福島 2R 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

2R 福島競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェイエルグリーン	原	実115.5	B▽ A▽勝率6% EV+606% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +621% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +606% ※ 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	ジャストビコーズ	三浦	実3.4	B× A×勝率6% EV-77% 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3.0着と安定／前走3着／183日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中山63R 4着/15頭+0.2秒 11/23 5東京52R 2着/18頭+0.5秒 10/13 4東京51R 4着/15頭+0.7秒 09/13 4中山31R 5着/11頭+1.8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 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。
3	ダイナマイトメロン	菊沢	実102.0	B▽ A▽勝率6% EV+523% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 12着/16頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +537% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +523% ※ 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	ルビーサンセット	▲石田	実190.0	B▽ A▽勝率6% EV+999% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京54R 10着/15頭+3.4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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1061% ※ 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	フジサン	大野	実22.1	B▽ A▽勝率6% EV+35% 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）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +35% ※ 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	グレイスルーラー	▲佐藤	実22.4	B▽ A▽勝率6% EV+36% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山95R 6着/18頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92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 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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。
7	キリスパークル	石橋脩	実69.2	B▽ A▽勝率6% EV+322% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山22R 14着/16頭+2.7秒 01/17 1中山65R 12着/18頭+0.7秒 12/06 5中山15R 10着/18頭+1.6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 11.7着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +323% ※ 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	サトノスターライト	坂井	実7.1	B△ A△勝率6% EV-53% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/25 1中山95R 3着/18頭+0.4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 4.0着 × 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 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -54% ※ 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	アオゾラランチ	吉田豊	実59.6	B▽ A▽勝率6% EV+264% 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／196日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 10着/17頭+0.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +272% (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 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +264% ※ 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	ロジタイガー	松岡	実167.2	B▽ A▽勝率6% EV+922% 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 10 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +944% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +922% ※ 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	ジャストマイウェイ推奨	石川	実20.8	B△ A△勝率6% EV+34% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 1小倉122R 13着/16頭+1.2秒 01/12 1中山52R 13着/16頭+3.4秒 12/14 5中山43R 4着/18頭+1.5秒 10/11 4東京31R 5着/10頭+0.7秒 09/07 4中山24R 2着/10頭+0.0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 11.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +35% ※ 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	チョコスコーン	伊藤	実190.9	B▽ A▽勝率6% EV+999% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山56R 10着/16頭+1.5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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1067% ※ 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	アマンヘセル	田辺	実29.0	B▽ A△勝率6% EV+87% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 13着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +88% ※ 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	ピースフルマインド	荻野極	実4.2	B○ A○勝率6% EV-72% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 5着/15頭+0.9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 4.3着 × 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 6.2% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -73% ※ 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	クリスタルドレス	江田照	実5.8	B△ A×勝率6% EV-64% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3秒 09/20 4中山65R 11着/16頭+1.0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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 -65% ※ 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	クレアノア	戸崎圭	実5.6	B▲ A▲勝率6% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/07 1東京36R 4着/16頭+0.2秒 11/24 5東京66R 4着/13頭+0.9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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -64% ※ 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 ×

ジャストビコーズ

騎手三浦

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○14ピースフルマインド

4.2倍

EV -73%

▲A:▲16クレアノア

5.6倍

EV -65%

出走馬全16頭

×A:×2

ジャストビコーズ

三浦

3.4倍

-78%

›

○A:○14

ピースフルマインド

荻野極

4.2倍

-73%

›

▲A:▲16

クレアノア

戸崎圭

5.6倍

-65%

›

△A:×15

クリスタルドレス

江田照

5.8倍

-63%

›

△A:△8

サトノスターライト

坂井

7.1倍

-55%

›

△A:△11

ジャストマイウェイ

石川

20.8倍

+30%

›

▽A:▽5

フジサン

大野

22.1倍

+38%

›

▽A:▽6

グレイスルーラー

▲佐藤

22.4倍

+39%

›

▽A:△13

アマンヘセル

田辺

29.0倍

+81%

›

▽A:▽9

アオゾラランチ

吉田豊

59.6倍

+272%

›

▽A:▽7

キリスパークル

石橋脩

69.2倍

+332%

›

▽A:▽3

ダイナマイトメロン

菊沢

102.0倍

+537%

›

▽A:▽1

ジェイエルグリーン

原

115.5倍

+621%

›

▽A:▽10

ロジタイガー

松岡

167.2倍

+944%

›

▽A:▽4

ルビーサンセット

▲石田

190.0倍

+999%

›

▽A:▽12

チョコスコーン

伊藤

190.9倍

+999%

›

💡 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 11 ジャストマイウェイ実20.8倍期待値 +34% 推奨 15.4〜30.0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

