福島 12R 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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スカイレックス推奨	小林脩	実22.0	B▽ A△勝率7% EV+47% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/28 2中山12R 2着/15頭+1.3秒 02/14 1東京53R 8着/16頭+1.3秒 01/25 1中山94R 5着/16頭+1.3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 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +48% ※ 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	ブレゲアン推奨	三浦	実19.0	B▽ A▽勝率7% EV+25% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3着/15頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +26% ※ 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	モヴレクス	菊沢	実49.4	B▽ A▽勝率7% EV+226% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +226% ※ 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	ホノボノ推奨	石川	実23.6	B▽ A▽勝率7% EV+55% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／125日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 8着/9頭+1.8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 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +56% ※ 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	ヴィーデ	小崎	実105.5	B▽ A▽勝率7% EV+593% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2秒 05/10 2東京510R 9着/11頭+1.0秒
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +603% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +593% ※ 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	アンティミスト	丸山	実11.5	B△ A▽勝率7% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4秒 08/03 1札幌41R 1着/12頭勝利 07/13 1函館105R 6着/7頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 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。
7	タケルムサシ	原	実2.4	B× A×勝率7% 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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1秒 12/07 5中京21R 6着/13頭+2.1秒 11/15 5東京33R 8着/14頭+1.6秒 10/25 4東京86R 9着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.7% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 -84% ※ 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	エリーニック	木幡巧	実7.9	B▲ A▽勝率7% EV-47% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神25R 13着/13頭+3.3秒 12/20 5中山55R 8着/17頭+2.1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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 12.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 -47% ※ 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	コパノエイダン	柴田大	実14.6	B▽ A○勝率7% EV0% 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／前走勝利の勢い）
前5走 02/15 1東京62R 5着/13頭+1.5秒 01/24 1中山82R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山32R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京21R 9着/16頭+3.6秒 09/06 4中山16R 3着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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	レッドロスタム推奨	坂井	実21.8	B▽ A△勝率7% EV+46% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 +47% ※ 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	アジアントレジャー	吉田豊	実34.4	B▽ A▲勝率7% EV+134% 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 01/24 1中山86R 11着/13頭+3.1秒 01/10 1中山39R 10着/10頭+2.8秒 11/16 5東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 2.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.8% / 期待値 +135% ※ 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	アルプスオジョー	横山典	実14.0	B△ A▽勝率7% EV-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10.0着と低調）
前5走 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6秒 03/13 船橋9R 13着/13頭+3.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。
13	エコロガノン	荻野極	実9.9	B△ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9秒 10/19 4東京74R 2着/16頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -33% ※ 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	アスパラゴ	大野	実54.4	B▽ A▽勝率7% EV+253% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 8着/13頭+2.3秒 01/11 1中山42R 8着/16頭+2.3秒 12/28 5中山82R 10着/16頭+1.7秒 10/18 4新潟12R 8着/14頭+2.4秒 08/31 3新潟46R 5着/15頭+2.7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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +262% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.5% / 期待値 +254% ※ 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	アトミックブレス	戸崎圭	実7.4	B○ A◎勝率7% EV-49% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 1着/16頭勝利 01/31 1東京14R 3着/16頭+0.8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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 13.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.8% / 期待値 -50% ※ 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 ×

タケルムサシ

騎手原

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-84%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎15アトミックブレス

7.4倍

EV -50%

▲A:▽8エリーニック

7.9倍

EV -47%

出走馬全15頭

×A:×7

タケルムサシ

原

2.4倍

-84%

›

○A:◎15

アトミックブレス

戸崎圭

7.4倍

-50%

›

▲A:▽8

エリーニック

木幡巧

7.9倍

-47%

›

△A:△13

エコロガノン

荻野極

9.9倍

-33%

›

△A:▽6

アンティミスト

丸山

11.5倍

-23%

›

△A:▽12

アルプスオジョー

横山典

14.0倍

-6%

›

▽A:○9

コパノエイダン

柴田大

14.6倍

-2%

›

▽A:▽2

ブレゲアン

三浦

19.0倍

+26%

›

▽A:△10

レッドロスタム

坂井

21.8倍

+45%

›

▽A:△1

スカイレックス

小林脩

22.0倍

+46%

›

▽A:▽4

ホノボノ

石川

23.6倍

+57%

›

▽A:▲11

アジアントレジャー

吉田豊

34.4倍

+129%

›

▽A:▽3

モヴレクス

菊沢

49.4倍

+229%

›

▽A:▽14

アスパラゴ

大野

54.4倍

+262%

›

▽A:▽5

ヴィーデ

小崎

105.5倍

+603%

›

💡 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)

