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	ブルーリヴァーサル	野中	実65.3	B▽ A▽勝率6% EV+300% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +308% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +301% ※ 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	ソニックブレイカー	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走で勝率33%と好調）
前5走 02/15 1小倉82R 6着/18頭+0.8秒 12/21 5中京64R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 3着/14頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.5% / 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。
3	ディヴァインスカイ	津村	実13.1	B△ A△勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 11着/16頭+0.6秒 12/13 5中山39R 9着/13頭+0.8秒 11/08 3福島15R 1着/16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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
4	ベアアッコチャン	大野	実24.3	B▽ A▽勝率6% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2秒 09/15 4中山51R 4着/16頭+0.5秒 09/06 4中山16R 8着/16頭+1.9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 7.7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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +49% ※ 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	ノアスペシャル	木幡巧	実14.0	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（125日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 4着/16頭+1.6秒 10/12 4東京46R 7着/15頭+0.9秒 09/20 4中山68R 6着/15頭+1.1秒 06/08 3東京27R 11着/16頭+1.2秒 05/24 2東京98R 5着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 125日休養明け △ 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 8位 / 勝率 6.1% / 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。
6	ロイヤルスパイア	坂井	実6.4	B▲ A○勝率7% EV-58% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉125R 4着/18頭+0.1秒 12/14 5中京42R 5着/13頭+1.0秒 11/29 5東京71R 2着/13頭+0.3秒 09/27 4中山82R 2着/16頭+0.3秒 09/06 4中山12R 2着/12頭+0.3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) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -58% ※ 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	トワイライトサイト	小崎	実24.9	B▽ A▽勝率6% EV+52% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山16R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +53% ※ 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	アンプイットアップ	荻野極	実6.6	B△ A▲勝率7% EV-57% 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12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 15着/16頭+2.2秒 01/25 1中山91R 1着/16頭勝利 01/11 1中山41R 2着/16頭+0.2秒 10/05 4東京21R 12着/16頭+3.7秒 09/15 4中山56R 2着/11頭+0.2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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 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。
9	ナインオブレター	吉田豊	実44.4	B▽ A▽勝率6% EV+172% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 12/13 5中山37R 13着/16頭+1.2秒 09/27 4中山88R 12着/16頭+2.1秒 09/15 4中山512R 5着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟55R 3着/15頭+0.1秒 05/25 2東京106R 6着/9頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +177% (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 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +172% ※ 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	トリスティ	★谷原	実25.7	B▽ A▽勝率6% EV+57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京85R 10着/12頭+2.2秒 01/17 1中山69R 6着/8頭+0.5秒 10/26 盛岡11R 6着/12頭+1.4秒 08/23 2札幌19R 3着/9頭+0.8秒 07/22 門別8R 5着/8頭+1.8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +58% ※ 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	マナマカナ	▲石田	実49.8	B▽ A▽勝率6% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/01 佐賀8R 3着/12頭+1.1秒 01/18 佐賀5R 3着/11頭+1.2秒 12/27 佐賀9R 5着/10頭+0.5秒 12/06 佐賀5R 2着/10頭+1.0秒 10/30 門別10R 8着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) +211% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +206% ※ 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	ベリーベリーベリー	▲佐藤	実38.2	B▽ A▽勝率6% EV+134% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均14.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 461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 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +134% ※ 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	ベルゼビュート	菊沢	実4.9	B○ A△勝率6% EV-69% 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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6位 / 勝率 6.1% / 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	エコロカディス	杉原	実12.3	B△ A▽勝率6% EV-24% 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 02/22 1小倉103R 8着/14頭+0.5秒 12/07 5中京26R 13着/16頭+1.4秒 11/16 5東京46R 5着/16頭+0.5秒 07/26 2新潟110R 10着/14頭+1.4秒 07/06 2福島412R 5着/15頭+2.1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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 -25% ※ 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	ロックオブソシジ	柴田大	実67.6	B▽ A▽勝率6% EV+314% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 05/27 盛岡1R 1着/10頭勝利 05/18 盛岡4R 1着/8頭勝利 11/18 水沢4R 2着/10頭+0.4秒 10/21 盛岡5R 3着/12頭+0.2秒 10/14 盛岡4R 3着/10頭+0.6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 100% (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) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 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。
16	アイアンナックル	田辺	実13.1	B▽ A△勝率7% 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）
前5走 02/22 1阪神22R 9着/16頭+2.0秒 02/01 1東京21R 7着/16頭+1.8秒 10/26 4東京91R 3着/14頭+0.5秒 10/11 4東京34R 6着/16頭+3.1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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。