2R 福島競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェイエルグリーン	原	実115.5	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 5着/15頭+4.1秒 01/25 1中山92R 13着/14頭+4.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +606% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
2	ジャストビコーズ	三浦	実3.4	×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3.0着と安定／前走3着／183日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中山63R 4着/15頭+0.2秒 11/23 5東京52R 2着/18頭+0.5秒 10/13 4東京51R 4着/15頭+0.7秒 09/13 4中山31R 5着/11頭+1.8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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
3	ダイナマイトメロン	菊沢	実102.0	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 12着/16頭+1.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +523% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ルビーサンセット	▲石田	実190.0	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京54R 10着/15頭+3.4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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
5	フジサン	大野	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	グレイスルーラー	▲佐藤	実22.4	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山95R 6着/18頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	キリスパークル	石橋脩	実69.2	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山22R 14着/16頭+2.7秒 01/17 1中山65R 12着/18頭+0.7秒 12/06 5中山15R 10着/18頭+1.6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 11.7着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 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 6.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
8	サトノスターライト	坂井	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/25 1中山95R 3着/18頭+0.4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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
9	アオゾラランチ	吉田豊	実59.6	▽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／196日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山16R 10着/17頭+0.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +264% (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。
10	ロジタイガー	松岡	実167.2	▽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 10 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +922% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
11	ジャストマイウェイ推奨	石川	実20.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 1小倉122R 13着/16頭+1.2秒 01/12 1中山52R 13着/16頭+3.4秒 12/14 5中山43R 4着/18頭+1.5秒 10/11 4東京31R 5着/10頭+0.7秒 09/07 4中山24R 2着/10頭+0.0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 11.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
12	チョコスコーン	伊藤	実190.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山56R 10着/16頭+1.5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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
13	アマンヘセル	田辺	実29.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 13着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ピースフルマインド	荻野極	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 5着/15頭+0.9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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
15	クリスタルドレス	江田照	実5.8	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3秒 09/20 4中山65R 11着/16頭+1.0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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
16	クレアノア	戸崎圭	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/07 1東京36R 4着/16頭+0.2秒 11/24 5東京66R 4着/13頭+0.9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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジャストビコーズ

騎手三浦

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14ピースフルマインド

4.2倍

EV -72%

▲16クレアノア

5.6倍

EV -63%

出走馬全16頭

×2

ジャストビコーズ

三浦

3.4倍

-77%

›

○14

ピースフルマインド

荻野極

4.2倍

-72%

›

▲16

クレアノア

戸崎圭

5.6倍

-63%

›

△8

サトノスターライト

坂井

7.1倍

-53%

›

△11

ジャストマイウェイ

石川

20.8倍

+34%

›

△13

アマンヘセル

田辺

29.0倍

+87%

›

×15

クリスタルドレス

江田照

5.8倍

-64%

›

▽5

フジサン

大野

22.1倍

+35%

›

▽6

グレイスルーラー

▲佐藤

22.4倍

+36%

›

▽9

アオゾラランチ

吉田豊

59.6倍

+264%

›

▽7

キリスパークル

石橋脩

69.2倍

+322%

›

▽3

ダイナマイトメロン

菊沢

102.0倍

+523%

›

▽1

ジェイエルグリーン

原

115.5倍

+606%

›

▽10

ロジタイガー

松岡

167.2倍

+922%

›

▽4

ルビーサンセット

▲石田

190.0倍

+999%

›

▽12

チョコスコーン

伊藤

190.9倍

+999%

›

💡 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 11 ジャストマイウェイ実20.8倍期待値 +34% 推奨 15.4〜30.0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。
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