福島 1R 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

1R 福島競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスパーグレイト推奨	小坂	実21.2	B▽ A◎勝率7% EV+57% 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 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 792日休養明け 🌟◎ 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 7.1% (オッズ暗示: 4.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.4% / 期待値 +57% ※ 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	シグムンド推奨	伴	実16.9	B▽ A▽勝率7% EV+20% 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 02/28 2中山112R 8着/16頭+1.3秒 02/01 1東京28R 6着/11頭+0.7秒 01/24 1中山810R 3着/10頭+0.7秒 12/13 5中山38R 7着/15頭+0.6秒 10/11 4東京310R 15着/16頭+3.5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 5.7着 △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +20% ※ 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	トーアマリシテン	五十嵐	実3.0	B× A×勝率7% EV-78% 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（前走2着）
前5走 03/01 1小倉124R 10着/12頭+4.1秒 02/07 1小倉54R 5着/12頭+2.4秒 12/07 5中山24R 3着/11頭+0.8秒 11/09 3福島25R 3着/9頭+0.2秒 10/13 4東京54R 3着/14頭+2.0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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -79% ※ 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	アウルムレガリア	中村	実125.4	B▽ A△勝率7% EV+800% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9秒 03/08 2中山35R 10着/15頭+2.3秒 01/12 1中山45R 7着/18頭+0.7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 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +795% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +800% ※ 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	フェイトライン	高田	実11.4	B△ A▽勝率7% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/01 1阪神48R 3着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉44R 10着/12頭+6.8秒 11/08 5東京112R 6着/14頭+0.9秒 10/12 3京都412R 8着/18頭+0.6秒 09/15 4阪神58R 4着/8頭+0.5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 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 -19% ※ 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	モスクロッサー	▲坂口	実3.6	B○ A×勝率7% EV-74% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉124R 6着/12頭+2.2秒 11/24 3福島64R 8着/14頭+1.1秒 03/23 2中山87R 16着/16頭+9.6秒 10/19 5京都56R 6着/6頭+2.2秒 06/15 3東京58R 7着/9頭+2.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 27.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 -75% ※ 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	スノーリン	江田勇	実124.9	B▽ A△勝率7% EV+796% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/20 2福島88R 9着/14頭+1.6秒 07/06 2福島47R 8着/16頭+1.5秒 04/27 2東京25R 13着/14頭+2.2秒 03/29 3中山14R 12着/16頭+2.1秒 11/16 3福島57R 8着/16頭+0.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +792% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +797% ※ 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	ブライテストドーン推奨	黒岩	実16.3	B▽ A▽勝率7% EV+15% 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 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 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。
9	クラウンウルル	▲土田	実120.1	B▽ A△勝率7% EV+763% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 11/24 5東京65R 11着/16頭+2.0秒 11/02 4東京116R 14着/16頭+2.8秒 09/07 4中山212R 15着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 10着/11頭+2.5秒 08/17 1札幌89R 12着/16頭+1.0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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +757% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +764% ※ 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	サラフィエル	大江圭	実14.1	B△ A▽勝率7% EV+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8.0着と低調／463日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 463日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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。
11	エポカスピーガ	草野	実7.6	B△ A▲勝率7% EV-45% 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11.3着と低調）
前5走 12/06 5中山17R 13着/16頭+2.3秒 11/16 3福島48R 11着/16頭+0.7秒 10/11 4東京38R 16着/16頭+4.7秒 06/14 3東京312R 15着/16頭+3.2秒 03/23 2中山88R 13着/15頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -45% ※ 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	トモジャシャトー	▲水沼	実117.5	B▽ A▽勝率7% EV+729% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/11 1中山47R 12着/16頭+2.1秒 12/27 5中山78R 8着/16頭+1.3秒 11/20 川崎10R 5着/12頭+0.6秒 08/23 3新潟18R 8着/11頭+2.8秒 06/28 2福島112R 12着/15頭+3.6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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +739% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +730% ※ 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	ノブダブルホワイト	難波	実48.6	B▽ A▽勝率7% EV+243% 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 09/13 4中山312R 16着/16頭+2.6秒 08/31 3新潟44R 12着/18頭+2.8秒 08/16 2新潟712R 7着/17頭+0.5秒 06/21 3東京53R 8着/16頭+1.5秒 05/31 2東京111R 6着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +243% ※ 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	ゲレル	小牧加	実6.8	B▲ A○勝率7% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 02/28 1小倉114R 6着/12頭+6.5秒 01/17 1中山67R 9着/12頭+1.2秒 12/27 5中山77R 7着/18頭+0.3秒 11/24 3福島612R 10着/16頭+0.8秒 08/31 2札幌49R 14着/14頭+3.1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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.1% (オッズ暗示: 14.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 期待値 -51% ※ 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 ×

