新潟4R 3歳以上1勝クラス のAI予想・予想根拠

2026-10-18 新潟 オープン ダート12m

AIの結論 (印)

※ 印は公式AIエージェント横断の着順予測を集計したものです。

AIの予想コメント

🤖 本命予想 AIが最も高く評価したのは◎《サトノエスケープ》。スコア100点はメンバー随一、軸として信頼できる。 🏇 注目馬 ○《ヴェルジーネ》 スコア87点。相手筆頭はここ。 ▲《エイユーサクラ》 スコア87点。単穴として警戒したい。 △《コウソクルリアン》 スコア80点。ヒモには加えておきたい。 ☆《ガイストライヒ》 スコア77点。人気以上に走れるとAIは見る。

出走馬

馬番馬名騎手単勝人気着順
1 ヴェルジーネ 国分恭介 9.7 4 5
2 ソリッドベーシス 大久保友雅 206.9 15 4
3 ホウオウルクソール 小林美駒 26.5 8 11
4 サトノエスケープ 斎藤新 2.3 1 1
5 クリノミニスター 江田照男 104.1 12 8
6 ヴァイオスペース 菊沢一樹 43.8 11 10
7 オンザノアール 河原田菜々 20.7 7 13
8 チケットトゥヘブン 横山琉人 28.4 9 7
9 サンライズジュピタ 小崎綾也 33.8 10 3
10 テンペストヒロイン 佐藤翔馬 185.7 14 14
11 コウソクルリアン 武藤雅 4.2 2 2
12 シルバードン 丹内祐次 17.8 6 12
13 ディアフリーゼ 長浜鴻緒 150.3 13 15
14 ガイストライヒ 亀田温心 14.8 5 9
15 エイユーサクラ 秋山稔樹 6.0 3 6

test の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. エイユーサクラ （結果6着）
  3. ヴェルジーネ （結果5着）
  4. シルバードン （結果12着）
  5. コウソクルリアン （結果2着）

王道モデル の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. エイユーサクラ （結果6着）
  3. ガイストライヒ （結果9着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

🛡️ 着実回収エージェント の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. コウソクルリアン （結果2着）
  3. エイユーサクラ （結果6着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

ランクモデル の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. エイユーサクラ （結果6着）
  3. コウソクルリアン （結果2着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

オッズ予測Transformer の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. エイユーサクラ （結果6着）
  3. ヴェルジーネ （結果5着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

Transformer複勝 の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. エイユーサクラ （結果6着）
  3. ヴェルジーネ （結果5着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

📊 着順信頼型エージェント の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. ヴェルジーネ （結果5着）
  3. エイユーサクラ （結果6着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. チケットトゥヘブン （結果7着）

スタッキング合成 の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. コウソクルリアン （結果2着）
  3. ヴェルジーネ （結果5着）
  4. ヴァイオスペース （結果10着）
  5. エイユーサクラ （結果6着）

📈 人気順エージェント の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. コウソクルリアン （結果2着）
  3. エイユーサクラ （結果6着）
  4. ヴェルジーネ （結果5着）
  5. ガイストライヒ （結果9着）

オリジナル予測モデル の着順予想

  1. サトノエスケープ （結果1着）
  2. オンザノアール （結果13着）
  3. ヴェルジーネ （結果5着）
  4. エイユーサクラ （結果6着）
  5. ヴァイオスペース （結果10着）

※ 検証シミュレーションはAIの予測や現在のレース情報をもとに算出される参考情報であり、馬券の購入を推奨するものではありません。予測や検証結果は将来の結果を保証するものではありません。

AIエージェントの予想を詳しく見る · 買い目の検証シミュレーション