2026年の新潟記念は、AI指数4位のゾロアストロが勝利しました。
2着にはAI上位5頭に入っていなかったロデオドライブ、3着にはAI2位のダノンシーマ。結果だけを見れば、AI上位5頭から1着と3着を拾うことはできました。
ただ、今回の回顧でより重要なのはそこではありません。
予想時のAIは1位ボーンディスウェイを8.68％、2位ダノンシーマを8.07％、3位ドゥレッツァを7.45％、4位ゾロアストロを7.44％と評価していました。上位4頭の差はわずか1.24ポイントで、「明確な本命不在」という判断でした。
実際、ゴールでは1～3着馬がすべて1分59秒6。着差もアタマ、アタマという大接戦です。
その意味では「能力差の小さいレース」というAIの読みは、完全に外れていたわけではありません。
一方、馬券上は1番人気ダノンシーマ、2番人気ゾロアストロ、3番人気ロデオドライブがそのまま1～3着を占め、3連複は810円。AIが狙い目として浮かび上がらせた11番人気ボーンディスウェイや9番人気バレエマスターは馬券圏外でした。
今回は、「混戦を当てること」と「混戦の中から買うべき馬を選ぶこと」は別問題だったレースとして振り返ってみます。
新潟記念2026の結果
まずは上位着順と、予想時のAI評価を整理します。
| 着順 | 馬番 | 馬名 | 最終人気 | AI順位 | p_win |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5 | ゾロアストロ | 2人気 | 4位 | 0.0744 |
| 2 | 3 | ロデオドライブ | 3人気 | 上位5頭外 | ― |
| 3 | 8 | ダノンシーマ | 1人気 | 2位 | 0.0807 |
| 4 | 2 | サヴォーナ | 8人気 | 上位5頭外 | ― |
| 5 | 9 | アーバンシック | 7人気 | 上位5頭外 | ― |
| 6 | 4 | ドゥレッツァ | 4人気 | 3位 | 0.0745 |
| 7 | 1 | ボーンディスウェイ | 11人気 | 1位 | 0.0868 |
| 8 | 6 | チェルヴィニア | 6人気 | 上位5頭外 | ― |
| 9 | 7 | ジュンブロッサム | 10人気 | 上位5頭外 | ― |
| 10 | 10 | バレエマスター | 9人気 | 5位 | 0.0592 |
| 11 | 11 | ステレンボッシュ | 5人気 | 上位5頭外 | ― |
AI1位は7着。
一方でAI4位が1着、AI2位が3着だったため、上位5頭から2頭が馬券圏内に入りました。
ただし最終的な馬券は、
- 単勝5番 350円
- 馬連3－5 930円
- 3連複3－5－8 810円
- 3連単5→3→8 4,200円
と比較的堅い決着でした。
予想時にAIが示していた「人気薄にも勝機がかなりある」という見立ては、今回の馬券結果には結びつきませんでした。
スローペースから上がり勝負になった新潟記念
今回のレースを考えるうえで、まず確認しておきたいのがラップです。
| 距離 | 通過タイム | 200mラップ |
|---|---|---|
| 200m | 12.9 | 12.9 |
| 400m | 24.5 | 11.6 |
| 600m | 36.3 | 11.8 |
| 800m | 48.3 | 12.0 |
| 1000m | 1:00.6 | 12.3 |
| 1200m | 1:13.3 | 12.7 |
| 1400m | 1:25.4 | 12.1 |
| 1600m | 1:36.4 | 11.0 |
| 1800m | 1:47.6 | 11.2 |
| 2000m | 1:59.6 | 12.0 |
JRAのペース判定も「S」。
前半1000mは60秒6で、さらに1000～1200m区間が12秒7まで緩んでいます。
そこから残り600mで一気に加速。
1400～1600mが11秒0、1600～1800mが11秒2。
典型的な、
「前半で脚を溜め、直線で一気に速い脚を使う」
形になりました。
新潟外回りだからといって単純に後方一気が決まったわけではありません。
3コーナーではサヴォーナが先頭。その後ろにボーンディスウェイ、ドゥレッツァがいて、ロデオドライブとダノンシーマも比較的前の位置。勝ったゾロアストロも中団より前で流れに乗っています。
