福島 10R 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

10R 福島競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダカラフェスティヴ推奨	戸崎圭	実12.2	B▽ A▲勝率9% EV+11% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 01/12 1中山59R 1着/16頭勝利 12/14 5中山48R 1着/14頭勝利 11/01 4東京107R 6着/16頭+0.8秒 10/13 4東京57R 5着/16頭+0.5秒 06/15 3東京46R 4着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 +11% ※ 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	ジェイエルマスター	田辺	実6.6	B△ A▽勝率9% EV-38% 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5走 01/31 1東京19R 7着/16頭+1.0秒 12/28 5中山88R 1着/13頭勝利 11/29 5東京78R 3着/16頭+0.4秒 11/02 4東京117R 1着/15頭勝利 10/04 4東京18R 2着/16頭+0.0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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 15.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.2% / 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。
3	リフレックス	三浦	実4.4	B× A×勝率9% EV-60% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 3着/16頭+0.8秒 02/07 1東京37R 4着/14頭+1.5秒 11/09 5東京29R 10着/15頭+2.7秒 10/19 4東京71R 1着/13頭勝利 09/28 4中山91R 3着/12頭+1.3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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 -60% ※ 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	ハッスルダンク	江田照	実39.4	B▽ A△勝率9% EV+261% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 449日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +262% ※ 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	ゲキザル推奨	小林脩	実23.5	B▽ A▽勝率9% EV+105% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ23.5倍で期待値+113%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16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 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 +105% ※ 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	サトミノエンジェル	横山典	実9.4	B△ A○勝率9% EV-13% 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67%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神112R 1着/13頭勝利 01/11 1中山47R 1着/16頭勝利 12/21 5中山68R 2着/15頭+0.0秒 08/31 2札幌46R 1着/14頭勝利 07/20 1函館124R 2着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -13% ※ 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	ティンティンデオ	石橋脩	実42.4	B▽ A△勝率9% EV+289% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／470日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京59R 1着/13頭勝利 03/09 1阪神48R 8着/12頭+0.5秒 01/06 1中京27R 1着/16頭勝利 09/07 3中京17R 3着/11頭+0.9秒 08/10 2中京18R 6着/15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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 470日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +285% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +289% ※ 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	オンザライン推奨	小崎	実22.5	B▽ A▽勝率9% EV+103% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.5倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.1% / 期待値 +103% ※ 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	チギリ	荻野極	実7.2	B△ A▽勝率9% EV-36% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/07 1東京34R 4着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 6着/15頭+0.7秒 11/24 3福島62R 6着/15頭+0.4秒 10/05 4東京27R 10着/18頭+0.8秒 06/14 3東京38R 6着/18頭+0.5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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.8% / 期待値 -37% ※ 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	スマートケープ	吉田豊	実4.7	B○ A×勝率9% EV-56% 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5走 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利 07/05 2福島310R 2着/15頭+0.1秒 04/20 2阪神812R 5着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉39R 15着/16頭+3.9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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 21.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.2% / 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。
11	ドバイブルース	坂井	実4.9	B▲ A△勝率9% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山610R 8着/15頭+1.0秒 11/24 3福島611R 7着/15頭+0.6秒 07/27 1札幌210R 2着/8頭+0.5秒 07/05 1函館710R 1着/14頭勝利 04/20 3中山88R 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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 20.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.2% / 期待値 -55% ※ 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 ×

リフレックス

騎手三浦

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×10スマートケープ

4.7倍

EV -57%

▲A:△11ドバイブルース

4.9倍

EV -55%

出走馬全11頭

×A:×3

リフレックス

三浦

4.4倍

-60%

›

○A:×10

スマートケープ

吉田豊

4.7倍

-57%

›

▲A:△11

ドバイブルース

坂井

4.9倍

-55%

›

△A:▽2

ジェイエルマスター

田辺

6.6倍

-40%

›

△A:▽9

チギリ

荻野極

7.2倍

-34%

›

△A:○6

サトミノエンジェル

横山典

9.4倍

-14%

›

▽A:▲1

ダカラフェスティヴ

戸崎圭

12.2倍

+10%

›

▽A:▽8

オンザライン

小崎

22.5倍

+104%

›

▽A:▽5

ゲキザル

小林脩

23.5倍

+113%

›

▽A:△4

ハッスルダンク

江田照

39.4倍

+258%

›

▽A:△7

ティンティンデオ

石橋脩

42.4倍

+285%

›

💡 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 1 ダカラフェスティヴ実12.2倍期待値 +12% 推奨 10.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ゲキザル実23.5倍期待値 +113% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 8 オンザライン実22.5倍期待値 +104% 推奨 11.0〜30.0倍 200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