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 ×

ソニックブレイカー

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:△13ベルゼビュート

4.9倍

EV -69%

▲A:○6ロイヤルスパイア

6.4倍

EV -60%

出走馬全16頭

×A:×2

ソニックブレイカー

戸崎圭

4.5倍

-71%

›

○A:△13

ベルゼビュート

菊沢

4.9倍

-69%

›

▲A:○6

ロイヤルスパイア

坂井

6.4倍

-60%

›

△A:▲8

アンプイットアップ

荻野極

6.6倍

-58%

›

△A:▽14

エコロカディス

杉原

12.3倍

-23%

›

△A:△3

ディヴァインスカイ

津村

13.1倍

-18%

›

▽A:△16

アイアンナックル

田辺

13.1倍

-18%

›

▽A:▽5

ノアスペシャル

木幡巧

14.0倍

-12%

›

▽A:▽4

ベアアッコチャン

大野

24.3倍

+51%

›

▽A:▽7

トワイライトサイト

小崎

24.9倍

+55%

›

▽A:▽10

トリスティ

★谷原

25.7倍

+60%

›

▽A:▽12

ベリーベリーベリー

▲佐藤

38.2倍

+138%

›

▽A:▽9

ナインオブレター

吉田豊

44.4倍

+177%

›

▽A:▽11

マナマカナ

▲石田

49.8倍

+211%

›

▽A:▽1

ブルーリヴァーサル

野中

65.3倍

+308%

›

▽A:▽15

ロックオブソシジ

柴田大

67.6倍

+322%

›

💡 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）

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	ブルーリヴァーサル	野中	実65.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／441日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2秒 05/03 1新潟17R 11着/11頭+3.2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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +300% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
2	ソニックブレイカー	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走で勝率33%と好調）
前5走 02/15 1小倉82R 6着/18頭+0.8秒 12/21 5中京64R 12着/17頭+1.0秒 11/24 5東京67R 3着/14頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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。
3	ディヴァインスカイ	津村	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 11着/16頭+0.6秒 12/13 5中山39R 9着/13頭+0.8秒 11/08 3福島15R 1着/16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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ベアアッコチャン	大野	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 10着/11頭+0.8秒 12/13 5中山31R 1着/14頭勝利 10/13 4東京52R 10着/13頭+3.2秒 09/15 4中山51R 4着/16頭+0.5秒 09/06 4中山16R 8着/16頭+1.9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 7.7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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
5	ノアスペシャル	木幡巧	実14.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（125日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 4着/16頭+1.6秒 10/12 4東京46R 7着/15頭+0.9秒 09/20 4中山68R 6着/15頭+1.1秒 06/08 3東京27R 11着/16頭+1.2秒 05/24 2東京98R 5着/16頭+0.6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 5.0着 △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (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。
6	ロイヤルスパイア	坂井	実6.4	○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／111日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉125R 4着/18頭+0.1秒 12/14 5中京42R 5着/13頭+1.0秒 11/29 5東京71R 2着/13頭+0.3秒 09/27 4中山82R 2着/16頭+0.3秒 09/06 4中山12R 2着/12頭+0.3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) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	トワイライトサイト	小崎	実24.9	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山16R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
