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 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウンテック	木幡育	実266.0	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 02/22 佐賀4R 1着/11頭勝利 02/12 佐賀12R 6着/11頭+1.9秒 01/25 佐賀1R 2着/11頭+0.1秒 01/05 佐賀5R 11着/11頭+3.6秒 12/14 佐賀3R 5着/11頭+1.6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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1526% ※ 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	ロスパレドネス	坂井	実5.8	B○ A○勝率6% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／316日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌511R 5着/12頭+0.6秒 06/29 2福島25R 1着/13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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 316日休養明け × 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 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -62% ※ 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	スイートオレンジ	菊沢	実14.6	B▽ A▽勝率6% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島19R 2着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟19R 3着/15頭+0.1秒 08/16 2新潟712R 1着/17頭勝利 08/02 2新潟312R 3着/12頭+0.4秒 05/24 2東京95R 12着/17頭+1.7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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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。
4	ジャグアール	石橋脩	実35.0	B▽ A▽勝率6% EV+113% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4秒 09/07 2札幌68R 12着/16頭+1.7秒 08/09 1札幌512R 7着/11頭+0.8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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +114% ※ 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	ポッドロルフ	三浦	実40.3	B▽ A△勝率6% EV+161% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟112R 6着/12頭+1.3秒 07/26 2新潟112R 1着/17頭勝利 05/10 2東京55R 6着/16頭+0.5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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +161% ※ 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	ミッドセンチュリー	嶋田	実32.8	B▽ A▽勝率6% EV+100% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 01/17 1中山67R 6着/12頭+0.5秒 12/27 5中山77R 3着/18頭+0.1秒 09/06 4中山17R 1着/18頭勝利 08/16 2新潟712R 4着/17頭+0.3秒 08/03 2新潟411R 8着/14頭+0.4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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +100% ※ 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	リスレジャンデール	杉原	実8.2	B△ A▽勝率6% EV-49% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 7着/12頭+0.5秒 11/23 5東京52R 1着/18頭勝利 10/11 4東京33R 2着/10頭+0.1秒 08/24 2札幌25R 2着/11頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
8	アメテュストス	戸崎圭	実3.0	B× A×勝率6% EV-80% 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（前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 8着/15頭+0.5秒 09/27 4中山89R 2着/9頭+0.0秒 07/19 2福島73R 1着/10頭勝利 06/08 3東京25R 4着/10頭+1.3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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -81% ※ 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	モウエエデショー	野中	実7.7	B▲ A×勝率6% EV-52% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7秒 08/30 3新潟32R 12着/15頭+4.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106日休養明け × 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 7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。
10	インヴェスター	菅原隆	実354.5	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14.7着と低調）
前5走 02/15 1東京67R 13着/16頭+3.3秒 12/17 笠松6R 7着/10頭+2.2秒 11/18 笠松11R 1着/10頭勝利 11/04 笠松12R 7着/9頭+1.1秒 10/21 笠松10R 4着/10頭+0.8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 14.7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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +2067% ※ 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	アレクレア	松岡	実104.6	B▽ A▽勝率6% EV+539% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6秒 01/22 笠松6R 1着/9頭勝利 12/14 金沢6R 1着/9頭勝利 12/01 金沢6R 2着/8頭+0.2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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +553% (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 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +539% ※ 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	ミエノストロング	石川	実10.1	B△ A△勝率6% EV-34% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉116R 4着/16頭+0.5秒 02/14 1小倉75R 3着/18頭+0.4秒 12/20 5中京55R 9着/18頭+0.7秒 11/24 3福島65R 2着/16頭+0.1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) -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 6.5% / 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。
13	ピエナフェーヴル推奨	田辺	実19.8	B▽ A△勝率6% EV+28% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／95日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/19 姫路12R 3着/10頭+0.2秒 01/22 姫路8R 1着/10頭勝利 12/30 園田8R 1着/10頭勝利 04/12 3中山55R 2着/12頭+0.3秒 03/15 2中山55R 2着/18頭+0.5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 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (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 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +28% ※ 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	コズミックボックス	武藤	実54.6	B▽ A▽勝率6% EV+233% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京88R 4着/8頭+0.9秒 10/12 4東京42R 1着/10頭勝利 09/21 4中山71R 2着/16頭+0.1秒 08/10 1札幌65R 4着/12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 14着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +234% ※ 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	トーセンブリラーレ	津村	実8.0	B△ A▲勝率6% EV-48% 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 01/05 1中山23R 11着/12頭+3.4秒 12/14 5中京45R 5着/13頭+2.8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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -48% ※ 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	コスモアチーブ	△石神道	実24.0	B▽ A▽勝率6% EV+46% 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／前走3着）
前5走 12/20 5中京58R 7着/16頭+0.6秒 11/24 3福島612R 14着/16頭+1.2秒 11/08 3福島19R 5着/16頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 10着/15頭+0.6秒 05/31 2東京115R 1着/16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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +47% ※ 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 ×

