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13.9	B△ A▽勝率6% EV-14% 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 -15% ※ 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36.2	B▽ A▽勝率6% EV+122% 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 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +122% ※ 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6.4	B▲ A△勝率6% EV-60% 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.6%) △ 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98.5	B▽ A▽勝率6% EV+513% 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) +515% (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 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +514% ※ 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31.2	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 +94% ※ 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15.0	B△ A▽勝率6% EV-7% 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 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。
7	サファイアプレミア	丸田	実73.2	B▽ A▽勝率6% EV+356% 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) +357% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +356% ※ 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2.6	B× A×勝率6% EV-83% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 期待値 -83% ※ 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22.9	B▽ A▽勝率6% EV+40% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 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。
10	レッドフリーマン	坂井	実9.4	B△ A△勝率6% EV-41% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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	サトノアンナ	丸山	実34.9	B▽ A▲勝率6% EV+124% 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) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 +125% ※ 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	ブルーブロディ推奨	▲上里	実20.2	B▽ A▽勝率6% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14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。
13	フライングビーナス	小崎	実23.8	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) +48% (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 +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。
14	シルバープレミア	▲石田	実40.5	B▽ A▽勝率6% EV+152% 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) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +152% ※ 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5.1	B○ A×勝率6% EV-68% 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 19.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 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。
16	ケイアイギルス	杉原	実90.7	B▽ A△勝率6% EV+484% 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) +466% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 +484% ※ 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

2.6倍

AI期待値

-83%

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

5.1倍

EV -68%

▲A:△3フクオトコ

6.4倍

EV -60%

出走馬全16頭

×A:×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.6倍

-83%

›

○A:×15

ムーングレイル

荻野極

5.1倍

-68%

›

▲A:△3

フクオトコ

菊沢

6.4倍

-60%

›

△A:△10

レッドフリーマン

坂井

9.4倍

-41%

›

△A:▽1

ポポラヴィスタ

▲石神道

13.9倍

-13%

›

△A:▽6

セーヌデローヴ

石川

15.0倍

-6%

›

▽A:▽12

ブルーブロディ

▲上里

20.2倍

+26%

›

▽A:▽9

ルンベーラ

木幡巧

22.9倍

+43%

›

▽A:○13

フライングビーナス

小崎

23.8倍

+48%

›

▽A:▽5

ジョブックボー

原

31.2倍

+95%

›

▽A:▲11

サトノアンナ

丸山

34.9倍

+118%

›

▽A:▽2

パーフェクトスノー

大野

36.2倍

+126%

›

▽A:▽14

シルバープレミア

▲石田

40.5倍

+153%

›

▽A:▽7

サファイアプレミア

丸田

73.2倍

+357%

›

▽A:△16

ケイアイギルス

杉原

90.7倍

+466%

›

▽A:▽4

ミスデルマー

▲水沼

98.5倍

+515%

›

💡 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22.9倍期待値 +43% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 12 ブルーブロディ実20.2倍期待値 +26% 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13.9	▽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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
2	パーフェクトスノー	大野	実36.2	▽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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	フクオトコ	菊沢	実6.4	△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: 15.6%) ※ 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。
4	ミスデルマー	▲水沼	実98.5	▽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) +513% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	ジョブックボー	原	実31.2	▽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15.0	▽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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	サファイアプレミア	丸田	実73.2	▽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) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	ウインテラジーナ	戸崎圭	実2.6	×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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ルンベーラ推奨	木幡巧	実22.9	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
10	レッドフリーマン	坂井	実9.4	△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
11	サトノアンナ	丸山	実34.9	▲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) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
12	ブルーブロディ推奨	▲上里	実20.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
13	フライングビーナス	小崎	実23.8	○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40.5	▽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) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ムーングレイル	荻野極	実5.1	×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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (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。
16	ケイアイギルス	杉原	実90.7	△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) +484% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。

🎯 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

2.6倍

AI期待値

-83%

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

23.8倍

EV +53%

▲11サトノアンナ

34.9倍

EV +124%

出走馬全16頭

×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.6倍

-83%

›

○13

フライングビーナス

小崎

23.8倍

+53%

›

▲11

サトノアンナ

丸山

34.9倍

+124%

›

△16

ケイアイギルス

杉原

90.7倍

+484%

›

△3

フクオトコ

菊沢

6.4倍

-60%

›

△10

レッドフリーマン

坂井

9.4倍

-41%

›

▽5

ジョブックボー

原

31.2倍

+94%

›

▽14

シルバープレミア

▲石田

40.5倍

+152%

›

▽7

サファイアプレミア

丸田

73.2倍

+356%

›

▽4

ミスデルマー

▲水沼

98.5倍

+513%

›

×15

ムーングレイル

荻野極

5.1倍

-68%

›

▽1

ポポラヴィスタ

▲石神道

13.9倍

-14%

›

▽6

セーヌデローヴ

石川

15.0倍

-7%

›

▽12

ブルーブロディ

▲上里

20.2倍

+24%

›

▽9

ルンベーラ

木幡巧

22.9倍

+40%

›

▽2

パーフェクトスノー

大野

36.2倍

+122%

›

💡 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22.9倍期待値 +43% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 12 ブルーブロディ実20.2倍期待値 +26% 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

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