福島 12R 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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコテンダー	荻野極	実4.9	B○ A○勝率6% EV-68% 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／前走3着）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 -69% ※ 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	ローマンレイク	Ｍデムーロ	実13.8	B△ A▽勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉47R 13着/15頭+1.5秒 11/16 3福島42R 11着/15頭+2.2秒 07/05 1函館712R 7着/13頭+0.7秒 06/22 1函館412R 8着/12頭+1.1秒 01/25 1小倉18R 11着/16頭+2.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 -14% ※ 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	ショウナンラリー	池添	実17.9	B▽ A▽勝率6% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/08 5東京17R 16着/16頭+3.7秒 08/30 2札幌37R 5着/12頭+0.7秒 07/12 1函館92R 1着/12頭勝利 06/29 1函館62R 3着/12頭+0.6秒 06/22 1函館43R 5着/12頭+0.8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 15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 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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。
4	ペプチドクレマチス	小崎	実57.1	B▽ A△勝率6% EV+259% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 18着/18頭+2.1秒 01/05 1京都28R 14着/15頭+3.5秒 09/27 4阪神812R 15着/16頭+2.8秒 06/14 3阪神312R 1着/16頭勝利 04/27 2京都21R 1着/15頭勝利
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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 +260% ※ 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	ラヴァグロウ	丸田	実98.9	B▽ A▽勝率6% EV+512% 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）
前5走 01/25 1中山98R 13着/15頭+1.7秒 01/04 1中山18R 1着/16頭勝利 12/06 5中山17R 3着/16頭+0.7秒 09/27 4中山88R 7着/16頭+1.3秒 09/20 4中山63R 2着/16頭+0.0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 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) +518% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +513% ※ 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	サヨノジャンボリー	大野	実15.5	B▽ A▽勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島48R 9着/16頭+0.5秒 10/11 4東京312R 15着/16頭+2.4秒 09/20 4中山68R 9着/15頭+1.3秒 09/06 4中山112R 11着/16頭+1.5秒 06/01 2京都126R 8着/14頭+1.1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 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -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。
7	ラーナローザ	木幡巧	実14.7	B▽ A▽勝率6% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 02/15 2京都612R 10着/16頭+1.2秒 01/04 1中山112R 6着/16頭+0.7秒 12/07 5中京27R 1着/14頭勝利 11/24 3福島62R 9着/15頭+0.9秒 10/11 4東京38R 6着/16頭+1.0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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。
8	サンマルノヴェル	坂井	実4.1	B× A×勝率6% EV-73% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 2着/15頭+0.1秒 01/25 1京都96R 3着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 13着/16頭+1.4秒 10/26 3京都96R 2着/11頭+0.3秒 10/11 3京都312R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 期待値 -74% ※ 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	スーパーバイザー推奨	菊沢	実23.9	B▽ A▽勝率6% EV+47% 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33%と上り調子／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/28 1小倉1112R 13着/18頭+0.4秒 02/10 1東京412R 4着/16頭+0.1秒 12/14 5中京48R 10着/16頭+1.7秒 10/25 4新潟37R 7着/14頭+0.8秒 10/13 4東京512R 5着/16頭+0.3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 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +47% ※ 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	レイワサンサン	石田	実37.9	B▽ A▽勝率6% EV+133% 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）
前5走 02/01 2京都28R 1着/11頭勝利 11/08 3福島112R 4着/15頭+0.5秒 10/18 4新潟16R 5着/15頭+1.4秒 08/23 2札幌112R 6着/6頭+2.0秒 08/16 1札幌78R 8着/14頭+0.9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 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +133% ※ 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	マフィン	杉原	実84.2	B▽ A▽勝率6% EV+418% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/15 2京都612R 11着/16頭+1.4秒 01/18 1中山78R 7着/16頭+1.5秒 12/06 5阪神18R 11着/16頭+1.0秒 11/08 5東京18R 8着/8頭+1.9秒 09/21 4中山712R 10着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +426% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +418% ※ 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	モリノレッドスター	丸山	実6.9	B▲ A▲勝率6% EV-55% 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0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 6着/16頭+1.1秒 11/16 5東京47R 16着/16頭+7.4秒 09/27 4中山812R 12着/16頭+1.0秒 05/10 1新潟312R 1着/14頭勝利 04/20 1福島49R 5着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 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: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 -56% ※ 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	フェンダー	西村淳	実8.6	B△ A△勝率6% EV-45% 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 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8秒 11/29 4京都78R 7着/16頭+0.5秒 08/16 3中京76R 11着/13頭+1.0秒 08/02 3中京38R 6着/14頭+1.2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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 -46% ※ 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	ホーリーブライト	木幡初	実36.7	B▽ A▽勝率6% EV+123% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走勝利の勢い）
前5走 01/24 1中山87R 8着/16頭+0.8秒 01/17 1中山66R 5着/16頭+0.4秒 12/21 5中京67R 8着/16頭+1.2秒 07/12 1函館912R 6着/12頭+0.7秒 07/06 1函館812R 8着/10頭+1.1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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +124% ※ 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	クリノオリーブ	三浦	実11.6	B△ A△勝率6% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1秒 11/29 4京都78R 3着/16頭+0.1秒 11/02 3京都118R 8着/15頭+1.1秒
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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
16	ホウオウプレミア	岩田康	実14.5	B▽ A▽勝率6% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（392日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ ローテーション 392日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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。