アメテュストス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ロスパレドネス

5.8倍

EV -63%

▲A:×9モウエエデショー

7.7倍

EV -51%

出走馬全16頭

×A:×8

アメテュストス

戸崎圭

3.0倍

-81%

›

○A:○2

ロスパレドネス

坂井

5.8倍

-63%

›

▲A:×9

モウエエデショー

野中

7.7倍

-51%

›

△A:▲15

トーセンブリラーレ

津村

8.0倍

-50%

›

△A:▽7

リスレジャンデール

杉原

8.2倍

-48%

›

△A:△12

ミエノストロング

石川

10.1倍

-36%

›

▽A:▽3

スイートオレンジ

菊沢

14.6倍

-8%

›

▽A:△13

ピエナフェーヴル

田辺

19.8倍

+23%

›

▽A:▽16

コスモアチーブ

△石神道

24.0倍

+50%

›

▽A:▽6

ミッドセンチュリー

嶋田

32.8倍

+104%

›

▽A:▽4

ジャグアール

石橋脩

35.0倍

+118%

›

▽A:△5

ポッドロルフ

三浦

40.3倍

+151%

›

▽A:▽14

コズミックボックス

武藤

54.6倍

+241%

›

▽A:▽11

アレクレア

松岡

104.6倍

+553%

›

▽A:▽1

クラウンテック

木幡育

266.0倍

+999%

›

▽A:▽10

インヴェスター

菅原隆

354.5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 13 ピエナフェーヴル実19.8倍期待値 +28% 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