単勝 2 ブレゲアン実19.0倍期待値 +25% 推奨 15.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ホノボノ実23.6倍期待値 +57% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 1 スカイレックス実22.0倍期待値 +46% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 10 レッドロスタム実21.8倍期待値 +45% 推奨 15.0〜30.0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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スカイレックス推奨	小林脩	実22.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/28 2中山12R 2着/15頭+1.3秒 02/14 1東京53R 8着/16頭+1.3秒 01/25 1中山94R 5着/16頭+1.3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 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (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。
2	ブレゲアン推奨	三浦	実19.0	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3着/15頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
3	モヴレクス	菊沢	実49.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	ホノボノ推奨	石川	実23.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／125日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 8着/9頭+1.8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 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
5	ヴィーデ	小崎	実105.5	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2秒 05/10 2東京510R 9着/11頭+1.0秒
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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +593% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
6	アンティミスト	丸山	実11.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4秒 08/03 1札幌41R 1着/12頭勝利 07/13 1函館105R 6着/7頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 90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 6.6% (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。
7	タケルムサシ	原	実2.4	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1秒 12/07 5中京21R 6着/13頭+2.1秒 11/15 5東京33R 8着/14頭+1.6秒 10/25 4東京86R 9着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
8	エリーニック	木幡巧	実7.9	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神25R 13着/13頭+3.3秒 12/20 5中山55R 8着/17頭+2.1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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	コパノエイダン	柴田大	実14.6	○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／前走勝利の勢い）
前5走 02/15 1東京62R 5着/13頭+1.5秒 01/24 1中山82R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山32R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京21R 9着/16頭+3.6秒 09/06 4中山16R 3着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
10	レッドロスタム推奨	坂井	実21.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	アジアントレジャー	吉田豊	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11.0着と低調）
前5走 01/24 1中山86R 11着/13頭+3.1秒 01/10 1中山39R 10着/10頭+2.8秒 11/16 5東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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	アルプスオジョー	横山典	実14.0	▽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 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6秒 03/13 船橋9R 13着/13頭+3.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
13	エコロガノン	荻野極	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9秒 10/19 4東京74R 2着/16頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
14	アスパラゴ	大野	実54.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 8着/13頭+2.3秒 01/11 1中山42R 8着/16頭+2.3秒 12/28 5中山82R 10着/16頭+1.7秒 10/18 4新潟12R 8着/14頭+2.4秒 08/31 3新潟46R 5着/15頭+2.7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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
15	アトミックブレス	戸崎圭	実7.4	◎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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 1着/16頭勝利 01/31 1東京14R 3着/16頭+0.8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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アトミックブレス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

7.4倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9コパノエイダン

14.6倍

EV 0%

▲11アジアントレジャー

34.4倍

EV +134%

出走馬全15頭

◎15

アトミックブレス

戸崎圭

7.4倍

-49%

›

○9

コパノエイダン

柴田大

14.6倍

›

▲11

アジアントレジャー

吉田豊

34.4倍

+134%

›

△13

エコロガノン

荻野極

9.9倍

-33%

›

△1

スカイレックス

小林脩

22.0倍

+47%

›

△10

レッドロスタム

坂井

21.8倍

+46%

›

×7

タケルムサシ

原

2.4倍

-83%

›

▽8

エリーニック

木幡巧

7.9倍

-47%

›

▽6

アンティミスト

丸山

11.5倍

-23%

›

▽2

ブレゲアン

三浦

19.0倍

+25%

›

▽4

ホノボノ

石川

23.6倍

+55%

›

▽3

モヴレクス

菊沢

49.4倍

+226%

›

▽5

ヴィーデ

小崎

105.5倍

+593%

›

▽12

アルプスオジョー

横山典

14.0倍

-8%

›

▽14

アスパラゴ

大野

54.4倍

+253%

›

💡 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)

単勝 2 ブレゲアン実19.0倍期待値 +25% 推奨 15.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ホノボノ実23.6倍期待値 +57% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 1 スカイレックス実22.0倍期待値 +46% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 10 レッドロスタム実21.8倍期待値 +45% 推奨 15.0〜30.0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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