福島 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 福島競馬場　発走 13:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポポラヴィスタ	▲石神道	実12.4	B△ A▽勝率6% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 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。
2	パーフェクトスノー	大野	実36.9	B▽ A▽勝率6% EV+126% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 9着/13頭+1.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +127% ※ 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	フクオトコ	菊沢	実6.5	B▲ A△勝率6% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/22 1小倉102R 3着/18頭+0.7秒 01/25 1小倉25R 2着/18頭+0.2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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -60% ※ 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	ミスデルマー	▲水沼	実105.3	B▽ A▽勝率6% EV+555% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 13着/16頭+2.7秒 12/21 5中山67R 12着/16頭+2.8秒 10/18 4新潟11R 13着/13頭+2.2秒 08/03 2新潟44R 13着/13頭+3.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +556% ※ 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	ジョブックボー	原	実31.3	B▽ A▽勝率6% EV+94% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／111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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 +95% ※ 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	セーヌデローヴ	石川	実14.2	B▽ A▽勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 9着/16頭+2.3秒 01/10 1中山37R 5着/16頭+0.9秒 12/21 5中山65R 4着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 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。
7	サファイアプレミア	丸田	実82.3	B▽ A▽勝率6% EV+412% 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 02/07 1東京35R 11着/16頭+1.2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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +414% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +413% ※ 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	ウインテラジーナ	戸崎圭	実2.8	B× A×勝率6% EV-81% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 6.2% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 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。
9	ルンベーラ推奨	木幡巧	実24.7	B▽ A▽勝率6% EV+51% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 7着/18頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +52% ※ 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	レッドフリーマン	坂井	実10.3	B△ A△勝率6% EV-35% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0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 6.2% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
11	サトノアンナ	丸山	実35.3	B▽ A▲勝率6% EV+127% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／76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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 +127% ※ 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	ブルーブロディ	▲上里	実11.5	B△ A▽勝率6% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 6.2% (オッズ暗示: 8.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 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。
13	フライングビーナス	小崎	実23.9	B▽ A○勝率6% EV+53% 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）
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 +54% ※ 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	シルバープレミア	▲石田	実43.9	B▽ A▽勝率6% EV+173% 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）
前5走 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +173% ※ 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	ムーングレイル	荻野極	実5.4	B○ A×勝率6% EV-66% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 10着/16頭+2.8秒 10/05 4東京22R 7着/11頭+1.5秒 09/15 4中山52R 4着/10頭+0.1秒 08/24 3新潟21R 2着/7頭+0.0秒 07/19 2福島74R 7着/16頭+1.1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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 18.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 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。
16	ケイアイギルス	杉原	実97.4	B▽ A△勝率6% EV+527% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 15着/15頭+11.6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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +508% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 +527% ※ 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 ×

ウインテラジーナ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×15ムーングレイル

5.4倍

EV -66%

▲A:△3フクオトコ

6.5倍

EV -59%

出走馬全16頭

×A:×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.8倍

-82%

›

○A:×15

ムーングレイル

荻野極

5.4倍

-66%

›

▲A:△3

フクオトコ

菊沢

6.5倍

-59%

›

△A:△10

レッドフリーマン

坂井

10.3倍

-35%

›

△A:▽12

ブルーブロディ

▲上里

11.5倍

-28%

›

△A:▽1

ポポラヴィスタ

▲石神道

12.4倍

-22%

›

▽A:▽6

セーヌデローヴ

石川

14.2倍

-11%

›

▽A:○13

フライングビーナス

小崎

23.9倍

+49%

›

▽A:▽9

ルンベーラ

木幡巧

24.7倍

+54%

›

▽A:▽5

ジョブックボー

原

31.3倍

+95%

›

▽A:▲11

サトノアンナ

丸山

35.3倍

+120%

›

▽A:▽2

パーフェクトスノー

大野

36.9倍

+130%

›

▽A:▽14

シルバープレミア

▲石田

43.9倍

+174%

›

▽A:▽7

サファイアプレミア

丸田

82.3倍

+414%

›

▽A:△16

ケイアイギルス

杉原

97.4倍

+508%

›

▽A:▽4

ミスデルマー

▲水沼

105.3倍

+558%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ルンベーラ実24.7倍期待値 +54% 推奨 16.0〜30.0倍 100円

※ 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

6R 福島競馬場　発走 13:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポポラヴィスタ	▲石神道	実12.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
2	パーフェクトスノー	大野	実36.9	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 9着/13頭+1.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	フクオトコ	菊沢	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/22 1小倉102R 3着/18頭+0.7秒 01/25 1小倉25R 2着/18頭+0.2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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
4	ミスデルマー	▲水沼	実105.3	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 13着/16頭+2.7秒 12/21 5中山67R 12着/16頭+2.8秒 10/18 4新潟11R 13着/13頭+2.2秒 08/03 2新潟44R 13着/13頭+3.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +555% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	ジョブックボー	原	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／111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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	セーヌデローヴ	石川	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 9着/16頭+2.3秒 01/10 1中山37R 5着/16頭+0.9秒 12/21 5中山65R 4着/16頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
7	サファイアプレミア	丸田	実82.3	▽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 02/07 1東京35R 11着/16頭+1.2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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +412% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	ウインテラジーナ	戸崎圭	実2.8	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 6.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
9	ルンベーラ推奨	木幡巧	実24.7	▽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 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 7着/18頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 6.1% (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。
10	レッドフリーマン	坂井	実10.3	△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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0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 6.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	サトノアンナ	丸山	実35.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／76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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ブルーブロディ	▲上里	実11.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 6.1% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
13	フライングビーナス	小崎	実23.9	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
14	シルバープレミア	▲石田	実43.9	▽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）
前5走 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
15	ムーングレイル	荻野極	実5.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 10着/16頭+2.8秒 10/05 4東京22R 7着/11頭+1.5秒 09/15 4中山52R 4着/10頭+0.1秒 08/24 3新潟21R 2着/7頭+0.0秒 07/19 2福島74R 7着/16頭+1.1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 6.7着 × 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 6.1% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
16	ケイアイギルス	杉原	実97.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 15着/15頭+11.6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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +527% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウインテラジーナ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13フライングビーナス

23.9倍

EV +53%

▲11サトノアンナ

35.3倍

EV +127%

出走馬全16頭

×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.8倍

-81%

›

○13

フライングビーナス

小崎

23.9倍

+53%

›

▲11

サトノアンナ

丸山

35.3倍

+127%

›

△16

ケイアイギルス

杉原

97.4倍

+527%

›

△3

フクオトコ

菊沢

6.5倍

-59%

›

△10

レッドフリーマン

坂井

10.3倍

-35%

›

▽5

ジョブックボー

原

31.3倍

+94%

›

▽14

シルバープレミア

▲石田

43.9倍

+173%

›

▽7

サファイアプレミア

丸田

82.3倍

+412%

›

▽4

ミスデルマー

▲水沼

105.3倍

+555%

›

×15

ムーングレイル

荻野極

5.4倍

-66%

›

▽12

ブルーブロディ

▲上里

11.5倍

-29%

›

▽1

ポポラヴィスタ

▲石神道

12.4倍

-23%

›

▽6

セーヌデローヴ

石川

14.2倍

-12%

›

▽9

ルンベーラ

木幡巧

24.7倍

+51%

›

▽2

パーフェクトスノー

大野

36.9倍

+126%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ルンベーラ実24.7倍期待値 +54% 推奨 16.0〜30.0倍 100円

※ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。