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	ピコシー	津村	実9.7	B△ A△勝率7% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2秒 07/05 2福島36R 1着/14頭勝利 04/12 3中山56R 1着/12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戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 90日休養明け × 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 6.8% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -37% ※ 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	グラスブランシュ	杉原	実64.4	B▽ A▽勝率7% EV+314% 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／181日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 14着/16頭+1.8秒 11/29 4京都78R 12着/16頭+0.9秒 11/02 3京都118R 7着/15頭+1.0秒 09/27 4中山812R 11着/16頭+1.0秒 07/19 2福島712R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +320% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.7% / 期待値 +315% ※ 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	グロスビーク	戸崎圭	実4.0	B× A×勝率7% EV-72% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山17R 1着/16頭勝利 05/10 2東京56R 2着/9頭+0.5秒 03/15 2中山56R 1着/16頭勝利 11/24 5東京82R 2着/18頭+0.1秒 10/26 4東京72R 5着/11頭+0.4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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 25.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.7% / 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。
4	マナエトレ	石橋脩	実25.1	B△ A▽勝率7% EV+61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都58R 13着/13頭+4.5秒 01/25 1小倉210R 15着/16頭+1.8秒 01/04 1京都19R 2着/13頭+0.6秒 11/24 3福島63R 1着/15頭勝利 09/27 4阪神86R 7着/13頭+1.3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) ▽ 前走実績前走 11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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +61% ※ 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	ウインハルモニア	松岡	実17.0	B▽ A▽勝率7% 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67%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 03/20 浦和10R 7着/12頭+1.2秒 12/03 大井6R 1着/10頭勝利 10/14 4東京49R 4着/8頭+1.0秒 09/08 4中山23R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 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。
6	レッドベルダンス	嶋田	実6.9	B○ A△勝率7% EV-55% 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／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島19R 8着/16頭+0.5秒 10/12 4東京47R 5着/16頭+0.6秒 08/10 1札幌68R 8着/9頭+2.3秒 07/26 1札幌19R 4着/13頭+0.7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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 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。
7	ライジンマル	木幡初	実4.5	B× A○勝率7% EV-68% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山112R 6着/16頭+0.6秒 01/24 1中山810R 8着/10頭+1.9秒 01/05 1中山29R 7着/12頭+1.7秒 10/11 4東京310R 14着/16頭+3.2秒 09/15 4中山59R 4着/11頭+1.8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 5.7着 △ ローテーション 105日休養明け × 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%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.7% / 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。
8	リラゲイル	原	実21.7	B▽ A▽勝率7% EV+39% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山76R 1着/14頭勝利 12/27 5中山78R 3着/16頭+0.4秒 11/19 川崎7R 1着/12頭勝利 10/15 川崎5R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌34R 7着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112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 6.5% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 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。
9	サヴァビアン	野中	実92.2	B▽ A▽勝率7% EV+494% 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12.0着と低調／405日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 405日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +513% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.7% / 期待値 +494% ※ 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	ヴァルドルチャ	小崎	実34.8	B△ A▽勝率7% EV+124% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／300日ぶりの実戦）
前5走 09/21 4中山79R 9着/9頭+1.6秒 09/07 4中山29R 14着/16頭+2.4秒 08/02 2新潟38R 12着/12頭+4.9秒 08/24 2札幌512R 1着/10頭勝利 08/03 1札幌512R 2着/14頭+0.1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 11.7着 (不振) △ ローテーション 300日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.7% / 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。
11	ホープエトワール	木幡巧	実93.8	B▽ A▽勝率7% EV+503% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) 🌟◎ 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 6.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.7% / 期待値 +504% ※ 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	タケルハーロック	石田	実5.6	B× A▲勝率7% EV-63% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神17R 2着/16頭+0.1秒 02/14 2京都57R 9着/15頭+0.9秒 12/20 5中京57R 3着/15頭+0.2秒 11/24 3福島63R 2着/15頭+0.2秒 11/02 3京都116R 3着/14頭+0.6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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.7% / 期待値 -63% ※ 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	フリーマントル	菊沢	実26.1	B▽ A▽勝率7% EV+68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（419日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1012R 5着/9頭+0.8秒 05/11 1新潟410R 6着/15頭+0.4秒 04/05 3中山310R 8着/16頭+1.5秒 12/14 5中山58R 1着/16頭勝利 11/30 4中京17R 2着/12頭+0.1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 △ ローテーション 419日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 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	オーケーマヒナ	石川	実13.3	B▲ A△勝率7% 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13.7着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 16着/16頭+4.0秒 12/28 5中山88R 10着/13頭+3.5秒 11/15 3福島310R 15着/15頭+5.0秒 07/19 2福島76R 1着/14頭勝利 05/18 2東京86R 8着/16頭+1.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 181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 6.9% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
15	モリノアミーゴ	大野	実27.9	B▽ A▽勝率7% EV+84% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 1着/16頭勝利 11/22 3福島56R 4着/15頭+0.9秒 11/01 4東京106R 3着/15頭+0.3秒 10/12 4東京46R 8着/15頭+1.1秒 08/09 1札幌58R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +84% ※ 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 ▲

