福島 7R 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

7R 福島競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモシグルン	柴田大	実18.9	B▽ A△勝率6% EV+17% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山15R 12着/16頭+1.4秒 12/14 5中山45R 3着/16頭+0.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (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 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 +18% ※ 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	イマジェリーナ	嶋田	実94.4	B▽ A▲勝率6% EV+508% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 16位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +490% (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 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 +509% ※ 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	マリノマーベラス	▲石田	実43.7	B▽ A○勝率6% EV+184% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／71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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 +185% ※ 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	シャインフォーミー	坂井	実8.1	B△ A×勝率6% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 4着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 3着/18頭+0.2秒 09/13 4中山32R 4着/11頭+0.2秒 06/21 1函館35R 5着/15頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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。
5	モーニングダリア	吉田豊	実61.4	B▽ A▽勝率6% EV+276% 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 02/22 1小倉101R 7着/11頭+1.9秒 02/14 1小倉71R 7着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉21R 6着/16頭+1.5秒 01/11 1中山41R 11着/16頭+1.9秒 12/14 5中山42R 10着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283% (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 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +277% ※ 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	インザライムライト推奨	Ｍデムーロ	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+26% 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 11/09 3福島22R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟31R 3着/15頭+0.1秒 09/28 4中山92R 6着/16頭+0.8秒 08/31 3新潟43R 13着/18頭+2.1秒 08/03 2新潟44R 12着/13頭+1.9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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 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。
7	リナシタ推奨	▲石神道	実26.9	B▽ A▽勝率6% EV+65% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/18 1中山71R 10着/16頭+1.9秒 12/07 5中山25R 3着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +65% ※ 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	フライスカイハイ推奨	大野	実26.9	B▽ A▽勝率6% EV+64% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 2中山21R 7着/16頭+1.5秒 12/06 5中山12R 13着/13頭+3.9秒 10/13 4東京51R 10着/15頭+2.9秒 09/13 4中山31R 3着/11頭+1.7秒 09/07 4中山26R 8着/16頭+1.8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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +65% ※ 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	ウインディナナコ	▲佐藤	実6.2	B○ A×勝率6% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調／127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 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) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -61% ※ 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	ノーブルクロンヌ	西村淳	実8.9	B△ A▽勝率6% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 × 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 6.2% (オッズ暗示: 11.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。
11	キッショウダラニ	木幡巧	実3.4	B× A△勝率6% 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（直近3走平均2.3着と安定／前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山41R 3着/16頭+1.0秒 12/28 5中山83R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山25R 2着/16頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 182日休養明け × 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 6.2% (オッズ暗示: 29.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 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。
12	ラルルジェンヌ	戸崎圭	実9.9	B△ A▽勝率6% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山75R 2着/16頭+0.2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 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -38% ※ 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	スイートハイデン	岩田康	実32.4	B▽ A▽勝率6% EV+98% 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 02/01 1東京23R 14着/16頭+3.0秒 01/10 1中山34R 6着/12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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +99% ※ 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	ベルオーシャン	◇今村	実7.0	B▲ A×勝率6% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/27 5中山71R 5着/15頭+0.5秒 10/19 4新潟25R 3着/18頭+0.6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 × 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: 14.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。
15	サクラモンストール	菊沢	実34.1	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18.0着と低調／77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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (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 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +112% ※ 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	ダノンクラウディア	小崎	実29.2	B▽ A◎勝率6% EV+87% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 11/01 4東京105R 13着/13頭+2.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 +88% ※ 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 △

キッショウダラニ

騎手木幡巧

単勝オッズ

3.4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:×9ウインディナナコ

6.2倍

EV -61%

▲A:×14ベルオーシャン

7.0倍

EV -56%

出走馬全16頭

×A:△11

キッショウダラニ

木幡巧

3.4倍

-78%

›

○A:×9

ウインディナナコ

▲佐藤

6.2倍

-61%

›

▲A:×14

ベルオーシャン

◇今村

7.0倍

-56%

›

△A:×4

シャインフォーミー

坂井

8.1倍

-49%

›

△A:▽10

ノーブルクロンヌ

西村淳

8.9倍

-44%

›

△A:▽12

ラルルジェンヌ

戸崎圭

9.9倍

-38%

›

▽A:△1

コスモシグルン

柴田大

18.9倍

+18%

›

▽A:▽6

インザライムライト

Ｍデムーロ

20.5倍

+28%

›

▽A:▽7

リナシタ

▲石神道

26.9倍

+68%

›

▽A:▽8

フライスカイハイ

大野

26.9倍

+68%

›

▽A:◎16

ダノンクラウディア

小崎

29.2倍

+82%

›

▽A:▽13

スイートハイデン

岩田康

32.4倍

+102%

›

▽A:△15

サクラモンストール

菊沢

34.1倍

+113%

›

▽A:○3

マリノマーベラス

▲石田

43.7倍

+173%

›

▽A:▽5

モーニングダリア

吉田豊

61.4倍

+283%

›

▽A:▲2

イマジェリーナ

嶋田

94.4倍

+490%

›

💡 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 7 リナシタ実26.9倍期待値 +68% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 8 フライスカイハイ実26.9倍期待値 +68% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 6 インザライムライト実20.5倍期待値 +28% 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

