 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	ショウナンタハティ	田口	実6.9	B△ A△勝率10% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/15 1小倉812R 2着/13頭+0.1秒 01/31 1小倉33R 4着/16頭+1.0秒 01/11 1中山47R 9着/16頭+1.7秒 12/05 大井8R 1着/13頭勝利 11/13 大井8R 2着/14頭+0.2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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 -32% ※ 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	レインボーラッキー	小林脩	実36.4	B▽ A×勝率1% EV-57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 10着/16頭+0.8秒 01/04 1中山18R 3着/16頭+0.0秒 09/15 4中山512R 9着/16頭+1.9秒 05/18 2東京86R 10着/16頭+1.8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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -58% ※ 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 ▲

ラテラルパーム

騎手岩田望

単勝オッズ

5.7倍

AI期待値

+17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10アンバサダネージュ

3.4倍

EV -41%

▲A:△6ムーンブランシュ

6.8倍

EV -7%

出走馬全15頭

◎A:▲8

ラテラルパーム

岩田望

5.7倍

+17%

›

○A:◎10

アンバサダネージュ

▲佐藤

3.4倍

-41%

›

▲A:△6

ムーンブランシュ

木幡巧

6.8倍

-7%

›

△A:○11

ショコラキュイ

戸崎圭

5.1倍

-39%

›

△A:△14

ショウナンタハティ

田口

6.9倍

-23%

›

△A:△1

コパノトーマス

柴田大

13.6倍

+51%

›

▽A:▽13

アースミューズ

松岡

33.5倍

+30%

›

▽A:▽3

エテオクロス

▲石田

16.3倍

-39%

›

×A:×7

ガンバレベアー

松若

25.8倍

-54%

›

▽A:×2

カツノテンス

菊沢

31.3倍

-44%

›

▽A:×15

レインボーラッキー

小林脩

36.4倍

-35%

›

▽A:×5

ホウオウプレシャス

▲水沼

69.6倍

-48%

›

×A:×9

サンシップ

杉原

96.7倍

-63%

›

×A:×4

スマイルディシー

小崎

97.6倍

-63%

›

×A:×12

キカオクベシ

野中

121.1倍

-80%

›

💡 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 1 コパノトーマス実13.6倍期待値 +51% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 コパノトーマス実13.6倍期待値 +51% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200

※ 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

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コパノトーマス推奨	柴田大	実13.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 2中山67R 8着/15頭+0.8秒 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.9% (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。
2	カツノテンス	菊沢	実31.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／434日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒 05/18 1新潟69R 15着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 434日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
3	エテオクロス	▲石田	実16.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京37R 13着/16頭+1.1秒 01/10 1中山312R 16着/16頭+5.1秒 11/26 水沢8R 1着/11頭勝利 11/02 盛岡7R 2着/10頭+0.2秒 10/19 盛岡9R 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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3.7% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
4	スマイルディシー	小崎	実97.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉77R 8着/16頭+1.6秒 01/24 1小倉112R 13着/15頭+2.6秒 01/04 1中山18R 6着/16頭+0.3秒 08/24 3新潟212R 14着/15頭+2.2秒 07/05 2福島312R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.5% (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。
5	ホウオウプレシャス	▲水沼	実69.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／497日ぶりの実戦）
前5走 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3秒 03/16 1阪神64R 6着/9頭+4.3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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
6	ムーンブランシュ	木幡巧	実6.8	△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／169日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 14着/14頭+3.4秒 01/24 1中山81R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京86R 15着/16頭+3.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 169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 14.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
7	ガンバレベアー	松若	実25.8	×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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/25 姫路12R 1着/12頭勝利 01/28 姫路12R 3着/12頭+0.6秒 01/07 園田12R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 1着/10頭勝利 12/04 園田8R 2着/10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 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
8	ラテラルパーム	岩田望	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 13着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 11着/13頭+1.0秒 10/25 4新潟31R 1着/15頭勝利 08/30 3新潟35R 3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
9	サンシップ	杉原	実96.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 09/02 大井8R 6着/11頭+1.8秒 08/11 大井5R 9着/14頭+1.2秒 07/14 大井7R 3着/12頭+0.6秒 07/02 大井5R 4着/12頭+0.8秒 06/09 大井7R 1着/13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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.5% (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	アンバサダネージュ	▲佐藤	実3.4	◎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（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/09 3福島21R 3着/16頭+0.4秒 09/21 4中山74R 16着/16頭+6.6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) × 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 17.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
11	ショコラキュイ	戸崎圭	実5.1	○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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉93R 6着/14頭+1.4秒 02/07 1小倉53R 4着/14頭+0.4秒 01/11 1中山43R 13着/16頭+4.1秒 09/27 4中山84R 15着/16頭+4.2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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
12	キカオクベシ	野中	実121.1	×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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 10着/16頭+2.6秒 11/23 5東京56R 13着/16頭+1.5秒 10/25 4東京87R 9着/16頭+2.4秒 10/12 4東京46R 9着/15頭+1.3秒 08/10 2新潟610R 11着/15頭+1.7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 11.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (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。
13	アースミューズ	松岡	実33.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（78日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山28R 2着/16頭+0.4秒 03/08 2中山46R 6着/16頭+1.2秒 12/14 5中京43R 8着/16頭+1.8秒 11/22 3福島52R 14着/16頭+1.7秒 08/02 1札幌36R 4着/7頭+1.0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 5.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
14	ショウナンタハティ	田口	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/15 1小倉812R 2着/13頭+0.1秒 01/31 1小倉33R 4着/16頭+1.0秒 01/11 1中山47R 9着/16頭+1.7秒 12/05 大井8R 1着/13頭勝利 11/13 大井8R 2着/14頭+0.2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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	レインボーラッキー	小林脩	実36.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 10着/16頭+0.8秒 01/04 1中山18R 3着/16頭+0.0秒 09/15 4中山512R 9着/16頭+1.9秒 05/18 2東京86R 10着/16頭+1.8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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アンバサダネージュ

騎手 ▲佐藤

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ショコラキュイ

5.1倍

EV -7%

▲8ラテラルパーム

5.7倍

EV -2%

出走馬全15頭

◎10

アンバサダネージュ

▲佐藤

3.4倍

-40%

›

○11

ショコラキュイ

戸崎圭

5.1倍

-7%

›

▲8

ラテラルパーム

岩田望

5.7倍

-2%

›

△6

ムーンブランシュ

木幡巧

6.8倍

-1%

›

△14

ショウナンタハティ

田口

6.9倍

-31%

›

△1

コパノトーマス

柴田大

13.6倍

+36%

›

▽13

アースミューズ

松岡

33.5倍

+69%

›

▽3

エテオクロス

▲石田

16.3倍

-38%

›

×7

ガンバレベアー

松若

25.8倍

-70%

›

×2

カツノテンス

菊沢

31.3倍

-63%

›

×15

レインボーラッキー

小林脩

36.4倍

-57%

›

×5

ホウオウプレシャス

▲水沼

69.6倍

-66%

›

×9

サンシップ

杉原

96.7倍

-53%

›

×4

スマイルディシー

小崎

97.6倍

-51%

›

×12

キカオクベシ

野中

121.1倍

-81%

›

💡 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 1 コパノトーマス実13.6倍期待値 +34% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥100

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 コパノトーマス実13.6倍期待値 +34% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥200

※ 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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