タケルハーロック

騎手石田

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

-61%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6レッドベルダンス

6.9倍

EV -52%

▲A:△14オーケーマヒナ

13.3倍

EV -8%

出走馬全15頭

×A:▲12

タケルハーロック

石田

5.6倍

-61%

›

○A:△6

レッドベルダンス

嶋田

6.9倍

-52%

›

▲A:△14

オーケーマヒナ

石川

13.3倍

-8%

›

△A:▽4

マナエトレ

石橋脩

25.1倍

+72%

›

△A:▽10

ヴァルドルチャ

小崎

34.8倍

+138%

›

△A:△1

ピコシー

津村

9.7倍

-34%

›

▽A:▽9

サヴァビアン

野中

92.2倍

+513%

›

×A:×3

グロスビーク

戸崎圭

4.0倍

-73%

›

×A:○7

ライジンマル

木幡初

4.5倍

-70%

›

▽A:▽5

ウインハルモニア

松岡

17.0倍

+11%

›

▽A:▽8

リラゲイル

原

21.7倍

+41%

›

▽A:▽13

フリーマントル

菊沢

26.1倍

+70%

›

▽A:▽15

モリノアミーゴ

大野

27.9倍

+82%

›

▽A:▽2

グラスブランシュ

杉原

64.4倍

+320%

›

▽A:▽11

ホープエトワール

木幡巧

93.8倍

+512%

›

💡 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）

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	ピコシー	津村	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 4着/13頭+0.7秒 12/13 5中山38R 6着/15頭+0.5秒 10/11 4東京310R 13着/16頭+3.2秒 07/05 2福島36R 1着/14頭勝利 04/12 3中山56R 1着/12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戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
2	グラスブランシュ	杉原	実64.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 14着/16頭+1.8秒 11/29 4京都78R 12着/16頭+0.9秒 11/02 3京都118R 7着/15頭+1.0秒 09/27 4中山812R 11着/16頭+1.0秒 07/19 2福島712R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
3	グロスビーク	戸崎圭	実4.0	×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（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山17R 1着/16頭勝利 05/10 2東京56R 2着/9頭+0.5秒 03/15 2中山56R 1着/16頭勝利 11/24 5東京82R 2着/18頭+0.1秒 10/26 4東京72R 5着/11頭+0.4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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
4	マナエトレ	石橋脩	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都58R 13着/13頭+4.5秒 01/25 1小倉210R 15着/16頭+1.8秒 01/04 1京都19R 2着/13頭+0.6秒 11/24 3福島63R 1着/15頭勝利 09/27 4阪神86R 7着/13頭+1.3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) ▽ 前走実績前走 11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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
5	ウインハルモニア	松岡	実17.0	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 03/20 浦和10R 7着/12頭+1.2秒 12/03 大井6R 1着/10頭勝利 10/14 4東京49R 4着/8頭+1.0秒 09/08 4中山23R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	レッドベルダンス	嶋田	実6.9	△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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島19R 8着/16頭+0.5秒 10/12 4東京47R 5着/16頭+0.6秒 08/10 1札幌68R 8着/9頭+2.3秒 07/26 1札幌19R 4着/13頭+0.7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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.7% (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。
7	ライジンマル	木幡初	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山112R 6着/16頭+0.6秒 01/24 1中山810R 8着/10頭+1.9秒 01/05 1中山29R 7着/12頭+1.7秒 10/11 4東京310R 14着/16頭+3.2秒 09/15 4中山59R 4着/11頭+1.8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 5.7着 △ ローテーション 105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 6.7% (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。
