福島 8R 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

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サムハラ	▲石田	実7.7	B△ A▲勝率6% EV-50% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 3着/11頭+0.3秒 12/07 5中山25R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -50% ※ 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	ブルズアイプリンス	戸崎圭	実12.3	B▽ A△勝率6% EV-20% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 6着/18頭+0.9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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -20% ※ 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	サトノセレナーデ	杉原	実62.4	B▽ A▽勝率6% EV+281% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 12/28 5中山87R 9着/16頭+1.2秒 04/26 2東京17R 9着/14頭+0.7秒 10/16 門別10R 1着/12頭勝利 09/11 門別10R 1着/11頭勝利 08/20 門別6R 1着/10頭勝利
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +281% ※ 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	クリノゴッホ	丸田	実58.4	B▽ A▽勝率6% EV+256% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +265% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +257% ※ 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	ロンドンアームズ	荻野極	実4.8	B× A×勝率6% EV-68% 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（76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 7着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉29R 9着/16頭+0.8秒 11/02 4東京117R 12着/15頭+2.1秒 10/18 4東京67R 17着/17頭+2.1秒 08/10 2新潟612R 14着/18頭+1.2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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 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。
6	コルチェスター	△石神道	実15.7	B▽ A△勝率6% EV+1% 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50%と好調／518日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京57R 9着/12頭+0.8秒 10/19 4東京56R 1着/17頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
7	ココボロ	嶋田	実89.9	B▽ A▽勝率6% EV+449% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4秒 09/06 4中山18R 7着/7頭+2.4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 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) +461% (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 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +450% ※ 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	リネンタイリン	小崎	実35.2	B▽ A▽勝率6% EV+115% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/14 1東京57R 12着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 12着/13頭+1.1秒 11/24 5東京611R 11着/12頭+1.7秒 11/08 5東京111R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京58R 7着/7頭+3.6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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +115% ※ 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	シークレットイスラ	▲上里	実45.3	B▽ A▽勝率6% EV+176% 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走平均12.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 13着/16頭+1.2秒 12/13 5中京33R 11着/12頭+3.2秒 11/22 3福島56R 14着/15頭+2.9秒 03/08 2中山312R 16着/16頭+2.1秒 11/30 4中京18R 15着/16頭+3.2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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +177% ※ 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	ダノンゴーイチ	菊沢	実7.0	B▲ A×勝率6% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／748日ぶりの実戦）
前5走 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 748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 6.2% (オッズ暗示: 14.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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	ブライティアブーケ	大野	実19.3	B▽ A▽勝率6% EV+17% 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9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (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 9位 / 勝率 6.1% / 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。
12	コックオーヴァン	松岡	実7.1	B△ A×勝率6% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.3着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 11着/11頭+1.1秒 12/13 5中山39R 7着/13頭+0.7秒 11/08 5東京111R 16着/16頭+2.0秒 10/19 4東京76R 5着/8頭+0.4秒 08/09 2新潟58R 5着/9頭+0.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 187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 6.2% (オッズ暗示: 14.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
13	ルシェロアズーリ	津村	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走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 9着/18頭+0.8秒 11/22 3福島512R 5着/16頭+0.3秒 11/16 3福島47R 4着/16頭+0.2秒 09/21 4中山78R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島64R 1着/16頭勝利
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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -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 6.5% / 期待値 -68% ※ 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	ミセスリリー	▲佐藤	実76.8	B▽ A▽勝率6% EV+369% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎8R 1着/12頭勝利 11/17 川崎4R 1着/10頭勝利 08/16 1札幌72R 7着/14頭+2.1秒 07/12 2福島52R 13着/15頭+2.6秒 05/17 1新潟51R 6着/15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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +380% (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 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +369% ※ 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	コパノトーマス	原	実12.1	B△ A△勝率6% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6秒 09/27 4中山83R 1着/16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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
16	ウインイルネージュ	木幡巧	実22.6	B▽ A▽勝率6% EV+38% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (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 10位 / 勝率 6.1% / 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。