トーアマリシテン

騎手五十嵐

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×6モスクロッサー

3.6倍

EV -74%

▲A:○14ゲレル

6.8倍

EV -51%

出走馬全14頭

×A:×3

トーアマリシテン

五十嵐

3.0倍

-78%

›

○A:×6

モスクロッサー

▲坂口

3.6倍

-74%

›

▲A:○14

ゲレル

小牧加

6.8倍

-51%

›

△A:▲11

エポカスピーガ

草野

7.6倍

-45%

›

△A:▽5

フェイトライン

高田

11.4倍

-18%

›

△A:▽10

サラフィエル

大江圭

14.1倍

+0%

›

▽A:▽8

ブライテストドーン

黒岩

16.3倍

+16%

›

▽A:▽2

シグムンド

伴

16.9倍

+20%

›

▽A:◎1

ジャスパーグレイト

小坂

21.2倍

+51%

›

▽A:▽13

ノブダブルホワイト

難波

48.6倍

+247%

›

▽A:▽12

トモジャシャトー

▲水沼

117.5倍

+739%

›

▽A:△9

クラウンウルル

▲土田

120.1倍

+757%

›

▽A:△7

スノーリン

江田勇

124.9倍

+792%

›

▽A:△4

アウルムレガリア

中村

125.4倍

+795%

›

💡 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 シグムンド実16.9倍期待値 +20% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ジャスパーグレイト実21.2倍期待値 +51% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 シグムンド実16.9倍期待値 +20% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 8 ブライテストドーン実16.3倍期待値 +16% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

