福島 9R 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

9R 福島競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズワーフ	原	実10.3	B△ A▽勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/21 1小倉98R 2着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉68R 6着/16頭+0.4秒 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -27% ※ 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	ペプロス推奨	菊沢	実20.5	B▽ A▽勝率7% EV+44% 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 01/24 1中山812R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京46R 14着/18頭+1.4秒 08/16 2新潟76R 5着/11頭+1.5秒 07/05 2福島38R 1着/16頭勝利 12/21 5中山73R 4着/16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 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 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。
3	サフランルージュ推奨	野中	実20.9	B▽ A▲勝率7% EV+52% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走勝率50%と絶好調）
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.3% / 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。
4	ジェルブロア	坂井	実11.2	B▽ A▽勝率7% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 4着/16頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 6着/18頭+0.6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 4.0着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.9%) ▽ 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。
5	ロゼフェリシア	三浦	実6.7	B▲ A○勝率7% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／149日ぶりの実戦）
前5走 02/13 名古屋5R 1着/10頭勝利 01/29 名古屋4R 1着/12頭勝利 01/04 名古屋2R 1着/11頭勝利 12/19 名古屋6R 2着/12頭+0.1秒 11/25 名古屋8R 2着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 149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 7.1% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.3% / 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。
6	キューティリップ	武藤	実10.5	B△ A▽勝率7% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 12着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 3着/16頭+0.1秒 10/04 4東京17R 3着/10頭+0.2秒 09/07 4中山211R 4着/13頭+0.3秒 08/16 2新潟76R 4着/11頭+1.3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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 -25% ※ 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	ブルスカメンテ	石川	実9.8	B△ A▽勝率7% EV-31% 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）
前5走 02/07 1東京34R 5着/13頭+0.5秒 01/11 1中山48R 4着/16頭+0.3秒 10/26 4東京98R 8着/15頭+0.6秒 08/23 3新潟112R 5着/12頭+0.4秒 03/23 2中山85R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 -31% ※ 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	テンドリームガール	石橋脩	実91.4	B▽ A▽勝率7% EV+544% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 11/16 3福島412R 8着/16頭+0.8秒 09/14 4中山47R 5着/18頭+0.8秒 08/23 3新潟14R 3着/16頭+1.1秒 08/10 2新潟65R 5着/18頭+1.5秒 07/20 2福島86R 2着/14頭+0.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +552% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +545% ※ 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	ノーブルクラウド	吉田豊	実77.2	B▽ A△勝率7% EV+454% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山42R 1着/16頭勝利 12/20 5中山52R 5着/16頭+1.5秒 11/30 5東京85R 5着/16頭+1.3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 15着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +451% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +455% ※ 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	サルワールカミーズ	丸山	実5.6	B○ A×勝率7% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／78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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.3% / 期待値 -59% ※ 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	ニシノコマチムスメ	大野	実58.2	B▽ A▽勝率7% EV+310% 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8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +310% ※ 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	ルージュリリック	荻野極	実3.1	B× A△勝率7% EV-77% 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／前走3着）
前5走 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 32.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 -78% ※ 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	ユメシルベ推奨	柴田大	実18.5	B▽ A△勝率7% EV+34% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山16R 4着/9頭+0.8秒 01/25 1中山99R 6着/12頭+1.1秒 01/05 1中山27R 4着/10頭+0.3秒 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利
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 5.0着 △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 +35% ※ 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	ヒサエノオモカゲ推奨	田辺	実28.4	B▽ A▽勝率7% EV+97% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ28.4倍で期待値+102%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中京47R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京52R 1着/15頭勝利 07/12 1函館94R 6着/14頭+1.2秒 06/28 1函館53R 6着/14頭+1.3秒 05/11 2東京61R 3着/14頭+0.4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 11.0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) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.0% / 期待値 +97% ※ 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 △

ルージュリリック

騎手荻野極

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×10サルワールカミーズ

5.6倍

EV -60%

▲A:○5ロゼフェリシア

6.7倍

EV -52%

出走馬全14頭

×A:△12

ルージュリリック

荻野極

3.1倍

-77%

›

○A:×10

サルワールカミーズ

丸山

5.6倍

-60%

›

▲A:○5

ロゼフェリシア

三浦

6.7倍

-52%

›

△A:▽7

ブルスカメンテ

石川

9.8倍

-29%

›

△A:▽1

クイーンズワーフ

原

10.3倍

-26%

›

△A:▽6

キューティリップ

武藤

10.5倍

-25%

›

▽A:▽4

ジェルブロア

坂井

11.2倍

-20%

›

▽A:△13

ユメシルベ

柴田大

18.5倍

+32%

›

▽A:▽2

ペプロス

菊沢

20.5倍

+46%

›

▽A:▲3

サフランルージュ

野中

20.9倍

+49%

›

▽A:▽14

ヒサエノオモカゲ

田辺

28.4倍

+102%

›

▽A:▽11

ニシノコマチムスメ

大野

58.2倍

+315%

›

▽A:△9

ノーブルクラウド

吉田豊

77.2倍

+451%

›

▽A:▽8

テンドリームガール

石橋脩

91.4倍

+552%

›

💡 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 13 ユメシルベ実18.5倍期待値 +34% 推奨 13.7〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 14 ヒサエノオモカゲ実28.4倍期待値 +102% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 3 サフランルージュ実20.9倍期待値 +49% 推奨 14.0〜30.0倍 100円
単勝 2 ペプロス実20.5倍期待値 +46% 推奨 14.0〜30.0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

