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	ショーマンフリート	嶋田	実77.7	B▽ A▽勝率6% EV+382% 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／202日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +385% (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 6.2% / 期待値 +383% ※ 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	ウインオーディン	荻野極	実11.1	B△ A△勝率7% EV-26% 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／412日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
3	アマイ	原	実18.6	B▽ A▽勝率5% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 454日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.4% / 期待値 +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。
4	ワイドアラジン	田辺	実10.1	B△ A△勝率7% EV-33% 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／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 468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 6.2% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.6% / 期待値 -33% ※ 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	コスモアンソロジー	津村	実6.5	B▲ A▲勝率7% EV-57% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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 140日休養明け × 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 3位 / 勝率 6.6% / 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。
6	タイキラフター	杉原	実13.0	B△ A▽勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／398日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 398日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 -19% ※ 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	グラニット	江田照	実31.4	B▽ A▽勝率5% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／552日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 552日休養明け 🌟◎ 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 15位 / 勝率 5.4% / 期待値 +70% ※ 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	ホウオウスーペリア	三浦	実21.6	B▽ A▽勝率7% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16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戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +42% ※ 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	コンドゥイア	小崎	実28.7	B▽ A▽勝率6% EV+78% 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14.0着と低調）
前5走 01/11 1中山49R 1着/13頭勝利 12/21 5中山69R 3着/11頭+0.1秒 11/24 3福島610R 2着/16頭+0.0秒 09/14 4阪神411R 14着/17頭+2.1秒 07/27 1札幌28R 1着/8頭勝利
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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +78% ※ 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	ドラゴンヘッド推奨	石田	実19.6	B▽ A▽勝率6% EV+21% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。
11	エスコバル	吉田豊	実62.2	B▽ A▽勝率5% EV+236% 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／468日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +288% (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 16位 / 勝率 5.4% / 期待値 +236% ※ 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	ヴォンフレ	横山典	実16.1	B▽ A△勝率7% EV+6% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 3着/16頭+1.0秒 12/07 5中京29R 11着/16頭+2.0秒 10/19 4東京710R 9着/13頭+1.0秒 10/04 4東京18R 1着/16頭勝利 03/22 2中山711R 8着/16頭+1.4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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +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。
13	ミラビリスマジック	戸崎圭	実4.5	B× A×勝率7% EV-70% 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走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京69R 13着/16頭+0.9秒 05/10 2東京59R 8着/15頭+0.3秒 11/23 5東京712R 1着/14頭勝利 09/22 4中山79R 2着/13頭+0.3秒 03/02 1阪神311R 6着/16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 9.0着 (不振) × 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 1位 / 勝率 6.6% / 期待値 -70% ※ 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	テリオスサラ	菊沢	実13.6	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 02/10 1東京47R 1着/9頭勝利 01/25 1京都97R 6着/10頭+0.8秒 07/19 1函館1110R 12着/14頭+1.0秒 06/28 1函館510R 4着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 4着/16頭+0.3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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 -15% ※ 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	サヴォンリンナ	大野	実43.0	B▽ A▽勝率7% EV+183% 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 02/10 2京都49R 7着/13頭+0.7秒 10/02 船橋11R 10着/10頭+4.2秒 09/07 4中山211R 9着/13頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 17着/18頭+2.4秒 04/13 2阪神69R 1着/8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +183% ※ 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	フォルラニーニ	坂井	実4.8	B○ A○勝率7% 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／前走勝利の勢い）
前5走 01/25 1中山97R 3着/9頭+0.2秒 11/15 5東京312R 2着/13頭+0.3秒 08/30 3新潟310R 3着/13頭+0.4秒 07/06 2福島410R 4着/16頭+0.6秒 05/18 2東京88R 1着/9頭勝利
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) -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 2位 / 勝率 6.6% / 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。