後方から長く脚を使うより、
好位～中団で脚を残し、11秒0の加速に対応できる瞬発力
が重要だったように見えます。
ここが今回のAI予想を振り返る大きなポイントになりそうです。
ゾロアストロはAI4位から勝利
勝ったゾロアストロはAI4位。
p_winは7.44％でした。
予想時点では「人気ほどAI評価が抜けていない馬」として扱っていましたが、結果的にはそのゾロアストロが勝ち切りました。
ただし、AIがまったく評価できていなかったわけではありません。
1位ボーンディスウェイ8.68％との差はわずか1.24ポイント。2位ダノンシーマとの差も0.63ポイントです。
順位だけを見ると4位ですが、確率としてはほぼ横並びでした。
今回のゾロアストロで改めて評価したいのは、やはり瞬発力です。
きさらぎ賞では上がり33秒3、東スポ杯2歳Sでは32秒7。予想記事でも、新潟外回りへの適性を考えるうえでこの末脚を取り上げていました。
そして今回は上がり33秒8。
スローペースの中、中団前目から最後までしっかり伸びています。
しかも斤量は55kg。
古馬の有力どころが57～59kgを背負う中、3歳馬としての斤量差も生かしました。
つまり今回については、
「AI4位だったから評価不足だった」というより、上位4頭がほぼ同率だった中でゾロアストロが最もレース条件に噛み合った
と見る方が自然かもしれません。
ただ、馬券を考えるなら話は別です。
市場はゾロアストロを2番人気まで評価していました。
AI側でも上位グループに入っていた以上、人気を理由に評価を下げすぎず、「勝率上位グループの一角」として素直に残すべき馬だったと思います。
ロデオドライブ2着はAIにとって大きな見逃し
今回もっとも反省したいのは2着ロデオドライブです。
AI指数上位5頭には入りませんでした。
しかし市場では3番人気。
前走はNHKマイルC1着で、3歳世代のGⅠ馬でした。
今回の課題は、2000mへの距離延長をどう見るかという点だったと思います。
これまで1600mを中心に走ってきたため、過去の距離実績を重視すれば2000m戦では評価を下げる理由があります。
ところが今回のレースは前半1000m60秒6。
1200m地点では1分13秒3。
スタミナを強く問われる2000m戦ではなく、実質的にはラスト600mの瞬発力勝負になりました。
そうなると、NHKマイルCを勝てる高速域の能力がそのまま生きてきます。
ロデオドライブは3～4コーナーでもダノンシーマとほぼ同じ位置にいて、上がり34秒0。
距離延長をこなし、ゾロアストロとアタマ差まで迫りました。
ここはAIの特徴量を考えるうえで重要です。
「芝2000mだから2000m実績を評価する」
だけでは不十分で、
その2000mがスタミナ型になるのか、瞬発力型になるのか
まで考えなければいけません。
今回のようなスローペースなら、マイルGⅠ級のスピードが2000mでも武器になります。
ロデオドライブを拾えなかったことは、今後のモデル改善候補としてかなり重要な材料になりそうです。
ダノンシーマはAI2位で3着
AI上位馬の中で最も素直な結果だったのはダノンシーマです。
AI2位、p_win＝8.07％。
最終的には3.2倍の1番人気となり、結果は3着でした。
勝ち切れませんでしたが、ゾロアストロ、ロデオドライブとは同タイムの1分59秒6。
着差もアタマ＋アタマです。
予想時には白富士Sで芝2000mを1分57秒0、上がり32秒7で勝っていた点を評価しました。
今回は上がり33秒9。
まさに予想時に期待した「高速2000mで速い上がりを使える」という能力を発揮しています。
休み明けも問題ありませんでした。
勝ち馬を当てるという意味では3着でしたが、
AIが能力上位と判断したこと自体は妥当だった
と評価してよさそうです。
今回のように上位4頭のp_winがほぼ横並びなら、1着か3着かの違いをモデルへ過剰に学習させる必要もありません。
むしろダノンシーマについては、指数の方向性がかなり合っていたと考えています。
AI1位ボーンディスウェイは7着
そして今回最大の焦点になるのがボーンディスウェイです。
AI1位。
p_win＝8.68％。
最終オッズは85.1倍、11番人気でした。