8R 福島競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウンテック	木幡育	実266.0	▽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／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 02/22 佐賀4R 1着/11頭勝利 02/12 佐賀12R 6着/11頭+1.9秒 01/25 佐賀1R 2着/11頭+0.1秒 01/05 佐賀5R 11着/11頭+3.6秒 12/14 佐賀3R 5着/11頭+1.6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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	ロスパレドネス	坂井	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／316日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌511R 5着/12頭+0.6秒 06/29 2福島25R 1着/13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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 316日休養明け × 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 6.5% (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。
3	スイートオレンジ	菊沢	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島19R 2着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟19R 3着/15頭+0.1秒 08/16 2新潟712R 1着/17頭勝利 08/02 2新潟312R 3着/12頭+0.4秒 05/24 2東京95R 12着/17頭+1.7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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	ジャグアール	石橋脩	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4秒 09/07 2札幌68R 12着/16頭+1.7秒 08/09 1札幌512R 7着/11頭+0.8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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
5	ポッドロルフ	三浦	実40.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/11 1中山48R 7着/16頭+1.4秒 09/14 4中山412R 5着/16頭+0.8秒 08/23 3新潟112R 6着/12頭+1.3秒 07/26 2新潟112R 1着/17頭勝利 05/10 2東京55R 6着/16頭+0.5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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ミッドセンチュリー	嶋田	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 01/17 1中山67R 6着/12頭+0.5秒 12/27 5中山77R 3着/18頭+0.1秒 09/06 4中山17R 1着/18頭勝利 08/16 2新潟712R 4着/17頭+0.3秒 08/03 2新潟411R 8着/14頭+0.4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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
7	リスレジャンデール	杉原	実8.2	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 7着/12頭+0.5秒 11/23 5東京52R 1着/18頭勝利 10/11 4東京33R 2着/10頭+0.1秒 08/24 2札幌25R 2着/11頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.1% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	アメテュストス	戸崎圭	実3.0	×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（前走3着／71日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山711R 8着/15頭+0.5秒 09/27 4中山89R 2着/9頭+0.0秒 07/19 2福島73R 1着/10頭勝利 06/08 3東京25R 4着/10頭+1.3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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
9	モウエエデショー	野中	実7.7	×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／106日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5中山67R 5着/16頭+1.0秒 09/14 4中山44R 10着/11頭+5.7秒 08/30 3新潟32R 12着/15頭+4.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106日休養明け × 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 6.1% (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。
10	インヴェスター	菅原隆	実354.5	▽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）
前5走 02/15 1東京67R 13着/16頭+3.3秒 12/17 笠松6R 7着/10頭+2.2秒 11/18 笠松11R 1着/10頭勝利 11/04 笠松12R 7着/9頭+1.1秒 10/21 笠松10R 4着/10頭+0.8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 14.7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: 0.3%) ※ 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	アレクレア	松岡	実104.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/20 笠松8R 2着/8頭+0.1秒 02/04 笠松11R 4着/9頭+1.6秒 01/22 笠松6R 1着/9頭勝利 12/14 金沢6R 1着/9頭勝利 12/01 金沢6R 2着/8頭+0.2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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +539% (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。
12	ミエノストロング	石川	実10.1	△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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉116R 4着/16頭+0.5秒 02/14 1小倉75R 3着/18頭+0.4秒 12/20 5中京55R 9着/18頭+0.7秒 11/24 3福島65R 2着/16頭+0.1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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
13	ピエナフェーヴル推奨	田辺	実19.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／95日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/19 姫路12R 3着/10頭+0.2秒 01/22 姫路8R 1着/10頭勝利 12/30 園田8R 1着/10頭勝利 04/12 3中山55R 2着/12頭+0.3秒 03/15 2中山55R 2着/18頭+0.5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 95日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
14	コズミックボックス	武藤	実54.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京88R 4着/8頭+0.9秒 10/12 4東京42R 1着/10頭勝利 09/21 4中山71R 2着/16頭+0.1秒 08/10 1札幌65R 4着/12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 14着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	トーセンブリラーレ	津村	実8.0	▲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 01/05 1中山23R 11着/12頭+3.4秒 12/14 5中京45R 5着/13頭+2.8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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	コスモアチーブ	△石神道	実24.0	▽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／前走3着）
前5走 12/20 5中京58R 7着/16頭+0.6秒 11/24 3福島612R 14着/16頭+1.2秒 11/08 3福島19R 5着/16頭+0.3秒 10/26 4新潟47R 10着/15頭+0.6秒 05/31 2東京115R 1着/16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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アメテュストス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ロスパレドネス

5.8倍

EV -62%

▲15トーセンブリラーレ

8.0倍

EV -48%

出走馬全16頭

×8

アメテュストス

戸崎圭

3.0倍

-80%

›

○2

ロスパレドネス

坂井

5.8倍

-62%

›

▲15

トーセンブリラーレ

津村

8.0倍

-48%

›

△12

ミエノストロング

石川

10.1倍

-34%

›

△13

ピエナフェーヴル

田辺

19.8倍

+28%

›

△5

ポッドロルフ

三浦

40.3倍

+161%

›

×9

モウエエデショー

野中

7.7倍

-52%

›

▽7

リスレジャンデール

杉原

8.2倍

-49%

›

▽3

スイートオレンジ

菊沢

14.6倍

-10%

›

▽16

コスモアチーブ

△石神道

24.0倍

+46%

›

▽6

ミッドセンチュリー

嶋田

32.8倍

+100%

›

▽4

ジャグアール

石橋脩

35.0倍

+113%

›

▽14

コズミックボックス

武藤

54.6倍

+233%

›

▽11

アレクレア

松岡

104.6倍

+539%

›

▽1

クラウンテック

木幡育

266.0倍

+999%

›

▽10

インヴェスター

菅原隆

354.5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 13 ピエナフェーヴル実19.8倍期待値 +28% 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

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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