※ 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

1R 福島競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジャスパーグレイト推奨	小坂	実21.2	◎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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8秒 05/11 3京都710R 11着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 792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 7.4% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
2	シグムンド推奨	伴	実16.9	▽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 02/28 2中山112R 8着/16頭+1.3秒 02/01 1東京28R 6着/11頭+0.7秒 01/24 1中山810R 3着/10頭+0.7秒 12/13 5中山38R 7着/15頭+0.6秒 10/11 4東京310R 15着/16頭+3.5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 5.7着 △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
3	トーアマリシテン	五十嵐	実3.0	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 03/01 1小倉124R 10着/12頭+4.1秒 02/07 1小倉54R 5着/12頭+2.4秒 12/07 5中山24R 3着/11頭+0.8秒 11/09 3福島25R 3着/9頭+0.2秒 10/13 4東京54R 3着/14頭+2.0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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
4	アウルムレガリア	中村	実125.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9秒 03/08 2中山35R 10着/15頭+2.3秒 01/12 1中山45R 7着/18頭+0.7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 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +800% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	フェイトライン	高田	実11.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/01 1阪神48R 3着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉44R 10着/12頭+6.8秒 11/08 5東京112R 6着/14頭+0.9秒 10/12 3京都412R 8着/18頭+0.6秒 09/15 4阪神58R 4着/8頭+0.5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 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
6	モスクロッサー	▲坂口	実3.6	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉124R 6着/12頭+2.2秒 11/24 3福島64R 8着/14頭+1.1秒 03/23 2中山87R 16着/16頭+9.6秒 10/19 5京都56R 6着/6頭+2.2秒 06/15 3東京58R 7着/9頭+2.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	スノーリン	江田勇	実124.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 07/20 2福島88R 9着/14頭+1.6秒 07/06 2福島47R 8着/16頭+1.5秒 04/27 2東京25R 13着/14頭+2.2秒 03/29 3中山14R 12着/16頭+2.1秒 11/16 3福島57R 8着/16頭+0.7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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +796% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	ブライテストドーン推奨	黒岩	実16.3	▽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 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒 04/27 2東京27R 11着/14頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	クラウンウルル	▲土田	実120.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 11/24 5東京65R 11着/16頭+2.0秒 11/02 4東京116R 14着/16頭+2.8秒 09/07 4中山212R 15着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 10着/11頭+2.5秒 08/17 1札幌89R 12着/16頭+1.0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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +763% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	サラフィエル	大江圭	実14.1	▽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／463日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9秒 04/05 3中山34R 8着/14頭+2.9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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 463日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
11	エポカスピーガ	草野	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 12/06 5中山17R 13着/16頭+2.3秒 11/16 3福島48R 11着/16頭+0.7秒 10/11 4東京38R 16着/16頭+4.7秒 06/14 3東京312R 15着/16頭+3.2秒 03/23 2中山88R 13着/15頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 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 7.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
12	トモジャシャトー	▲水沼	実117.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/11 1中山47R 12着/16頭+2.1秒 12/27 5中山78R 8着/16頭+1.3秒 11/20 川崎10R 5着/12頭+0.6秒 08/23 3新潟18R 8着/11頭+2.8秒 06/28 2福島112R 12着/15頭+3.6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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +729% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
13	ノブダブルホワイト	難波	実48.6	▽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 09/13 4中山312R 16着/16頭+2.6秒 08/31 3新潟44R 12着/18頭+2.8秒 08/16 2新潟712R 7着/17頭+0.5秒 06/21 3東京53R 8着/16頭+1.5秒 05/31 2東京111R 6着/16頭+1.8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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
14	ゲレル	小牧加	実6.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 02/28 1小倉114R 6着/12頭+6.5秒 01/17 1中山67R 9着/12頭+1.2秒 12/27 5中山77R 7着/18頭+0.3秒 11/24 3福島612R 10着/16頭+0.8秒 08/31 2札幌49R 14着/14頭+3.1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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

B推奨

ジャスパーグレイト

騎手小坂

単勝オッズ

21.2倍

AI期待値

+57%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ゲレル

6.8倍

EV -51%

▲11エポカスピーガ

7.6倍

EV -45%

出走馬全14頭

◎1

ジャスパーグレイト

小坂

21.2倍

+57%

›

○14

ゲレル

小牧加

6.8倍

-51%

›

▲11

エポカスピーガ

草野

7.6倍

-45%

›

△9

クラウンウルル

▲土田

120.1倍

+763%

›

△7

スノーリン

江田勇

124.9倍

+796%

›

△4

アウルムレガリア

中村

125.4倍

+800%

›

▽10

サラフィエル

大江圭

14.1倍

+0%

›

▽2

シグムンド

伴

16.9倍

+20%

›

×3

トーアマリシテン

五十嵐

3.0倍

-78%

›

×6

モスクロッサー

▲坂口

3.6倍

-74%

›

▽5

フェイトライン

高田

11.4倍

-19%

›

▽8

ブライテストドーン

黒岩

16.3倍

+15%

›

▽13

ノブダブルホワイト

難波

48.6倍

+243%

›

▽12

トモジャシャトー

▲水沼

117.5倍

+729%

›

💡 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 シグムンド実16.9倍期待値 +20% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ジャスパーグレイト実21.2倍期待値 +51% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 シグムンド実16.9倍期待値 +20% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 8 ブライテストドーン実16.3倍期待値 +16% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

※ 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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