福島 8R 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

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼファーテソーロ	菊沢	実11.3	B△ A▽勝率6% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -28% ※ 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	ハルノアラシ推奨	石川	実22.4	B▽ A▽勝率6% EV+36% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1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 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 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。
3	チェルシー	原	実15.3	B▽ A▽勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟34R 10着/15頭+1.5秒 07/05 2福島36R 13着/14頭+4.5秒 04/13 3中山612R 4着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 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。
4	イズルード	木幡巧	実47.9	B▽ A▽勝率6% EV+200% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/29 2福島27R 6着/16頭+1.7秒 02/22 1東京72R 11着/16頭+2.0秒 01/26 1中山91R 1着/16頭勝利 01/06 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 11/09 3福島33R 6着/16頭+1.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +201% ※ 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	ダノンリュラ	▲佐藤	実64.4	B▽ A▽勝率6% EV+304% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／265日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟23R 18着/18頭+1.5秒 09/20 4中山68R 4着/15頭+0.8秒 08/30 2札幌312R 9着/15頭+0.9秒 05/03 2東京35R 3着/9頭+0.3秒 02/15 1東京55R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +302% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +305% ※ 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	ラエトゥス	大野	実80.5	B▽ A▽勝率6% EV+390% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +403% (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 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +391% ※ 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	フラッシュポイント	武藤	実34.4	B▽ A▽勝率6% EV+112% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0秒 09/08 4中山21R 3着/8頭+0.6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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (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 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +113% ※ 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	アイファーリーベン	野中	実92.0	B▽ A▽勝率6% EV+459% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 16着/16頭+3.6秒 11/30 5東京87R 15着/16頭+3.2秒 10/26 4新潟46R 12着/13頭+3.4秒 10/18 4新潟18R 14着/15頭+2.7秒 09/15 4中山512R 15着/16頭+3.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +475% (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 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +460% ※ 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	グラティアム	坂井	実5.4	B▲ A○勝率6% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0秒 06/28 2福島16R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 -66% ※ 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	ミッシオーネ	石橋脩	実37.3	B▽ A▽勝率6% EV+129% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2秒 05/17 2東京77R 9着/14頭+1.6秒 04/27 2東京21R 1着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (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 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +129% ※ 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	ブーケドリス	三浦	実8.8	B△ A△勝率6% EV-43% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/15 5東京31R 4着/13頭+1.5秒 08/23 3新潟15R 7着/13頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 -44% ※ 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	ライヴレッドアイ	▲石神道	実4.4	B× A×勝率6% EV-71% 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33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2秒 07/12 2福島56R 2着/14頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 期待値 -72% ※ 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	エーティータキオン	木幡育	実106.3	B▽ A▽勝率6% EV+546% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（395日ぶりの実戦）
前5走 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒
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 6.0着 △ ローテーション 395日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +564% (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 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +547% ※ 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	ジェイエルキャリア	丸山	実7.5	B△ A▲勝率6% EV-52% 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9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 7着/14頭+1.8秒 11/09 5東京29R 12着/15頭+3.1秒 10/18 4新潟15R 1着/15頭勝利 ― ―
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 9.3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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 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。
15	マサノピンクレディ	▲石田	実13.4	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走で勝率33%と好調）
前5走 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 -14% ※ 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	アイムインディ	戸崎圭	実4.9	B○ A△勝率6% EV-68% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。

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 ×

ライヴレッドアイ

騎手 ▲石神道

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△16アイムインディ

4.9倍

EV -69%

▲A:○9グラティアム

5.4倍

EV -66%

出走馬全16頭

×A:×12

ライヴレッドアイ

▲石神道

4.4倍

-72%

›

○A:△16

アイムインディ

戸崎圭

4.9倍

-69%

›

▲A:○9

グラティアム

坂井

5.4倍

-66%

›

△A:▲14

ジェイエルキャリア

丸山

7.5倍

-53%

›

△A:△11

ブーケドリス

三浦

8.8倍

-44%

›

△A:▽1

ゼファーテソーロ

菊沢

11.3倍

-29%

›

▽A:△15

マサノピンクレディ

▲石田

13.4倍

-16%

›

▽A:▽3

チェルシー

原

15.3倍

-4%

›

▽A:▽2

ハルノアラシ

石川

22.4倍

+39%

›

▽A:▽7

フラッシュポイント

武藤

34.4倍

+114%

›

▽A:▽10

ミッシオーネ

石橋脩

37.3倍

+133%

›

▽A:▽4

イズルード

木幡巧

47.9倍

+199%

›

▽A:▽5

ダノンリュラ

▲佐藤

64.4倍

+302%

›

▽A:▽6

ラエトゥス

大野

80.5倍

+403%

›

▽A:▽8

アイファーリーベン

野中

92.0倍

+475%

›

▽A:▽13

エーティータキオン

木幡育

106.3倍

+564%

›

💡 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 2 ハルノアラシ実22.4倍期待値 +39% 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