8	アンプイットアップ	荻野極	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均12.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京72R 15着/16頭+2.2秒 01/25 1中山91R 1着/16頭勝利 01/11 1中山41R 2着/16頭+0.2秒 10/05 4東京21R 12着/16頭+3.7秒 09/15 4中山56R 2着/11頭+0.2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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 6.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	ナインオブレター	吉田豊	実44.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 12/13 5中山37R 13着/16頭+1.2秒 09/27 4中山88R 12着/16頭+2.1秒 09/15 4中山512R 5着/16頭+1.5秒 08/09 2新潟55R 3着/15頭+0.1秒 05/25 2東京106R 6着/9頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
10	トリスティ	★谷原	実25.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京85R 10着/12頭+2.2秒 01/17 1中山69R 6着/8頭+0.5秒 10/26 盛岡11R 6着/12頭+1.4秒 08/23 2札幌19R 3着/9頭+0.8秒 07/22 門別8R 5着/8頭+1.8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	マナマカナ	▲石田	実49.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/01 佐賀8R 3着/12頭+1.1秒 01/18 佐賀5R 3着/11頭+1.2秒 12/27 佐賀9R 5着/10頭+0.5秒 12/06 佐賀5R 2着/10頭+1.0秒 10/30 門別10R 8着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (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) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	ベリーベリーベリー	▲佐藤	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均14.0着と低調／461日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒 04/13 3中山612R 14着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 461日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
13	ベルゼビュート	菊沢	実4.9	△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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.1% (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	エコロカディス	杉原	実12.3	▽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 02/22 1小倉103R 8着/14頭+0.5秒 12/07 5中京26R 13着/16頭+1.4秒 11/16 5東京46R 5着/16頭+0.5秒 07/26 2新潟110R 10着/14頭+1.4秒 07/06 2福島412R 5着/15頭+2.1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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
15	ロックオブソシジ	柴田大	実67.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／67日ぶりの実戦）
前5走 05/27 盛岡1R 1着/10頭勝利 05/18 盛岡4R 1着/8頭勝利 11/18 水沢4R 2着/10頭+0.4秒 10/21 盛岡5R 3着/12頭+0.2秒 10/14 盛岡4R 3着/10頭+0.6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 100% (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) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
16	アイアンナックル	田辺	実13.1	△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）
前5走 02/22 1阪神22R 9着/16頭+2.0秒 02/01 1東京21R 7着/16頭+1.8秒 10/26 4東京91R 3着/14頭+0.5秒 10/11 4東京34R 6着/16頭+3.1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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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

ソニックブレイカー

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

○6ロイヤルスパイア

6.4倍

EV -58%

▲8アンプイットアップ

6.6倍

EV -57%

出走馬全16頭

×2

ソニックブレイカー

戸崎圭

4.5倍

-70%

›

○6

ロイヤルスパイア

坂井

6.4倍

-58%

›

▲8

アンプイットアップ

荻野極

6.6倍

-57%

›

△3

ディヴァインスカイ

津村

13.1倍

-14%

›

△16

アイアンナックル

田辺

13.1倍

-14%

›

△13

ベルゼビュート

菊沢

4.9倍

-69%

›

▽14

エコロカディス

杉原

12.3倍

-24%

›

▽5

ノアスペシャル

木幡巧

14.0倍

-14%

›

▽4

ベアアッコチャン

大野

24.3倍

+49%

›

▽7

トワイライトサイト

小崎

24.9倍

+52%

›

▽10

トリスティ

★谷原

25.7倍

+57%

›

▽12

ベリーベリーベリー

▲佐藤

38.2倍

+134%

›

▽9

ナインオブレター

吉田豊

44.4倍

+172%

›

▽11

マナマカナ

▲石田

49.8倍

+205%

›

▽1

ブルーリヴァーサル

野中

65.3倍

+300%

›

▽15

ロックオブソシジ

柴田大

67.6倍

+314%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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