10R 福島競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダカラフェスティヴ推奨	戸崎圭	実12.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 01/12 1中山59R 1着/16頭勝利 12/14 5中山48R 1着/14頭勝利 11/01 4東京107R 6着/16頭+0.8秒 10/13 4東京57R 5着/16頭+0.5秒 06/15 3東京46R 4着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
2	ジェイエルマスター	田辺	実6.6	▽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5走 01/31 1東京19R 7着/16頭+1.0秒 12/28 5中山88R 1着/13頭勝利 11/29 5東京78R 3着/16頭+0.4秒 11/02 4東京117R 1着/15頭勝利 10/04 4東京18R 2着/16頭+0.0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) × 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 9.2% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
3	リフレックス	三浦	実4.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 3着/16頭+0.8秒 02/07 1東京37R 4着/14頭+1.5秒 11/09 5東京29R 10着/15頭+2.7秒 10/19 4東京71R 1着/13頭勝利 09/28 4中山91R 3着/12頭+1.3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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	ハッスルダンク	江田照	実39.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4秒 04/19 3中山710R 9着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 449日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +261% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	ゲキザル推奨	小林脩	実23.5	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ23.5倍で期待値+105%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16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 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
6	サトミノエンジェル	横山典	実9.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神112R 1着/13頭勝利 01/11 1中山47R 1着/16頭勝利 12/21 5中山68R 2着/15頭+0.0秒 08/31 2札幌46R 1着/14頭勝利 07/20 1函館124R 2着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
7	ティンティンデオ	石橋脩	実42.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／470日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京59R 1着/13頭勝利 03/09 1阪神48R 8着/12頭+0.5秒 01/06 1中京27R 1着/16頭勝利 09/07 3中京17R 3着/11頭+0.9秒 08/10 2中京18R 6着/15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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 470日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
8	オンザライン推奨	小崎	実22.5	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.5倍で期待値+103%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京610R 10着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
9	チギリ	荻野極	実7.2	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/07 1東京34R 4着/13頭+0.4秒 12/14 5中京47R 6着/15頭+0.7秒 11/24 3福島62R 6着/15頭+0.4秒 10/05 4東京27R 10着/18頭+0.8秒 06/14 3東京38R 6着/18頭+0.5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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	スマートケープ	吉田豊	実4.7	×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 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利 07/05 2福島310R 2着/15頭+0.1秒 04/20 2阪神812R 5着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉39R 15着/16頭+3.9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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
11	ドバイブルース	坂井	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（85日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山610R 8着/15頭+1.0秒 11/24 3福島611R 7着/15頭+0.6秒 07/27 1札幌210R 2着/8頭+0.5秒 07/05 1函館710R 1着/14頭勝利 04/20 3中山88R 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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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

スマートケープ

騎手吉田豊

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6サトミノエンジェル

9.4倍

EV -13%

▲1ダカラフェスティヴ

12.2倍

EV +11%

出走馬全11頭

×10

スマートケープ

吉田豊

4.7倍

-56%

›

○6

サトミノエンジェル

横山典

9.4倍

-13%

›

▲1

ダカラフェスティヴ

戸崎圭

12.2倍

+11%

›

△4

ハッスルダンク

江田照

39.4倍

+261%

›

△7

ティンティンデオ

石橋脩

42.4倍

+289%

›

△11

ドバイブルース

坂井

4.9倍

-54%

›

▽2

ジェイエルマスター

田辺

6.6倍

-38%

›

▽8

オンザライン

小崎

22.5倍

+103%

›

×3

リフレックス

三浦

4.4倍

-60%

›

▽9

チギリ

荻野極

7.2倍

-36%

›

▽5

ゲキザル

小林脩

23.5倍

+105%

›

💡 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 1 ダカラフェスティヴ実12.2倍期待値 +12% 推奨 10.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ゲキザル実23.5倍期待値 +113% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 8 オンザライン実22.5倍期待値 +104% 推奨 11.0〜30.0倍 200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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