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 ×

ミラビリスマジック

騎手戸崎圭

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:○16フォルラニーニ

4.8倍

EV -70%

▲A:▲5コスモアンソロジー

6.5倍

EV -59%

出走馬全16頭

×A:×13

ミラビリスマジック

戸崎圭

4.5倍

-71%

›

○A:○16

フォルラニーニ

坂井

4.8倍

-70%

›

▲A:▲5

コスモアンソロジー

津村

6.5倍

-59%

›

△A:△4

ワイドアラジン

田辺

10.1倍

-36%

›

△A:△2

ウインオーディン

荻野極

11.1倍

-30%

›

△A:▽6

タイキラフター

杉原

13.0倍

-18%

›

▽A:▽14

テリオスサラ

菊沢

13.6倍

-15%

›

▽A:△12

ヴォンフレ

横山典

16.1倍

+0%

›

▽A:▽3

アマイ

原

18.6倍

+16%

›

▽A:▽10

ドラゴンヘッド

石田

19.6倍

+22%

›

▽A:▽8

ホウオウスーペリア

三浦

21.6倍

+35%

›

▽A:▽9

コンドゥイア

小崎

28.7倍

+79%

›

▽A:▽7

グラニット

江田照

31.4倍

+96%

›

▽A:▽15

サヴォンリンナ

大野

43.0倍

+168%

›

▽A:▽11

エスコバル

吉田豊

62.2倍

+288%

›

▽A:▽1

ショーマンフリート

嶋田

77.7倍

+385%

›

💡 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 10 ドラゴンヘッド実19.6倍期待値 +21% 推奨 16.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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	ショーマンフリート	嶋田	実77.7	▽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／202日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山812R 16着/16頭+2.8秒 08/24 3新潟29R 13着/18頭+1.2秒 06/15 3東京410R 15着/15頭+7.8秒 05/18 1新潟611R 9着/16頭+0.5秒 03/23 2中山810R 16着/16頭+2.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +382% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
2	ウインオーディン	荻野極	実11.1	△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／412日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4秒 06/01 2東京1210R 13着/18頭+1.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412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 6.6% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
3	アマイ	原	実18.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7秒 04/20 1福島411R 6着/16頭+0.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 454日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
4	ワイドアラジン	田辺	実10.1	△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／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 468日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
5	コスモアンソロジー	津村	実6.5	▲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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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 140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 6.6% (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。
6	タイキラフター	杉原	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／398日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 398日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
7	グラニット	江田照	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.0着と低調／552日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8秒 01/12 1中京410R 12着/16頭+0.8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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 552日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
8	ホウオウスーペリア	三浦	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16頭+1.2秒 06/01 2東京129R 11着/16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戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (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	コンドゥイア	小崎	実28.7	▽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14.0着と低調）
前5走 01/11 1中山49R 1着/13頭勝利 12/21 5中山69R 3着/11頭+0.1秒 11/24 3福島610R 2着/16頭+0.0秒 09/14 4阪神411R 14着/17頭+2.1秒 07/27 1札幌28R 1着/8頭勝利
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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	ドラゴンヘッド推奨	石田	実19.6	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利 05/18 1新潟610R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け △ 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: 5.1%) ※ 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。
11	エスコバル	吉田豊	実62.2	▽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／468日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6秒 04/06 3中山411R 14着/16頭+1.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 468日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
12	ヴォンフレ	横山典	実16.1	△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33%と好調／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 3着/16頭+1.0秒 12/07 5中京29R 11着/16頭+2.0秒 10/19 4東京710R 9着/13頭+1.0秒 10/04 4東京18R 1着/16頭勝利 03/22 2中山711R 8着/16頭+1.4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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
13	ミラビリスマジック	戸崎圭	実4.5	×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走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京69R 13着/16頭+0.9秒 05/10 2東京59R 8着/15頭+0.3秒 11/23 5東京712R 1着/14頭勝利 09/22 4中山79R 2着/13頭+0.3秒 03/02 1阪神311R 6着/16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 9.0着 (不振) × 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 6.6% (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。
14	テリオスサラ	菊沢	実13.6	▽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 02/10 1東京47R 1着/9頭勝利 01/25 1京都97R 6着/10頭+0.8秒 07/19 1函館1110R 12着/14頭+1.0秒 06/28 1函館510R 4着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 4着/16頭+0.3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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
15	サヴォンリンナ	大野	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 02/10 2京都49R 7着/13頭+0.7秒 10/02 船橋11R 10着/10頭+4.2秒 09/07 4中山211R 9着/13頭+0.6秒 05/25 2東京1011R 17着/18頭+2.4秒 04/13 2阪神69R 1着/8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 6.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	フォルラニーニ	坂井	実4.8	○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）
前5走 01/25 1中山97R 3着/9頭+0.2秒 11/15 5東京312R 2着/13頭+0.3秒 08/30 3新潟310R 3着/13頭+0.4秒 07/06 2福島410R 4着/16頭+0.6秒 05/18 2東京88R 1着/9頭勝利
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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミラビリスマジック

騎手戸崎圭

単勝オッズ

4.5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

○16フォルラニーニ

4.8倍

EV -68%

▲5コスモアンソロジー

6.5倍

EV -57%

出走馬全16頭

×13

ミラビリスマジック

戸崎圭

4.5倍

-70%

›

○16

フォルラニーニ

坂井

4.8倍

-68%

›

▲5

コスモアンソロジー

津村

6.5倍

-57%

›

△4

ワイドアラジン

田辺

10.1倍

-33%

›

△2

ウインオーディン

荻野極

11.1倍

-26%

›

△12

ヴォンフレ

横山典

16.1倍

+6%

›

▽8

ホウオウスーペリア

三浦

21.6倍

+42%

›

▽15

サヴォンリンナ

大野

43.0倍

+183%

›

▽6

タイキラフター

杉原

13.0倍

-19%

›

▽14

テリオスサラ

菊沢

13.6倍

-15%

›

▽10

ドラゴンヘッド

石田

19.6倍

+21%

›

▽9

コンドゥイア

小崎

28.7倍

+78%

›

▽1

ショーマンフリート

嶋田

77.7倍

+382%

›

▽3

アマイ

原

18.6倍

+0%

›

▽7

グラニット

江田照

31.4倍

+69%

›

▽11

エスコバル

吉田豊

62.2倍

+236%

›

💡 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 10 ドラゴンヘッド実19.6倍期待値 +21% 推奨 16.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

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