予想時には「市場とAIの評価差が最も大きい馬」として注目しました。
前走七夕賞で14番人気5着。2000mへの距離短縮でパフォーマンスを改善していたことなどから、単純な近走着順以上に能力が残っている可能性を考えていました。
しかし結果は7着。
しかも今回は、展開上の大きな不利があったわけでもありません。
3コーナーではサヴォーナの直後付近。
かなり良い位置で競馬ができています。
それでも上がりは34秒5。
勝ったゾロアストロ33秒8とは0.7秒差でした。
今回のレースでは残り600mから11秒0－11秒2という急加速が入りました。
ボーンディスウェイは長距離重賞を中心に使われ、前走七夕賞では一定の持続力を示していましたが、
瞬間的に11秒前後へ加速する能力では若い上位馬に及ばなかった
可能性があります。
ここはAIの弱点として非常に興味深いところです。
過去の着差、重賞実績、距離、斤量、相手関係などから「総合的な能力」を評価できても、
今回どの能力が最も必要になるか
を十分に切り分けられていなければ、人気薄を過大評価することがあります。
85倍の馬をAI1位にできたこと自体を「惜しかった」と考えるのではなく、
「なぜ85倍になるほど市場が評価を下げていたのか」
をAI側でも説明できるようにしたいところです。
ドゥレッツァ6着は59kgと長期休養だけでは説明できない
AI3位ドゥレッツァは6着。
9か月ぶりの実戦で59kgという条件でした。
それでも3～4コーナーでは前目につけ、上がり34秒3。
大きく崩れたわけではありません。
勝ち馬との差も0.3秒です。
ただ、かつてのGⅠ級の能力を考えると、この条件でもAIが高く評価した理由は理解できますが、今回のような瞬発力勝負では59kgが多少響いた可能性があります。
そしてもう一つ考えたいのは、
「過去のピーク能力をどこまで現在の能力として残すのか」
です。
GⅠ実績馬は過去のパフォーマンスが強いため、モデル上の能力値がなかなか低下しないことがあります。
しかし長期休養明け、年齢、近走間隔などを考えれば、過去のピーク能力をそのまま期待値へ変換してはいけません。
今回は6着なので完全な過大評価とは言えませんが、今後も同様のケースは検証したいところです。
バレエマスターは「同コース実績」だけでは足りなかった
AI5位バレエマスターは10着。
予想時に注目したのは今年の新潟大賞典です。
同じ新潟芝2000m外回りで2着。
上がり33秒4。
条件適性だけなら非常に分かりやすい穴馬でした。
しかし今回は上がり34秒1で10着。
ここから得られる教訓も大きいです。
同じ「新潟芝2000m外回り」でも、レースの中身は毎回違います。
新潟大賞典で好走したから今回も適性がある、という考え方だけでは粗いのかもしれません。
コース適性は、
「新潟2000mが得意」
ではなく、
「新潟2000mで○○のペースになったとき、△△の位置から□□の脚を使える」
くらいまで細分化した方がよさそうです。
今回のバレエマスターは同コース実績がAI評価を押し上げた可能性がありますが、それだけでは今回のスローペースへの対応力までは説明できませんでした。
「AIは混戦と判断した」は間違いだったのか
今回、ここは少し丁寧に考えたいところです。
予想時のAIは、
- 1位 8.68％
- 2位 8.07％
- 3位 7.45％
- 4位 7.44％
- 5位 5.92％
と、かなり勝率を分散させていました。
ところが結果は1～3番人気で決着。
一見すると「AIは混戦だと思っていたが、実際は堅かった」となります。
ただし、走破タイムを見ると、
ゾロアストロ 1:59.6
ロデオドライブ 1:59.6
ダノンシーマ 1:59.6
です。
4着サヴォーナも1分59秒8。
6着ドゥレッツァでも1分59秒9でした。
能力差が大きかったレースではありません。
つまり、
レースの不確実性が高かったというAIの認識と、結果として上位人気が来たことは両立します。
仮に同じメンバー、同じ条件で何度もレースをすれば、毎回ゾロアストロ→ロデオドライブ→ダノンシーマになるわけではないでしょう。
低いp_winそのものを「間違い」とする必要はありません。
問題は別のところにあります。
AIが確率を分散させる中で、
市場より明確に買う価値があると考えたボーンディスウェイの評価理由が、本当に再現性のあるものだったのか