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 ×

サンマルノヴェル

騎手坂井

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ピコテンダー

4.9倍

EV -69%

▲A:▲12モリノレッドスター

6.9倍

EV -56%

出走馬全16頭

×A:×8

サンマルノヴェル

坂井

4.1倍

-74%

›

○A:○1

ピコテンダー

荻野極

4.9倍

-69%

›

▲A:▲12

モリノレッドスター

丸山

6.9倍

-56%

›

△A:△13

フェンダー

西村淳

8.6倍

-46%

›

△A:△15

クリノオリーブ

三浦

11.6倍

-27%

›

△A:▽2

ローマンレイク

Ｍデムーロ

13.8倍

-13%

›

▽A:▽16

ホウオウプレミア

岩田康

14.5倍

-9%

›

▽A:▽7

ラーナローザ

木幡巧

14.7倍

-8%

›

▽A:▽6

サヨノジャンボリー

大野

15.5倍

-3%

›

▽A:▽3

ショウナンラリー

池添

17.9倍

+11%

›

▽A:▽9

スーパーバイザー

菊沢

23.9倍

+49%

›

▽A:▽14

ホーリーブライト

木幡初

36.7倍

+129%

›

▽A:▽10

レイワサンサン

石田

37.9倍

+136%

›

▽A:△4

ペプチドクレマチス

小崎

57.1倍

+256%

›

▽A:▽11

マフィン

杉原

84.2倍

+426%

›

▽A:▽5

ラヴァグロウ

丸田

98.9倍

+518%

›

💡 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 9 スーパーバイザー実23.9倍期待値 +49% 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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコテンダー	荻野極	実4.9	○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／前走3着）
前5走 01/05 1中山212R 8着/16頭+0.7秒 12/20 5中山58R 2着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 2着/16頭+0.0秒 10/19 4東京78R 6着/15頭+0.5秒 10/04 4東京16R 2着/16頭+0.1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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (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。
2	ローマンレイク	Ｍデムーロ	実13.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／64日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉47R 13着/15頭+1.5秒 11/16 3福島42R 11着/15頭+2.2秒 07/05 1函館712R 7着/13頭+0.7秒 06/22 1函館412R 8着/12頭+1.1秒 01/25 1小倉18R 11着/16頭+2.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ショウナンラリー	池添	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 11/08 5東京17R 16着/16頭+3.7秒 08/30 2札幌37R 5着/12頭+0.7秒 07/12 1函館92R 1着/12頭勝利 06/29 1函館62R 3着/12頭+0.6秒 06/22 1函館43R 5着/12頭+0.8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 15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 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	ペプチドクレマチス	小崎	実57.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 18着/18頭+2.1秒 01/05 1京都28R 14着/15頭+3.5秒 09/27 4阪神812R 15着/16頭+2.8秒 06/14 3阪神312R 1着/16頭勝利 04/27 2京都21R 1着/15頭勝利
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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ラヴァグロウ	丸田	実98.9	▽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）
前5走 01/25 1中山98R 13着/15頭+1.7秒 01/04 1中山18R 1着/16頭勝利 12/06 5中山17R 3着/16頭+0.7秒 09/27 4中山88R 7着/16頭+1.3秒 09/20 4中山63R 2着/16頭+0.0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 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) +512% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	サヨノジャンボリー	大野	実15.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島48R 9着/16頭+0.5秒 10/11 4東京312R 15着/16頭+2.4秒 09/20 4中山68R 9着/15頭+1.3秒 09/06 4中山112R 11着/16頭+1.5秒 06/01 2京都126R 8着/14頭+1.1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 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ラーナローザ	木幡巧	実14.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 02/15 2京都612R 10着/16頭+1.2秒 01/04 1中山112R 6着/16頭+0.7秒 12/07 5中京27R 1着/14頭勝利 11/24 3福島62R 9着/15頭+0.9秒 10/11 4東京38R 6着/16頭+1.0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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	サンマルノヴェル	坂井	実4.1	×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／127日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 2着/15頭+0.1秒 01/25 1京都96R 3着/15頭+0.6秒 01/12 1京都57R 13着/16頭+1.4秒 10/26 3京都96R 2着/11頭+0.3秒 10/11 3京都312R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	スーパーバイザー推奨	菊沢	実23.9	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続）
