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	戸崎圭	実11.1	B▽ A▲勝率9% EV+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8.3着と低調）
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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 +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6.4	B△ A▽勝率9% EV-40% 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 15.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.2% / 期待値 -40% ※ 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4.7	B× A×勝率9% EV-56% 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) -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 9位 / 勝率 9.0% / 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。
4	ハッスルダンク	江田照	実41.7	B▽ A△勝率9% EV+283% 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) +279% (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 +284% ※ 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21.2	B▽ A▽勝率9% EV+86% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 +87% ※ 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9.1	B△ A○勝率9% EV-17% 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -17% ※ 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41.2	B▽ A△勝率9% EV+281% 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) +274% (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 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +282% ※ 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21.2	B▽ A▽勝率9% EV+91% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.1% / 期待値 +91% ※ 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7.3	B△ A▽勝率9% EV-35% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.8% / 期待値 -36% ※ 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4.8	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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 20.8%) × 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

4.7倍

AI期待値

-57%

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

4.8倍

EV -56%

▲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

4.7倍

-57%

›

○A:×10

スマートケープ

吉田豊

4.8倍

-56%

›

▲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

6.4倍

-41%

›

△A:▽9

チギリ

荻野極

7.3倍

-33%

›

△A:○6

サトミノエンジェル

横山典

9.1倍

-17%

›

▽A:▲1

ダカラフェスティヴ

戸崎圭

11.1倍

+0%

›

▽A:▽5

ゲキザル

小林脩

21.2倍

+92%

›

▽A:▽8

オンザライン

小崎

21.2倍

+92%

›

▽A:△7

ティンティンデオ

石橋脩

41.2倍

+274%

›

▽A:△4

ハッスルダンク

江田照

41.7倍

+279%

›

💡 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 5 ゲキザル実21.2倍期待値 +92% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 8 オンザライン実21.2倍期待値 +92% 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	戸崎圭	実11.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
2	ジェイエルマスター	田辺	実6.4	▽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 9.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
3	リフレックス	三浦	実4.7	×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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (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。
4	ハッスルダンク	江田照	実41.7	△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) +283% (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。
5	ゲキザル推奨	小林脩	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+86%の中穴候補（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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
6	サトミノエンジェル	横山典	実9.1	○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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
7	ティンティンデオ	石橋脩	実41.2	△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) +281% (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21.2	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+91%の中穴候補（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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
9	チギリ	荻野極	実7.3	▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
10	スマートケープ	吉田豊	実4.8	×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（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: 20.8%) ※ 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。
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

4.8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

9.1倍

EV -17%

▲1ダカラフェスティヴ

11.1倍

EV +2%

出走馬全11頭

×10

スマートケープ

吉田豊

4.8倍

-56%

›

○6

サトミノエンジェル

横山典

9.1倍

-17%

›

▲1

ダカラフェスティヴ

戸崎圭

11.1倍

+2%

›

△7

ティンティンデオ

石橋脩

41.2倍

+281%

›

△4

ハッスルダンク

江田照

41.7倍

+283%

›

△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

6.4倍

-40%

›

▽8

オンザライン

小崎

21.2倍

+91%

›

×3

リフレックス

三浦

4.7倍

-56%

›

▽9

チギリ

荻野極

7.3倍

-35%

›

▽5

ゲキザル

小林脩

21.2倍

+86%

›

💡 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 5 ゲキザル実21.2倍期待値 +92% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 8 オンザライン実21.2倍期待値 +92% 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。