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼファーテソーロ	菊沢	実11.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
2	ハルノアラシ推奨	石川	実22.4	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1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 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
3	チェルシー	原	実15.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟34R 10着/15頭+1.5秒 07/05 2福島36R 13着/14頭+4.5秒 04/13 3中山612R 4着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
4	イズルード	木幡巧	実47.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/29 2福島27R 6着/16頭+1.7秒 02/22 1東京72R 11着/16頭+2.0秒 01/26 1中山91R 1着/16頭勝利 01/06 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 11/09 3福島33R 6着/16頭+1.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +200% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
5	ダノンリュラ	▲佐藤	実64.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／265日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟23R 18着/18頭+1.5秒 09/20 4中山68R 4着/15頭+0.8秒 08/30 2札幌312R 9着/15頭+0.9秒 05/03 2東京35R 3着/9頭+0.3秒 02/15 1東京55R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
6	ラエトゥス	大野	実80.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +390% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
7	フラッシュポイント	武藤	実34.4	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0秒 09/08 4中山21R 3着/8頭+0.6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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	アイファーリーベン	野中	実92.0	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 16着/16頭+3.6秒 11/30 5東京87R 15着/16頭+3.2秒 10/26 4新潟46R 12着/13頭+3.4秒 10/18 4新潟18R 14着/15頭+2.7秒 09/15 4中山512R 15着/16頭+3.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +459% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
9	グラティアム	坂井	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0秒 06/28 2福島16R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.4% (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。
10	ミッシオーネ	石橋脩	実37.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2秒 05/17 2東京77R 9着/14頭+1.6秒 04/27 2東京21R 1着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (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。
11	ブーケドリス	三浦	実8.8	△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／118日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/15 5東京31R 4着/13頭+1.5秒 08/23 3新潟15R 7着/13頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
12	ライヴレッドアイ	▲石神道	実4.4	×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33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2秒 07/12 2福島56R 2着/14頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	エーティータキオン	木幡育	実106.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（395日ぶりの実戦）
前5走 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒
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 6.0着 △ ローテーション 395日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +546% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
14	ジェイエルキャリア	丸山	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 7着/14頭+1.8秒 11/09 5東京29R 12着/15頭+3.1秒 10/18 4新潟15R 1着/15頭勝利 ― ―
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 9.3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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	マサノピンクレディ	▲石田	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	アイムインディ	戸崎圭	実4.9	△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）
前5走 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ライヴレッドアイ

騎手 ▲石神道

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9グラティアム

5.4倍

EV -65%

▲14ジェイエルキャリア

7.5倍

EV -52%

出走馬全16頭

×12

ライヴレッドアイ

▲石神道

4.4倍

-71%

›

○9

グラティアム

坂井

5.4倍

-65%

›

▲14

ジェイエルキャリア

丸山

7.5倍

-52%

›

△15

マサノピンクレディ

▲石田

13.4倍

-14%

›

△16

アイムインディ

戸崎圭

4.9倍

-68%

›

△11

ブーケドリス

三浦

8.8倍

-43%

›

▽1

ゼファーテソーロ

菊沢

11.3倍

-27%

›

▽5

ダノンリュラ

▲佐藤

64.4倍

+304%

›

▽4

イズルード

木幡巧

47.9倍

+200%

›

▽7

フラッシュポイント

武藤

34.4倍

+112%

›

▽10

ミッシオーネ

石橋脩

37.3倍

+129%

›

▽3

チェルシー

原

15.3倍

-6%

›

▽6

ラエトゥス

大野

80.5倍

+390%

›

▽2

ハルノアラシ

石川

22.4倍

+36%

›

▽8

アイファーリーベン

野中

92.0倍

+459%

›

▽13

エーティータキオン

木幡育

106.3倍

+546%

›

💡 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 2 ハルノアラシ実22.4倍期待値 +39% 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。
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