8	リラゲイル	原	実21.7	▽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33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山76R 1着/14頭勝利 12/27 5中山78R 3着/16頭+0.4秒 11/19 川崎7R 1着/12頭勝利 10/15 川崎5R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌34R 7着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
9	サヴァビアン	野中	実92.2	▽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12.0着と低調／405日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒 06/08 3阪神210R 12着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 405日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +494% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
10	ヴァルドルチャ	小崎	実34.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／300日ぶりの実戦）
前5走 09/21 4中山79R 9着/9頭+1.6秒 09/07 4中山29R 14着/16頭+2.4秒 08/02 2新潟38R 12着/12頭+4.9秒 08/24 2札幌512R 1着/10頭勝利 08/03 1札幌512R 2着/14頭+0.1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 11.7着 (不振) △ ローテーション 300日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
11	ホープエトワール	木幡巧	実93.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
12	タケルハーロック	石田	実5.6	▲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／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神17R 2着/16頭+0.1秒 02/14 2京都57R 9着/15頭+0.9秒 12/20 5中京57R 3着/15頭+0.2秒 11/24 3福島63R 2着/15頭+0.2秒 11/02 3京都116R 3着/14頭+0.6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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (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。
13	フリーマントル	菊沢	実26.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（419日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1012R 5着/9頭+0.8秒 05/11 1新潟410R 6着/15頭+0.4秒 04/05 3中山310R 8着/16頭+1.5秒 12/14 5中山58R 1着/16頭勝利 11/30 4中京17R 2着/12頭+0.1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 △ ローテーション 419日休養明け 🌟◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
14	オーケーマヒナ	石川	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13.7着と低調／181日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 16着/16頭+4.0秒 12/28 5中山88R 10着/13頭+3.5秒 11/15 3福島310R 15着/15頭+5.0秒 07/19 2福島76R 1着/14頭勝利 05/18 2東京86R 8着/16頭+1.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 181日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
15	モリノアミーゴ	大野	実27.9	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 1着/16頭勝利 11/22 3福島56R 4着/15頭+0.9秒 11/01 4東京106R 3着/15頭+0.3秒 10/12 4東京46R 8着/15頭+1.1秒 08/09 1札幌58R 3着/11頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

グロスビーク

騎手戸崎圭

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ライジンマル

4.5倍

EV -68%

▲12タケルハーロック

5.6倍

EV -63%

出走馬全15頭

×3

グロスビーク

戸崎圭

4.0倍

-72%

›

○7

ライジンマル

木幡初

4.5倍

-68%

›

▲12

タケルハーロック

石田

5.6倍

-63%

›

△6

レッドベルダンス

嶋田

6.9倍

-55%

›

△1

ピコシー

津村

9.7倍

-37%

›

△14

オーケーマヒナ

石川

13.3倍

-13%

›

▽5

ウインハルモニア

松岡

17.0倍

+11%

›

▽8

リラゲイル

原

21.7倍

+39%

›

▽4

マナエトレ

石橋脩

25.1倍

+61%

›

▽13

フリーマントル

菊沢

26.1倍

+68%

›

▽15

モリノアミーゴ

大野

27.9倍

+84%

›

▽10

ヴァルドルチャ

小崎

34.8倍

+124%

›

▽2

グラスブランシュ

杉原

64.4倍

+314%

›

▽9

サヴァビアン

野中

92.2倍

+494%

›

▽11

ホープエトワール

木幡巧

93.8倍

+503%

›

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