福島 3R 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

3R 福島競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスダーコ	原	実48.2	B▽ A▽勝率6% EV+195% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/11 1中山42R 4着/16頭+1.3秒 12/28 5中山82R 6着/16頭+1.2秒 12/07 5中山23R 4着/13頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +196% ※ 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	サクラボーベル	小崎	実14.1	B△ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.5着と低調）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
3	エクスペクタント	横山典	実26.9	B▽ A△勝率7% EV+74% 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／直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島13R 13着/15頭+3.9秒 08/16 2新潟74R 7着/11頭+2.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +75% ※ 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	ヌビアン	木幡巧	実41.1	B▽ A▽勝率6% EV+152% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 6.1% / 期待値 +152% ※ 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	ジャガーライズ	三浦	実12.6	B△ A△勝率7% EV-18% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 4着/15頭+0.4秒 01/05 1中山21R 12着/16頭+2.1秒 12/20 5中山51R 4着/16頭+0.7秒 11/16 5東京41R 6着/16頭+0.4秒 10/25 4東京84R 3着/16頭+0.1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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -18% ※ 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	ニンジャトットリ	木幡育	実4.5	B▲ A▲勝率7% EV-70% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -71% ※ 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	ジーティーフクフク	杉原	実75.2	B▽ A▽勝率6% EV+361% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／98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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +370% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +361% ※ 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	アンセートゥモダン	野中	実120.8	B▽ A▽勝率6% EV+641% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 9着/14頭+2.1秒 11/09 3福島21R 14着/16頭+2.4秒 09/28 4中山94R 7着/16頭+2.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +655% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +641% ※ 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	ハングローズ	▲上里	実3.8	B○ A○勝率7% EV-75% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 02/28 2中山11R 7着/15頭+0.6秒 02/07 1東京31R 2着/16頭+0.7秒 01/12 1中山52R 3着/16頭+1.1秒 12/27 5中山72R 5着/16頭+1.3秒 09/21 4中山71R 6着/16頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -75% ※ 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	ライブリピュア	★谷原	実41.0	B▽ A▽勝率6% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 12着/16頭+3.2秒 01/05 1中山22R 11着/16頭+3.1秒 11/22 3福島51R 12着/14頭+2.2秒 10/05 4東京26R 8着/16頭+2.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +152% ※ 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	レーヴルーバ	▲佐藤	実81.4	B▽ A▽勝率6% EV+399% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／167日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京23R 11着/16頭+2.7秒 12/21 5中山65R 8着/16頭+2.4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 9.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +408% (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 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +399% ※ 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	グラデュエール	木幡初	実94.9	B▽ A▽勝率6% EV+482% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 01/17 1中山61R 9着/16頭+1.6秒 12/21 5中山65R 14着/16頭+4.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +493% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +482% ※ 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	ゲンテン	戸崎圭	実3.0	B× A×勝率7% EV-80% 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
前5走 02/14 1東京51R 5着/16頭+1.1秒 11/29 5東京75R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -80% ※ 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	イデアジュアンイハ	石橋脩	実31.5	B▽ A▽勝率6% EV+93% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/27 5中山72R 10着/16頭+2.9秒 11/02 4東京113R 9着/10頭+1.5秒 10/18 4東京64R 13着/18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戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +93% ※ 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	セントリアン	▲石田	実12.6	B△ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 8着/15頭+1.1秒 11/16 3福島41R 5着/16頭+1.5秒 10/18 4東京62R 3着/9頭+1.4秒 09/21 4中山72R 2着/16頭+0.3秒 09/07 4中山23R 6着/15頭+2.5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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -23% ※ 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	テルケンレンタッチ	菊沢	実31.7	B▽ A▽勝率6% EV+94% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／98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 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +94% ※ 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 ×

