福島 11R 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

11R 福島競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーンディスウェイ	丸山	実41.0	B▽ A▽勝率6% EV+156% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／421日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6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 5.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.3% / 期待値 +157% ※ 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	コントラポスト	菊沢	実17.2	B▽ A△勝率6% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（428日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 428日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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。
3	ショウナンマグマ	三浦	実107.8	B▽ A▽勝率6% EV+566% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +573% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +566% ※ 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	カラマティアノス	岩田康	実4.5	B× A×勝率6% EV-72% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山211R 2着/14頭+0.3秒 01/04 1中山111R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1011R 12着/16頭+2.7秒 09/06 4中山111R 10着/16頭+0.5秒 06/01 2東京1211R 12着/18頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 22.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 -72% ※ 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	オーロラエックス推奨	坂井	実28.0	B▽ A▽勝率6% EV+75% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 01/31 1東京111R 9着/10頭+1.9秒 11/16 4京都411R 16着/16頭+2.0秒 10/25 3京都811R 1着/10頭勝利 09/06 4阪神110R 1着/12頭勝利 08/10 2新潟66R 10着/14頭+0.8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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +76% ※ 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	マイネルモーント	石川	実13.4	B▽ A▲勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／483日ぶりの実戦）
前5走 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 483日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 期待値 -16% ※ 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	メリオーレム推奨	Ｍデムーロ	実19.4	B▽ A△勝率6% EV+21% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/13 5中京311R 5着/18頭+0.5秒 10/13 4東京511R 10着/18頭+1.0秒 07/20 2小倉811R 9着/16頭+0.9秒 06/01 2東京1210R 1着/18頭勝利 05/04 2東京49R 2着/13頭+0.1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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 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。
8	クリスマスパレード	杉原	実35.6	B▽ A▽勝率6% EV+120% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉111R 16着/18頭+1.7秒 11/22 3福島511R 6着/16頭+0.5秒 08/03 1札幌411R 9着/14頭+1.0秒 05/18 2東京811R 9着/17頭+0.4秒 03/08 2中山311R 3着/14頭+0.1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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +120% ※ 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	オニャンコポン	吉田豊	実42.0	B▽ A▽勝率6% EV+163% 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10.0着と低調／393日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 393日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.3% / 期待値 +163% ※ 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	センツブラッド	原	実13.3	B△ A▽勝率6% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1011R 14着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神111R 2着/14頭+0.3秒 10/25 3京都811R 7着/10頭+0.5秒 06/29 2福島211R 2着/14頭+0.1秒 06/01 2京都1211R 2着/11頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.3% / 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。
11	アスクナイスショー	田辺	実5.6	B○ A×勝率6% EV-64% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山311R 1着/17頭勝利 10/25 4新潟311R 12着/18頭+1.1秒 09/14 4中山410R 2着/14頭+0.1秒 06/28 2福島111R 2着/16頭+0.0秒 04/12 2阪神510R 9着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.3% / 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。
12	リカンカブール推奨	荻野極	実22.5	B▽ A△勝率6% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11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 5.0着 △ ローテーション 518日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +41% ※ 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	バトルボーン	戸崎圭	実6.5	B▲ A○勝率6% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉611R 3着/12頭+0.5秒 01/19 1中京711R 8着/16頭+1.4秒 05/04 2東京510R 1着/8頭勝利 01/27 1東京111R 2着/12頭+0.1秒 07/09 2福島411R 4着/16頭+0.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.3% / 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。
14	オールナット	西村淳	実32.7	B▽ A▽勝率6% EV+105% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都711R 13着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神111R 10着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神311R 1着/15頭勝利 05/17 1新潟511R 6着/16頭+0.7秒 03/09 1阪神411R 3着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175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 6.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
15	ヤマニンブークリエ	横山典	実9.1	B△ A▽勝率6% EV-43% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/15 キングアブドゥル7R 5着/11頭 01/18 1京都711R 7着/13頭+0.8秒 10/26 3京都911R 16着/18頭+2.4秒 09/15 4中山511R 2着/12頭+0.1秒 06/21 3東京59R 1着/9頭勝利
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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 -44% ※ 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	サヴォーナ	池添	実7.4	B△ A×勝率6% EV-53% 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24走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／616日ぶりの実戦）
前5走 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 616日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 -54% ※ 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 ×

カラマティアノス

騎手岩田康

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×11アスクナイスショー

5.6倍

EV -65%

▲A:○13バトルボーン

6.5倍

EV -59%

出走馬全16頭

×A:×4

カラマティアノス

岩田康

4.5倍

-71%

›

○A:×11

アスクナイスショー

田辺

5.6倍

-65%

›

▲A:○13

バトルボーン

戸崎圭

6.5倍

-59%

›

△A:×16

サヴォーナ

池添

7.4倍

-53%

›

△A:▽15

ヤマニンブークリエ

横山典

9.1倍

-43%

›

△A:▽10

センツブラッド

原

13.3倍

-16%

›

▽A:▲6

マイネルモーント

石川

13.4倍

-16%

›

▽A:△2

コントラポスト

菊沢

17.2倍

+7%

›

▽A:△7

メリオーレム

Ｍデムーロ

19.4倍

+21%

›

▽A:△12

リカンカブール

荻野極

22.5倍

+40%

›

▽A:▽5

オーロラエックス

坂井

28.0倍

+75%

›

▽A:▽14

オールナット

西村淳

32.7倍

+104%

›

▽A:▽8

クリスマスパレード

杉原

35.6倍

+122%

›

▽A:▽1

ボーンディスウェイ

丸山

41.0倍

+156%

›

▽A:▽9

オニャンコポン

吉田豊

42.0倍

+162%

›

▽A:▽3

ショウナンマグマ

三浦

107.8倍

+573%

›

💡 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 7 メリオーレム実19.4倍期待値 +21% 推奨 15.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 オーロラエックス実28.0倍期待値 +75% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 12 リカンカブール実22.5倍期待値 +40% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 7 メリオーレム実19.4倍期待値 +21% 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