9R 福島競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズワーフ	原	実10.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/21 1小倉98R 2着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉68R 6着/16頭+0.4秒 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	ペプロス推奨	菊沢	実20.5	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山812R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京46R 14着/18頭+1.4秒 08/16 2新潟76R 5着/11頭+1.5秒 07/05 2福島38R 1着/16頭勝利 12/21 5中山73R 4着/16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 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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。
3	サフランルージュ推奨	野中	実20.9	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（直近3走勝率50%と絶好調）
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
4	ジェルブロア	坂井	実11.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 4着/16頭+0.6秒 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 6着/18頭+0.6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 4.0着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	ロゼフェリシア	三浦	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／149日ぶりの実戦）
前5走 02/13 名古屋5R 1着/10頭勝利 01/29 名古屋4R 1着/12頭勝利 01/04 名古屋2R 1着/11頭勝利 12/19 名古屋6R 2着/12頭+0.1秒 11/25 名古屋8R 2着/9頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 149日休養明け × 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 7.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	キューティリップ	武藤	実10.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 12着/16頭+1.1秒 11/22 3福島59R 3着/16頭+0.1秒 10/04 4東京17R 3着/10頭+0.2秒 09/07 4中山211R 4着/13頭+0.3秒 08/16 2新潟76R 4着/11頭+1.3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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
7	ブルスカメンテ	石川	実9.8	▽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）
前5走 02/07 1東京34R 5着/13頭+0.5秒 01/11 1中山48R 4着/16頭+0.3秒 10/26 4東京98R 8着/15頭+0.6秒 08/23 3新潟112R 5着/12頭+0.4秒 03/23 2中山85R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (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。
8	テンドリームガール	石橋脩	実91.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 11/16 3福島412R 8着/16頭+0.8秒 09/14 4中山47R 5着/18頭+0.8秒 08/23 3新潟14R 3着/16頭+1.1秒 08/10 2新潟65R 5着/18頭+1.5秒 07/20 2福島86R 2着/14頭+0.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +544% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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	ノーブルクラウド	吉田豊	実77.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山42R 1着/16頭勝利 12/20 5中山52R 5着/16頭+1.5秒 11/30 5東京85R 5着/16頭+1.3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 15着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +454% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
10	サルワールカミーズ	丸山	実5.6	×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100%と好調／前走勝利の勢い／78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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
11	ニシノコマチムスメ	大野	実58.2	▽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8.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 10着/16頭+0.9秒 02/07 1小倉57R 6着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉28R 4着/16頭+0.3秒 12/14 5中京46R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島16R 10着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +310% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	ルージュリリック	荻野極	実3.1	△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3着）
前5走 02/14 1東京55R 5着/16頭+0.3秒 02/01 1東京23R 3着/16頭+1.1秒 10/18 4新潟11R 4着/13頭+0.6秒 07/19 2福島75R 3着/16頭+0.3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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
13	ユメシルベ推奨	柴田大	実18.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/28 2中山16R 4着/9頭+0.8秒 01/25 1中山99R 6着/12頭+1.1秒 01/05 1中山27R 4着/10頭+0.3秒 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利
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 5.0着 △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
14	ヒサエノオモカゲ推奨	田辺	実28.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中京47R 14着/15頭+2.6秒 08/09 3中京52R 1着/15頭勝利 07/12 1函館94R 6着/14頭+1.2秒 06/28 1函館53R 6着/14頭+1.3秒 05/11 2東京61R 3着/14頭+0.4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 11.0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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サルワールカミーズ

騎手丸山

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ロゼフェリシア

6.7倍

EV -51%

▲3サフランルージュ

20.9倍

EV +52%

出走馬全14頭

×10

サルワールカミーズ

丸山

5.6倍

-59%

›

○5

ロゼフェリシア

三浦

6.7倍

-51%

›

▲3

サフランルージュ

野中

20.9倍

+52%

›

△13

ユメシルベ

柴田大

18.5倍

+34%

›

△9

ノーブルクラウド

吉田豊

77.2倍

+454%

›

△12

ルージュリリック

荻野極

3.1倍

-77%

›

▽6

キューティリップ

武藤

10.5倍

-24%

›

▽4

ジェルブロア

坂井

11.2倍

-20%

›

▽1

クイーンズワーフ

原

10.3倍

-27%

›

▽2

ペプロス

菊沢

20.5倍

+44%

›

▽11

ニシノコマチムスメ

大野

58.2倍

+310%

›

▽8

テンドリームガール

石橋脩

91.4倍

+544%

›

▽7

ブルスカメンテ

石川

9.8倍

-31%

›

▽14

ヒサエノオモカゲ

田辺

28.4倍

+97%

›

💡 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 13 ユメシルベ実18.5倍期待値 +34% 推奨 13.7〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 14 ヒサエノオモカゲ実28.4倍期待値 +102% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 3 サフランルージュ実20.9倍期待値 +49% 推奨 14.0〜30.0倍 100円
単勝 2 ペプロス実20.5倍期待値 +46% 推奨 14.0〜30.0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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