です。
ここは精査する必要があります。
今回の結果からAIへ追加したい視点
今回の新潟記念を今後の学習材料にするとすれば、少なくとも次のような論点がありそうです。
| 観点 | 今回見えた課題 |
|---|---|
| ペース予測 | 2000mという距離だけでなく、スローからの瞬発戦になる可能性を評価する |
| 瞬発力 | 単純な上がり順位ではなく、11秒台への急加速に対応できる能力を見る |
| 3歳馬補正 | 古馬との能力比較に加えて斤量差をより適切に評価する |
| 距離延長 | マイラーでもスローペースなら2000mへ対応できるケースを考慮する |
| コース適性 | 「同コース好走」だけでなく、そのときのペース・位置取りまで見る |
| 高齢馬 | 過去の重賞実績が現在能力を過大評価させていないか確認する |
| 市場との乖離 | 人気薄を高評価した理由が、本当に期待値なのかモデルの癖なのか検証する |
特に面白いのはロデオドライブです。
2000m実績よりもマイルGⅠで示した高速域の能力が今回のレースでは重要だった可能性があります。
一方、ボーンディスウェイとバレエマスターは、過去の中距離・長距離実績や同コース実績があっても、今回要求された瞬発力では上位馬に及びませんでした。
ここをうまく数値化できれば、AIの「能力評価」から一歩進んで、
「今回のレースで必要になる能力の評価」
に近づける気がします。
人気とAIのズレを買えばいいわけではない
予想時にはボーンディスウェイについて、市場の単勝オッズから想定される勝率とAIの8.68％に大きな差がありました。
これは期待値を探すうえでは非常に魅力的な形です。
しかし当然、
AIと市場がズレている＝AIが正しい
ではありません。
市場との乖離には大きく二つの可能性があります。
一つは、市場が見落としている馬をAIが拾った場合。
もう一つは、市場が正しく評価しているリスクをAIが十分に拾えていない場合です。
今回のボーンディスウェイは後者だった可能性があります。
人気薄を高評価しただけで「期待値がある」と結論づけるのではなく、
「なぜ市場はこの馬を85倍まで売っていないのか」
を逆方向から検証する必要があります。
AI指数とオッズを組み合わせる研究を続けるなら、この視点はかなり重要になりそうです。
まとめ
2026年の新潟記念は、2番人気ゾロアストロが勝利しました。
2着は3番人気ロデオドライブ、3着は1番人気ダノンシーマ。
3連複810円という、馬券上はかなり堅い決着でした。
AI指数ではゾロアストロが4位、ダノンシーマが2位だったため、上位5頭から1着と3着を拾っています。
一方、AI1位として注目した11番人気ボーンディスウェイは7着、AI5位バレエマスターは10着。市場との乖離を狙った2頭は結果につながりませんでした。
ただし、今回のAIを単純に「混戦予想が外れた」とするのも少し違います。
上位3頭はすべて1分59秒6。
4着以下との差も小さく、実際のレース自体は能力差の小さい接戦でした。
今回より重要だったのは、スローペースから残り600mで11秒0－11秒2まで一気に加速する展開です。
その中で、55kgの3歳馬ゾロアストロが上がり33秒8を使って勝利。マイルGⅠ馬ロデオドライブも距離延長をこなして2着。ダノンシーマも高速2000mへの適性を示して3着に入りました。
反対に、ボーンディスウェイは良い位置を取れたものの上がり34秒5。過去の重賞実績や持続力だけでは、この瞬発戦を攻略できませんでした。
今回のレースから得られた最大の課題は、
「どの馬が強いか」だけではなく、「今回どの能力が必要になるか」をAIにもっと理解させること
だと思います。
AI4位から勝ち馬を出せたことよりも、AI1位を85倍のボーンディスウェイにした理由を検証する方が、今後のモデルにとっては価値がありそうです。
人気薄を拾えることはAI予想の魅力です。
しかし、人気と違う馬を選ぶこと自体が目的ではありません。
市場と違う答えを出したときこそ、「なぜ違うのか」を説明できるモデルにしていく。
今回の新潟記念は、その必要性がかなり分かりやすく表れたレースだったと思います。
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