前5走 02/28 1小倉1112R 13着/18頭+0.4秒 02/10 1東京412R 4着/16頭+0.1秒 12/14 5中京48R 10着/16頭+1.7秒 10/25 4新潟37R 7着/14頭+0.8秒 10/13 4東京512R 5着/16頭+0.3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 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
10	レイワサンサン	石田	実37.9	▽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）
前5走 02/01 2京都28R 1着/11頭勝利 11/08 3福島112R 4着/15頭+0.5秒 10/18 4新潟16R 5着/15頭+1.4秒 08/23 2札幌112R 6着/6頭+2.0秒 08/16 1札幌78R 8着/14頭+0.9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 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	マフィン	杉原	実84.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/15 2京都612R 11着/16頭+1.4秒 01/18 1中山78R 7着/16頭+1.5秒 12/06 5阪神18R 11着/16頭+1.0秒 11/08 5東京18R 8着/8頭+1.9秒 09/21 4中山712R 10着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +418% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
12	モリノレッドスター	丸山	実6.9	▲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0%と苦戦傾向／92日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 6着/16頭+1.1秒 11/16 5東京47R 16着/16頭+7.4秒 09/27 4中山812R 12着/16頭+1.0秒 05/10 1新潟312R 1着/14頭勝利 04/20 1福島49R 5着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け × 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 6.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
13	フェンダー	西村淳	実8.6	△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 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8秒 11/29 4京都78R 7着/16頭+0.5秒 08/16 3中京76R 11着/13頭+1.0秒 08/02 3中京38R 6着/14頭+1.2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 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
14	ホーリーブライト	木幡初	実36.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／前走勝利の勢い）
前5走 01/24 1中山87R 8着/16頭+0.8秒 01/17 1中山66R 5着/16頭+0.4秒 12/21 5中京67R 8着/16頭+1.2秒 07/12 1函館912R 6着/12頭+0.7秒 07/06 1函館812R 8着/10頭+1.1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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
15	クリノオリーブ	三浦	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16頭+0.1秒 11/29 4京都78R 3着/16頭+0.1秒 11/02 3京都118R 8着/15頭+1.1秒
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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
16	ホウオウプレミア	岩田康	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（392日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8秒 06/15 3東京49R 7着/10頭+0.8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 7.0着 (不振) △ ローテーション 392日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サンマルノヴェル

騎手坂井

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ピコテンダー

4.9倍

EV -68%

▲12モリノレッドスター

6.9倍

EV -55%

出走馬全16頭

×8

サンマルノヴェル

坂井

4.1倍

-73%

›

○1

ピコテンダー

荻野極

4.9倍

-68%

›

▲12

モリノレッドスター

丸山

6.9倍

-55%

›

△4

ペプチドクレマチス

小崎

57.1倍

+259%

›

△13

フェンダー

西村淳

8.6倍

-45%

›

△15

クリノオリーブ

三浦

11.6倍

-26%

›

▽16

ホウオウプレミア

岩田康

14.5倍

-8%

›

▽6

サヨノジャンボリー

大野

15.5倍

-3%

›

▽7

ラーナローザ

木幡巧

14.7倍

-8%

›

▽3

ショウナンラリー

池添

17.9倍

+11%

›

▽2

ローマンレイク

Ｍデムーロ

13.8倍

-14%

›

▽5

ラヴァグロウ

丸田

98.9倍

+512%

›

▽10

レイワサンサン

石田

37.9倍

+133%

›

▽9

スーパーバイザー

菊沢

23.9倍

+47%

›

▽11

マフィン

杉原

84.2倍

+418%

›

▽14

ホーリーブライト

木幡初

36.7倍

+123%

›

💡 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 9 スーパーバイザー実23.9倍期待値 +49% 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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