ゲンテン

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ハングローズ

3.8倍

EV -76%

▲A:▲6ニンジャトットリ

4.5倍

EV -71%

出走馬全16頭

×A:×13

ゲンテン

戸崎圭

3.0倍

-81%

›

○A:○9

ハングローズ

▲上里

3.8倍

-76%

›

▲A:▲6

ニンジャトットリ

木幡育

4.5倍

-71%

›

△A:△5

ジャガーライズ

三浦

12.6倍

-21%

›

△A:△15

セントリアン

▲石田

12.6倍

-21%

›

△A:▽2

サクラボーベル

小崎

14.1倍

-11%

›

▽A:△3

エクスペクタント

横山典

26.9倍

+68%

›

▽A:▽14

イデアジュアンイハ

石橋脩

31.5倍

+96%

›

▽A:▽16

テルケンレンタッチ

菊沢

31.7倍

+98%

›

▽A:▽10

ライブリピュア

★谷原

41.0倍

+156%

›

▽A:▽4

ヌビアン

木幡巧

41.1倍

+156%

›

▽A:▽1

プリンセスダーコ

原

48.2倍

+201%

›

▽A:▽7

ジーティーフクフク

杉原

75.2倍

+370%

›

▽A:▽11

レーヴルーバ

▲佐藤

81.4倍

+408%

›

▽A:▽12

グラデュエール

木幡初

94.9倍

+493%

›

▽A:▽8

アンセートゥモダン

野中

120.8倍

+655%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

3R 福島競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリンセスダーコ	原	実48.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 01/11 1中山42R 4着/16頭+1.3秒 12/28 5中山82R 6着/16頭+1.2秒 12/07 5中山23R 4着/13頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +195% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	サクラボーベル	小崎	実14.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.5着と低調）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
3	エクスペクタント	横山典	実26.9	△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／直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島13R 13着/15頭+3.9秒 08/16 2新潟74R 7着/11頭+2.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ヌビアン	木幡巧	実41.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	ジャガーライズ	三浦	実12.6	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 4着/15頭+0.4秒 01/05 1中山21R 12着/16頭+2.1秒 12/20 5中山51R 4着/16頭+0.7秒 11/16 5東京41R 6着/16頭+0.4秒 10/25 4東京84R 3着/16頭+0.1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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	ニンジャトットリ	木幡育	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
7	ジーティーフクフク	杉原	実75.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／98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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +361% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
8	アンセートゥモダン	野中	実120.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 9着/14頭+2.1秒 11/09 3福島21R 14着/16頭+2.4秒 09/28 4中山94R 7着/16頭+2.1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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +641% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ハングローズ	▲上里	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 02/28 2中山11R 7着/15頭+0.6秒 02/07 1東京31R 2着/16頭+0.7秒 01/12 1中山52R 3着/16頭+1.1秒 12/27 5中山72R 5着/16頭+1.3秒 09/21 4中山71R 6着/16頭+0.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ライブリピュア	★谷原	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山72R 12着/16頭+3.2秒 01/05 1中山22R 11着/16頭+3.1秒 11/22 3福島51R 12着/14頭+2.2秒 10/05 4東京26R 8着/16頭+2.9秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
11	レーヴルーバ	▲佐藤	実81.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／167日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京23R 11着/16頭+2.7秒 12/21 5中山65R 8着/16頭+2.4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 9.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +399% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	グラデュエール	木幡初	実94.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 01/17 1中山61R 9着/16頭+1.6秒 12/21 5中山65R 14着/16頭+4.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +482% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
13	ゲンテン	戸崎圭	実3.0	×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
前5走 02/14 1東京51R 5着/16頭+1.1秒 11/29 5東京75R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
14	イデアジュアンイハ	石橋脩	実31.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/27 5中山72R 10着/16頭+2.9秒 11/02 4東京113R 9着/10頭+1.5秒 10/18 4東京64R 13着/18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戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
15	セントリアン	▲石田	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 8着/15頭+1.1秒 11/16 3福島41R 5着/16頭+1.5秒 10/18 4東京62R 3着/9頭+1.4秒 09/21 4中山72R 2着/16頭+0.3秒 09/07 4中山23R 6着/15頭+2.5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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
16	テルケンレンタッチ	菊沢	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／98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 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゲンテン

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ハングローズ

3.8倍

EV -75%

▲6ニンジャトットリ

4.5倍

EV -70%

出走馬全16頭

×13

ゲンテン

戸崎圭

3.0倍

-80%

›

○9

ハングローズ

▲上里

3.8倍

-75%

›

▲6

ニンジャトットリ

木幡育

4.5倍

-70%

›

△5

ジャガーライズ

三浦

12.6倍

-18%

›

△3

エクスペクタント

横山典

26.9倍

+74%

›

△15

セントリアン

▲石田

12.6倍

-22%

›

▽2

サクラボーベル

小崎

14.1倍

-13%

›

▽14

イデアジュアンイハ

石橋脩

31.5倍

+93%

›

▽16

テルケンレンタッチ

菊沢

31.7倍

+94%

›

▽10

ライブリピュア

★谷原

41.0倍

+151%

›

▽4

ヌビアン

木幡巧

41.1倍

+152%

›

▽1

プリンセスダーコ

原

48.2倍

+195%

›

▽7

ジーティーフクフク

杉原

75.2倍

+361%

›

▽11

レーヴルーバ

▲佐藤

81.4倍

+399%

›

▽12

グラデュエール

木幡初

94.9倍

+482%

›

▽8

アンセートゥモダン

野中

120.8倍

+641%

›

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