新潟 6R 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

6R 新潟競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モリノセピア	丸山	実6.9	B△ A△勝率12% EV-20% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 10着/16頭+1.1秒 12/13 5中山312R 2着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟110R 8着/15頭+1.2秒 08/23 3新潟19R 7着/15頭+0.7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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 期待値 -20% ※ 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	サマースイートピー	杉原	実10.2	B△ A△勝率10% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5秒 03/23 2中山82R 1着/16頭勝利 01/13 1中山55R 2着/16頭+0.2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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.5% / 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。
3	カワキタマナレア	田辺	実6.0	B○ A▲勝率15% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 03/14 2中山512R 6着/16頭+0.5秒 02/15 2京都612R 5着/16頭+0.2秒 01/05 1京都28R 12着/15頭+1.7秒 11/23 5東京512R 12着/18頭+0.8秒 09/06 2札幌510R 14着/16頭+1.2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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.0% / 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。
4	フィーチャリング	菊沢	実15.5	B▽ A▽勝率7% EV+0% 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 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6秒 10/26 4東京912R 3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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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	マイネルラッシュ	木幡巧	実30.0	B× A▽勝率2% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 428日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 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。
6	リッキースタイル	斎藤	実7.2	B△ A△勝率10% EV-29% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 7着/16頭+2.1秒 02/01 1東京24R 5着/16頭+0.6秒 01/05 1中山212R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中京38R 5着/16頭+0.8秒 11/24 5東京65R 4着/16頭+0.6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 1着 (勢い継続) × 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 9.2% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。
7	ソウルオンファイア	岩田望	実3.3	B◎ A◎勝率18% EV-41% 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67%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神26R 8着/11頭+1.5秒 01/31 2京都11R 1着/16頭勝利 10/12 3京都41R 3着/12頭+0.1秒 09/20 4阪神63R 4着/10頭+0.8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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.7% / 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。
8	ラヴオントップ	コレット	実5.2	B▲ A○勝率15% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 9着/12頭+2.6秒 09/13 4阪神310R 8着/9頭+1.7秒 08/24 4中京210R 4着/16頭+0.8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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.0% / 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。
9	オカメノコイ	大野	実18.1	B▽ A▽勝率7% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13頭勝利 07/05 1函館712R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 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。
10	ロッカバイベイビー	佐藤	実25.1	B▽ A▽勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 14着/15頭+1.7秒 01/04 1中山112R 14着/16頭+2.2秒 11/22 3福島510R 9着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟34R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟16R 1着/15頭勝利
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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) × 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 2.3% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.7% / 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。
11	レッドセニョール	嶋田	実49.8	B▽ A▽勝率2% EV+24% 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 03/24 高知3R 11着/12頭+2.1秒 02/14 1東京58R 13着/16頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 9着/14頭+1.6秒 08/10 1札幌610R 14着/14頭+2.6秒 06/22 3東京69R 13着/16頭+2.7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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.4% / 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。

