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	ピコランド	荻野極	実6.1	B○ A△勝率6% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -62% ※ 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	アドミ	坂井	実13.0	B▽ A▽勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1中山81R 3着/16頭+0.9秒 12/27 5中山71R 2着/15頭+0.1秒 10/05 4東京23R 7着/17頭+0.7秒 09/06 4中山12R 10着/12頭+2.0秒 07/06 2福島44R 3着/11頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14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 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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。
3	ジャメビュ推奨	原	実28.9	B▽ A▽勝率6% EV+79% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+80%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15頭+0.5秒 12/07 5中山26R 5着/6頭+1.1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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 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	パストゥザスターズ	▲石田	実85.9	B▽ A▽勝率6% EV+433% 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／106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 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 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +436% (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 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +433% ※ 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	ニンジャトットリ	木幡育	実11.4	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2.7着と安定／前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 8位 / 勝率 6.2% / 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。
6	ミスタートントン	▲石神道	実9.2	B△ A▲勝率6% EV-42% 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2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 期待値 -42% ※ 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	イイクニパッション	三浦	実11.2	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2.3着と安定／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山61R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山81R 2着/16頭+0.5秒 11/30 4京都81R 3着/16頭+0.2秒 10/25 4新潟31R 12着/15頭+0.8秒 08/02 2新潟33R 8着/12頭+1.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -30% ※ 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	フォワードシャッセ	岩田康	実7.1	B▲ A△勝率6% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/21 5中山65R 11着/16頭+3.0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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
9	オスロクィーン	◇今村	実12.6	B▽ A▽勝率6% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 13着/16頭+2.2秒 10/19 4新潟22R 10着/15頭+3.1秒 07/12 2福島56R 11着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 -22% ※ 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	ジェムシリカ	江田照	実9.8	B△ A▽勝率6% EV-39% 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10.0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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -39% ※ 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	ツクバヴァンガード	▲佐藤	実5.0	B× A○勝率6% EV-67% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 02/14 1東京51R 3着/16頭+0.8秒 01/18 1中山71R 4着/16頭+0.6秒 09/28 4中山94R 3着/16頭+0.7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 -68% ※ 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	ミラビリオン	西村淳	実13.1	B▽ A▽勝率6% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5中山11R 14着/15頭+3.8秒 10/04 4東京13R 10着/17頭+1.2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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。
13	トリエンナーレ	小崎	実77.6	B▽ A▽勝率6% EV+381% 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 01/11 1中山42R 15着/16頭+7.0秒 11/16 5東京44R 7着/16頭+0.8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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +385% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +382% ※ 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	ユニオンジャック	木幡初	実18.8	B▽ A◎勝率7% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 +22% ※ 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	グラスアロー	吉田豊	実96.6	B▽ A▽勝率6% EV+499% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 12着/16頭+2.9秒 07/19 2福島75R 15着/16頭+3.1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 11.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (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 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +500% ※ 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	マッシブショット	小林脩	実96.9	B▽ A▽勝率6% EV+501% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/25 4東京84R 9着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +505% (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 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +502% ※ 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 ○