11R 福島競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボーンディスウェイ	丸山	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／421日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6秒 05/17 1新潟511R 5着/16頭+0.6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 5.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
2	コントラポスト	菊沢	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（428日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6秒 05/10 2東京511R 5着/18頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 428日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	ショウナンマグマ	三浦	実107.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6秒 05/25 2京都1011R 9着/17頭+1.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +566% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	カラマティアノス	岩田康	実4.5	×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／64日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山211R 2着/14頭+0.3秒 01/04 1中山111R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1011R 12着/16頭+2.7秒 09/06 4中山111R 10着/16頭+0.5秒 06/01 2東京1211R 12着/18頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	オーロラエックス推奨	坂井	実28.0	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 01/31 1東京111R 9着/10頭+1.9秒 11/16 4京都411R 16着/16頭+2.0秒 10/25 3京都811R 1着/10頭勝利 09/06 4阪神110R 1着/12頭勝利 08/10 2新潟66R 10着/14頭+0.8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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	マイネルモーント	石川	実13.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／483日ぶりの実戦）
前5走 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 483日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	メリオーレム推奨	Ｍデムーロ	実19.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/13 5中京311R 5着/18頭+0.5秒 10/13 4東京511R 10着/18頭+1.0秒 07/20 2小倉811R 9着/16頭+0.9秒 06/01 2東京1210R 1着/18頭勝利 05/04 2東京49R 2着/13頭+0.1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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	クリスマスパレード	杉原	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉111R 16着/18頭+1.7秒 11/22 3福島511R 6着/16頭+0.5秒 08/03 1札幌411R 9着/14頭+1.0秒 05/18 2東京811R 9着/17頭+0.4秒 03/08 2中山311R 3着/14頭+0.1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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
9	オニャンコポン	吉田豊	実42.0	▽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10.0着と低調／393日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 393日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	センツブラッド	原	実13.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1011R 14着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神111R 2着/14頭+0.3秒 10/25 3京都811R 7着/10頭+0.5秒 06/29 2福島211R 2着/14頭+0.1秒 06/01 2京都1211R 2着/11頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
11	アスクナイスショー	田辺	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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山311R 1着/17頭勝利 10/25 4新潟311R 12着/18頭+1.1秒 09/14 4中山410R 2着/14頭+0.1秒 06/28 2福島111R 2着/16頭+0.0秒 04/12 2阪神510R 9着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
12	リカンカブール推奨	荻野極	実22.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11頭+1.2秒 02/09 1小倉611R 5着/11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 5.0着 △ ローテーション 518日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (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。
13	バトルボーン	戸崎圭	実6.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉611R 3着/12頭+0.5秒 01/19 1中京711R 8着/16頭+1.4秒 05/04 2東京510R 1着/8頭勝利 01/27 1東京111R 2着/12頭+0.1秒 07/09 2福島411R 4着/16頭+0.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	オールナット	西村淳	実32.7	▽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／175日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都711R 13着/13頭+1.5秒 12/06 5阪神111R 10着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神311R 1着/15頭勝利 05/17 1新潟511R 6着/16頭+0.7秒 03/09 1阪神411R 3着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175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 6.3% (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。
15	ヤマニンブークリエ	横山典	実9.1	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/15 キングアブドゥル7R 5着/11頭 01/18 1京都711R 7着/13頭+0.8秒 10/26 3京都911R 16着/18頭+2.4秒 09/15 4中山511R 2着/12頭+0.1秒 06/21 3東京59R 1着/9頭勝利
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 5.7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: 11.0%) ※ 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	サヴォーナ	池添	実7.4	×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24走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／616日ぶりの実戦）
前5走 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7秒 11/03 5東京211R 8着/16頭+0.7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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 616日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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

アスクナイスショー

騎手田辺

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13バトルボーン

6.5倍

EV -59%

▲6マイネルモーント

13.4倍

EV -15%

出走馬全16頭

×11

アスクナイスショー

田辺

5.6倍

-64%

›

○13

バトルボーン

戸崎圭

6.5倍

-59%

›

▲6

マイネルモーント

石川

13.4倍

-15%

›

△2

コントラポスト

菊沢

17.2倍

+7%

›

△7

メリオーレム

Ｍデムーロ

19.4倍

+21%

›

△12

リカンカブール

荻野極

22.5倍

+41%

›

▽5

オーロラエックス

坂井

28.0倍

+75%

›

▽14

オールナット

西村淳

32.7倍

+105%

›

×16

サヴォーナ

池添

7.4倍

-53%

›

▽10

センツブラッド

原

13.3倍

-16%

›

▽1

ボーンディスウェイ

丸山

41.0倍

+156%

›

▽9

オニャンコポン

吉田豊

42.0倍

+163%

›

×4

カラマティアノス

岩田康

4.5倍

-72%

›

▽15

ヤマニンブークリエ

横山典

9.1倍

-43%

›

▽8

クリスマスパレード

杉原

35.6倍

+120%

›

▽3

ショウナンマグマ

三浦

107.8倍

+566%

›

💡 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 7 メリオーレム実19.4倍期待値 +21% 推奨 15.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 オーロラエックス実28.0倍期待値 +75% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 12 リカンカブール実22.5倍期待値 +40% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 7 メリオーレム実19.4倍期待値 +21% 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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