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 ◎

ソウルオンファイア

騎手岩田望

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3カワキタマナレア

6.0倍

EV +3%

▲A:○8ラヴオントップ

5.2倍

EV -22%

出走馬全11頭

◎A:◎7

ソウルオンファイア

岩田望

3.3倍

-16%

›

○A:▲3

カワキタマナレア

田辺

6.0倍

+3%

›

▲A:○8

ラヴオントップ

コレット

5.2倍

-22%

›

△A:△1

モリノセピア

丸山

6.9倍

-34%

›

△A:△6

リッキースタイル

斎藤

7.2倍

-33%

›

△A:△2

サマースイートピー

杉原

10.2倍

-5%

›

▽A:▽4

フィーチャリング

菊沢

15.5倍

-13%

›

▽A:▽9

オカメノコイ

大野

18.1倍

-27%

›

▽A:▽10

ロッカバイベイビー

佐藤

25.1倍

-41%

›

×A:▽5

マイネルラッシュ

木幡巧

30.0倍

-55%

›

▽A:▽11

レッドセニョール

嶋田

49.8倍

-26%

›

💡 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）

6R 新潟競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モリノセピア	丸山	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場7走で勝率29%と適性高／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 4着/15頭+0.8秒 01/04 1中山112R 10着/16頭+1.1秒 12/13 5中山312R 2着/13頭+0.6秒 10/18 4新潟110R 8着/15頭+1.2秒 08/23 3新潟19R 7着/15頭+0.7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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (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。
2	サマースイートピー	杉原	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/27 4中山812R 6着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟410R 1着/15頭勝利 04/26 1福島59R 16着/16頭+1.5秒 03/23 2中山82R 1着/16頭勝利 01/13 1中山55R 2着/16頭+0.2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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	カワキタマナレア	田辺	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 03/14 2中山512R 6着/16頭+0.5秒 02/15 2京都612R 5着/16頭+0.2秒 01/05 1京都28R 12着/15頭+1.7秒 11/23 5東京512R 12着/18頭+0.8秒 09/06 2札幌510R 14着/16頭+1.2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 6.0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 15.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
4	フィーチャリング	菊沢	実15.5	▽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 03/29 1中京612R 9着/16頭+0.9秒 01/31 1東京18R 8着/16頭+1.0秒 11/30 5東京87R 1着/16頭勝利 11/15 5東京37R 4着/16頭+0.6秒 10/26 4東京912R 3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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	マイネルラッシュ	木幡巧	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 428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 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	リッキースタイル	斎藤	実7.2	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 7着/16頭+2.1秒 02/01 1東京24R 5着/16頭+0.6秒 01/05 1中山212R 3着/16頭+0.2秒 12/13 5中京38R 5着/16頭+0.8秒 11/24 5東京65R 4着/16頭+0.6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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (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。
7	ソウルオンファイア	岩田望	実3.3	◎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67%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神26R 8着/11頭+1.5秒 01/31 2京都11R 1着/16頭勝利 10/12 3京都41R 3着/12頭+0.1秒 09/20 4阪神63R 4着/10頭+0.8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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ラヴオントップ	コレット	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神812R 4着/13頭+0.2秒 01/18 1京都79R 2着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 9着/12頭+2.6秒 09/13 4阪神310R 8着/9頭+1.7秒 08/24 4中京210R 4着/16頭+0.8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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	オカメノコイ	大野	実18.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉310R 11着/16頭+0.8秒 01/18 1京都79R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神68R 15着/15頭+3.4秒 07/20 1函館1212R 1着/13頭勝利 07/05 1函館712R 2着/13頭+0.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
10	ロッカバイベイビー	佐藤	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京29R 14着/15頭+1.7秒 01/04 1中山112R 14着/16頭+2.2秒 11/22 3福島510R 9着/16頭+1.1秒 10/25 4新潟34R 1着/15頭勝利 08/23 3新潟16R 1着/15頭勝利
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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	レッドセニョール	嶋田	実49.8	▽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 03/24 高知3R 11着/12頭+2.1秒 02/14 1東京58R 13着/16頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 9着/14頭+1.6秒 08/10 1札幌610R 14着/14頭+2.6秒 06/22 3東京69R 13着/16頭+2.7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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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

ソウルオンファイア

騎手岩田望

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ラヴオントップ

5.2倍

EV -23%

▲3カワキタマナレア

6.0倍

EV -11%

出走馬全11頭

◎7

ソウルオンファイア

岩田望

3.3倍

-41%

›

○8

ラヴオントップ

コレット

5.2倍

-23%

›

▲3

カワキタマナレア

田辺

6.0倍

-11%

›

△1

モリノセピア

丸山

6.9倍

-20%

›

△6

リッキースタイル

斎藤

7.2倍

-29%

›

△2

サマースイートピー

杉原

10.2倍

-3%

›

▽4

フィーチャリング

菊沢

15.5倍

+0%

›

▽9

オカメノコイ

大野

18.1倍

+19%

›

▽10

ロッカバイベイビー

佐藤

25.1倍

-6%

›

▽5

マイネルラッシュ

木幡巧

30.0倍

-25%

›

▽11

レッドセニョール

嶋田

49.8倍

+24%

›

💡 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

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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