ツクバヴァンガード

騎手 ▲佐藤

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1ピコランド

6.1倍

EV -61%

▲A:△8フォワードシャッセ

7.1倍

EV -55%

出走馬全16頭

×A:○11

ツクバヴァンガード

▲佐藤

5.0倍

-68%

›

○A:△1

ピコランド

荻野極

6.1倍

-61%

›

▲A:△8

フォワードシャッセ

岩田康

7.1倍

-55%

›

△A:▲6

ミスタートントン

▲石神道

9.2倍

-42%

›

△A:▽10

ジェムシリカ

江田照

9.8倍

-38%

›

△A:△7

イイクニパッション

三浦

11.2倍

-30%

›

▽A:▽5

ニンジャトットリ

木幡育

11.4倍

-28%

›

▽A:▽9

オスロクィーン

◇今村

12.6倍

-21%

›

▽A:▽2

アドミ

坂井

13.0倍

-18%

›

▽A:▽12

ミラビリオン

西村淳

13.1倍

-18%

›

▽A:◎14

ユニオンジャック

木幡初

18.8倍

+17%

›

▽A:▽3

ジャメビュ

原

28.9倍

+80%

›

▽A:▽13

トリエンナーレ

小崎

77.6倍

+385%

›

▽A:▽4

パストゥザスターズ

▲石田

85.9倍

+436%

›

▽A:▽15

グラスアロー

吉田豊

96.6倍

+503%

›

▽A:▽16

マッシブショット

小林脩

96.9倍

+505%

›

💡 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 3 ジャメビュ実28.9倍期待値 +80% 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	ピコランド	荻野極	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
2	アドミ	坂井	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1中山81R 3着/16頭+0.9秒 12/27 5中山71R 2着/15頭+0.1秒 10/05 4東京23R 7着/17頭+0.7秒 09/06 4中山12R 10着/12頭+2.0秒 07/06 2福島44R 3着/11頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14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 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ジャメビュ推奨	原	実28.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15頭+0.5秒 12/07 5中山26R 5着/6頭+1.1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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	パストゥザスターズ	▲石田	実85.9	▽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／106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 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 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +433% (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。
5	ニンジャトットリ	木幡育	実11.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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%) ※ 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	ミスタートントン	▲石神道	実9.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
7	イイクニパッション	三浦	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山61R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山81R 2着/16頭+0.5秒 11/30 4京都81R 3着/16頭+0.2秒 10/25 4新潟31R 12着/15頭+0.8秒 08/02 2新潟33R 8着/12頭+1.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	フォワードシャッセ	岩田康	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中山65R 11着/16頭+3.0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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	オスロクィーン	◇今村	実12.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 13着/16頭+2.2秒 10/19 4新潟22R 10着/15頭+3.1秒 07/12 2福島56R 11着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 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: 7.9%) ※ 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。
10	ジェムシリカ	江田照	実9.8	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.0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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
11	ツクバヴァンガード	▲佐藤	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 02/14 1東京51R 3着/16頭+0.8秒 01/18 1中山71R 4着/16頭+0.6秒 09/28 4中山94R 3着/16頭+0.7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
12	ミラビリオン	西村淳	実13.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5中山11R 14着/15頭+3.8秒 10/04 4東京13R 10着/17頭+1.2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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
13	トリエンナーレ	小崎	実77.6	▽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 01/11 1中山42R 15着/16頭+7.0秒 11/16 5東京44R 7着/16頭+0.8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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +381% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
14	ユニオンジャック	木幡初	実18.8	◎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 14 ◎ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
15	グラスアロー	吉田豊	実96.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 12着/16頭+2.9秒 07/19 2福島75R 15着/16頭+3.1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 11.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +499% (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。
16	マッシブショット	小林脩	実96.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/25 4東京84R 9着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +501% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ユニオンジャック

騎手木幡初

単勝オッズ

18.8倍

AI期待値

+22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ツクバヴァンガード

5.0倍

EV -67%

▲6ミスタートントン

9.2倍

EV -42%

出走馬全16頭

◎14

ユニオンジャック

木幡初

18.8倍

+22%

›

○11

ツクバヴァンガード

▲佐藤

5.0倍

-67%

›

▲6

ミスタートントン

▲石神道

9.2倍

-42%

›

△7

イイクニパッション

三浦

11.2倍

-29%

›

△1

ピコランド

荻野極

6.1倍

-62%

›

△8

フォワードシャッセ

岩田康

7.1倍

-55%

›

▽10

ジェムシリカ

江田照

9.8倍

-39%

›

▽5

ニンジャトットリ

木幡育

11.4倍

-29%

›

▽9

オスロクィーン

◇今村

12.6倍

-21%

›

▽2

アドミ

坂井

13.0倍

-19%

›

▽12

ミラビリオン

西村淳

13.1倍

-18%

›

▽3

ジャメビュ

原

28.9倍

+79%

›

▽13

トリエンナーレ

小崎

77.6倍

+381%

›

▽4

パストゥザスターズ

▲石田

85.9倍

+433%

›

▽15

グラスアロー

吉田豊

96.6倍

+499%

›

▽16

マッシブショット

小林脩

96.9倍

+501%

›

💡 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 3 ジャメビュ実28.9倍期待値 +80% 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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