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 ×

ロンドンアームズ

騎手荻野極

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13ルシェロアズーリ

4.9倍

EV -69%

▲A:×10ダノンゴーイチ

7.0倍

EV -56%

出走馬全16頭

×A:×5

ロンドンアームズ

荻野極

4.8倍

-70%

›

○A:○13

ルシェロアズーリ

津村

4.9倍

-69%

›

▲A:×10

ダノンゴーイチ

菊沢

7.0倍

-56%

›

△A:×12

コックオーヴァン

松岡

7.1倍

-55%

›

△A:▲1

サムハラ

▲石田

7.7倍

-51%

›

△A:△15

コパノトーマス

原

12.1倍

-24%

›

▽A:△2

ブルズアイプリンス

戸崎圭

12.3倍

-23%

›

▽A:△6

コルチェスター

△石神道

15.7倍

-1%

›

▽A:▽11

ブライティアブーケ

大野

19.3倍

+20%

›

▽A:▽16

ウインイルネージュ

木幡巧

22.6倍

+41%

›

▽A:▽8

リネンタイリン

小崎

35.2倍

+120%

›

▽A:▽9

シークレットイスラ

▲上里

45.3倍

+183%

›

▽A:▽4

クリノゴッホ

丸田

58.4倍

+265%

›

▽A:▽3

サトノセレナーデ

杉原

62.4倍

+290%

›

▽A:▽14

ミセスリリー

▲佐藤

76.8倍

+380%

›

▽A:▽7

ココボロ

嶋田

89.9倍

+461%

›

💡 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）

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サムハラ	▲石田	実7.7	▲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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 3着/11頭+0.3秒 12/07 5中山25R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ブルズアイプリンス	戸崎圭	実12.3	△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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 6着/18頭+0.9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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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	サトノセレナーデ	杉原	実62.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 12/28 5中山87R 9着/16頭+1.2秒 04/26 2東京17R 9着/14頭+0.7秒 10/16 門別10R 1着/12頭勝利 09/11 門別10R 1着/11頭勝利 08/20 門別6R 1着/10頭勝利
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 6.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	クリノゴッホ	丸田	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 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 6.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
5	ロンドンアームズ	荻野極	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（76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 7着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉29R 9着/16頭+0.8秒 11/02 4東京117R 12着/15頭+2.1秒 10/18 4東京67R 17着/17頭+2.1秒 08/10 2新潟612R 14着/18頭+1.2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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 6.5% (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。
6	コルチェスター	△石神道	実15.7	△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50%と好調／518日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京57R 9着/12頭+0.8秒 10/19 4東京56R 1着/17頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
7	ココボロ	嶋田	実89.9	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4秒 09/06 4中山18R 7着/7頭+2.4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 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) +449% (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。
8	リネンタイリン	小崎	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/14 1東京57R 12着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 12着/13頭+1.1秒 11/24 5東京611R 11着/12頭+1.7秒 11/08 5東京111R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京58R 7着/7頭+3.6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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	シークレットイスラ	▲上里	実45.3	▽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走平均12.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 13着/16頭+1.2秒 12/13 5中京33R 11着/12頭+3.2秒 11/22 3福島56R 14着/15頭+2.9秒 03/08 2中山312R 16着/16頭+2.1秒 11/30 4中京18R 15着/16頭+3.2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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ダノンゴーイチ	菊沢	実7.0	×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0%と苦戦傾向／748日ぶりの実戦）
前5走 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 748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 6.1% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ブライティアブーケ	大野	実19.3	▽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9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
12	コックオーヴァン	松岡	実7.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均11.3着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 11着/11頭+1.1秒 12/13 5中山39R 7着/13頭+0.7秒 11/08 5東京111R 16着/16頭+2.0秒 10/19 4東京76R 5着/8頭+0.4秒 08/09 2新潟58R 5着/9頭+0.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 187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 6.1% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ルシェロアズーリ	津村	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 9着/18頭+0.8秒 11/22 3福島512R 5着/16頭+0.3秒 11/16 3福島47R 4着/16頭+0.2秒 09/21 4中山78R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島64R 1着/16頭勝利
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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
14	ミセスリリー	▲佐藤	実76.8	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎8R 1着/12頭勝利 11/17 川崎4R 1着/10頭勝利 08/16 1札幌72R 7着/14頭+2.1秒 07/12 2福島52R 13着/15頭+2.6秒 05/17 1新潟51R 6着/15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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +369% (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。
15	コパノトーマス	原	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6秒 09/27 4中山83R 1着/16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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
16	ウインイルネージュ	木幡巧	実22.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ロンドンアームズ

騎手荻野極

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ルシェロアズーリ

4.9倍

EV -68%

▲1サムハラ

7.7倍

EV -50%

出走馬全16頭

×5

ロンドンアームズ

荻野極

4.8倍

-68%

›

○13

ルシェロアズーリ

津村

4.9倍

-68%

›

▲1

サムハラ

▲石田

7.7倍

-50%

›

△15

コパノトーマス

原

12.1倍

-21%

›

△2

ブルズアイプリンス

戸崎圭

12.3倍

-20%

›

△6

コルチェスター

△石神道

15.7倍

+1%

›

×10

ダノンゴーイチ

菊沢

7.0倍

-57%

›

×12

コックオーヴァン

松岡

7.1倍

-56%

›

▽11

ブライティアブーケ

大野

19.3倍

+17%

›

▽16

ウインイルネージュ

木幡巧

22.6倍

+38%

›

▽8

リネンタイリン

小崎

35.2倍

+115%

›

▽9

シークレットイスラ

▲上里

45.3倍

+176%

›

▽4

クリノゴッホ

丸田

58.4倍

+256%

›

▽3

サトノセレナーデ

杉原

62.4倍

+281%

›

▽14

ミセスリリー

▲佐藤

76.8倍

+369%

›

▽7

ココボロ

嶋田

89.9倍

+449%

›

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