7R 福島競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモシグルン	柴田大	実18.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山15R 12着/16頭+1.4秒 12/14 5中山45R 3着/16頭+0.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (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。
2	イマジェリーナ	嶋田	実94.4	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 3位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +508% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
3	マリノマーベラス	▲石田	実43.7	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／71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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	シャインフォーミー	坂井	実8.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 4着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 3着/18頭+0.2秒 09/13 4中山32R 4着/11頭+0.2秒 06/21 1函館35R 5着/15頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 6.2% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
5	モーニングダリア	吉田豊	実61.4	▽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 02/22 1小倉101R 7着/11頭+1.9秒 02/14 1小倉71R 7着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉21R 6着/16頭+1.5秒 01/11 1中山41R 11着/16頭+1.9秒 12/14 5中山42R 10着/16頭+1.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	インザライムライト推奨	Ｍデムーロ	実20.5	▽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 11/09 3福島22R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟31R 3着/15頭+0.1秒 09/28 4中山92R 6着/16頭+0.8秒 08/31 3新潟43R 13着/18頭+2.1秒 08/03 2新潟44R 12着/13頭+1.9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 6.7着 △ 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: 4.9%) ※ 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	リナシタ推奨	▲石神道	実26.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/18 1中山71R 10着/16頭+1.9秒 12/07 5中山25R 3着/16頭+0.3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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	フライスカイハイ推奨	大野	実26.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 2中山21R 7着/16頭+1.5秒 12/06 5中山12R 13着/13頭+3.9秒 10/13 4東京51R 10着/15頭+2.9秒 09/13 4中山31R 3着/11頭+1.7秒 09/07 4中山26R 8着/16頭+1.8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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ウインディナナコ	▲佐藤	実6.2	×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11.0着と低調／127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 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) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
10	ノーブルクロンヌ	西村淳	実8.9	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/07 1小倉52R 13着/18頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 15着/16頭+3.7秒 11/24 5東京61R 6着/15頭+2.7秒 11/08 5東京13R 8着/12頭+1.5秒 10/26 4新潟45R 10着/18頭+1.7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 5.3着 × 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: 11.2%) ※ 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	キッショウダラニ	木幡巧	実3.4	△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2.3着と安定／前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山41R 3着/16頭+1.0秒 12/28 5中山83R 2着/16頭+0.1秒 12/07 5中山25R 2着/16頭+0.2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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 182日休養明け × 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 6.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ラルルジェンヌ	戸崎圭	実9.9	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山75R 2着/16頭+0.2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 6.5着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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。
13	スイートハイデン	岩田康	実32.4	▽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）
前5走 02/01 1東京23R 14着/16頭+3.0秒 01/10 1中山34R 6着/12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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ベルオーシャン	◇今村	実7.0	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/27 5中山71R 5着/15頭+0.5秒 10/19 4新潟25R 3着/18頭+0.6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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	サクラモンストール	菊沢	実34.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均18.0着と低調／77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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 18.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 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 6.3% (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。
16	ダノンクラウディア	小崎	実29.2	◎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14.0着と低調）
前5走 11/01 4東京105R 13着/13頭+2.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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

ダノンクラウディア

騎手小崎

単勝オッズ

29.2倍

AI期待値

+87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3マリノマーベラス

43.7倍

EV +184%

▲2イマジェリーナ

94.4倍

EV +508%

出走馬全16頭

◎16

ダノンクラウディア

小崎

29.2倍

+87%

›

○3

マリノマーベラス

▲石田

43.7倍

+184%

›

▲2

イマジェリーナ

嶋田

94.4倍

+508%

›

△11

キッショウダラニ

木幡巧

3.4倍

-78%

›

△1

コスモシグルン

柴田大

18.9倍

+17%

›

△15

サクラモンストール

菊沢

34.1倍

+112%

›

▽12

ラルルジェンヌ

戸崎圭

9.9倍

-37%

›

×9

ウインディナナコ

▲佐藤

6.2倍

-61%

›

×14

ベルオーシャン

◇今村

7.0倍

-56%

›

×4

シャインフォーミー

坂井

8.1倍

-50%

›

▽10

ノーブルクロンヌ

西村淳

8.9倍

-44%

›

▽6

インザライムライト

Ｍデムーロ

20.5倍

+26%

›

▽7

リナシタ

▲石神道

26.9倍

+65%

›

▽8

フライスカイハイ

大野

26.9倍

+64%

›

▽13

スイートハイデン

岩田康

32.4倍

+98%

›

▽5

モーニングダリア

吉田豊

61.4倍

+276%

›

💡 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 7 リナシタ実26.9倍期待値 +68% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 8 フライスカイハイ実26.9倍期待値 +68% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 6 インザライムライト実20.5倍期待値 +28% 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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