福島 9R 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

9R 福島競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガラベイヤ	石川	実4.7	B▲ A▲勝率7% 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 02/21 1小倉99R 3着/10頭+0.2秒 01/12 1中山58R 6着/11頭+0.5秒 10/18 4新潟13R 1着/18頭勝利 08/16 2新潟75R 4着/17頭+1.0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) × 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 6.2% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 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。
2	ダンケルド	杉原	実28.3	B▽ A▽勝率6% EV+74% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山68R 9着/16頭+0.8秒 12/20 5中山58R 1着/16頭勝利 09/13 4中山33R 1着/16頭勝利 07/26 2新潟112R 7着/17頭+0.5秒 05/31 2東京113R 3着/18頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (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 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +74% ※ 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	ヴァンヴィーヴ	戸崎圭	実3.6	B× A×勝率7% EV-76% 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2.3着と安定／前走3着）
前5走 01/17 1中山612R 2着/16頭+0.1秒 12/27 5中山79R 4着/16頭+0.7秒 12/06 5中山112R 2着/13頭+0.1秒 11/08 3福島110R 2着/16頭+0.1秒 08/03 1札幌410R 6着/13頭+0.3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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 27.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -76% ※ 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	カリーシ	大野	実67.6	B▽ A▽勝率6% EV+316% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都310R 12着/18頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 7着/16頭+0.4秒 11/02 3京都1112R 10着/12頭+0.7秒 10/05 3京都212R 5着/16頭+0.5秒 08/31 2札幌410R 10着/16頭+0.7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) 🌟◎ 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 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +317% ※ 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	マイネルラッシュ	武藤	実80.2	B▽ A▽勝率6% EV+394% 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9.0着と低調／421日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +395% ※ 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	ヴェントゥーラ	田辺	実7.4	B△ A△勝率7% EV-51% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉127R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉72R 1着/18頭勝利 11/30 7京都16R 9着/12頭+1.1秒 11/02 6京都16R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.2% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -52% ※ 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	キョウエイボニータ	松岡	実28.3	B▽ A▽勝率6% EV+74% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/16 1札幌710R 6着/13頭+0.3秒 07/20 1函館129R 13着/13頭+1.0秒 02/08 1東京39R 1着/16頭勝利 12/07 4中京39R 6着/12頭+0.5秒 10/26 4東京711R 11着/11頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (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 +74% ※ 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	セイウンデセオ	菊沢	実20.5	B△ A▽勝率6% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉412R 1着/18頭勝利 11/15 3福島37R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4中山78R 10着/16頭+0.7秒 07/20 2福島89R 2着/11頭+0.0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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +26% ※ 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	イグニション	石橋脩	実67.7	B▽ A▽勝率5% EV+262% 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 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +323% (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 5.4% / 期待値 +263% ※ 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	プリティディーヴァ	坂井	実39.4	B▽ A▽勝率7% EV+157% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山612R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京512R 5着/18頭+0.3秒 09/27 4中山810R 15着/16頭+1.2秒 06/21 3東京510R 7着/14頭+0.6秒 04/12 3中山511R 4着/14頭+0.2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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (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 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 +157% ※ 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	ファビュラススター	原	実26.2	B▽ A▽勝率6% EV+61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（225日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山112R 11着/13頭+0.7秒 09/27 4中山810R 4着/16頭+0.3秒 07/13 2福島612R 3着/9頭+0.3秒 06/15 3東京49R 4着/10頭+0.5秒 12/22 7京都812R 11着/17頭+1.0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 6.0着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 225日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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。
12	ルージュブリッツ推奨	津村	実23.8	B▽ A△勝率7% EV+55% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/14 1東京57R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京59R 6着/8頭+0.8秒 10/11 4東京31R 1着/10頭勝利 09/13 4中山35R 5着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) 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 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +56% ※ 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	ハッピーエンジェル	三浦	実4.2	B○ A○勝率7% EV-72% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京110R 2着/15頭+0.1秒 12/20 5中京59R 6着/9頭+0.5秒 10/25 4東京811R 4着/10頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 1着/9頭勝利 06/29 2福島26R 1着/7頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18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 6.2% (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。
14	ポッドデスペア	荻野極	実27.1	B▽ A▽勝率7% EV+77% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0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 14 ◎ 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 13着 (大敗) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +77% ※ 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	ロードトレゾール	団野	実11.6	B△ A△勝率7% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 6着/18頭+0.2秒 01/25 1中山98R 12着/15頭+1.7秒 01/11 1中山412R 3着/16頭+0.5秒 11/02 3京都118R 12着/15頭+1.5秒 09/15 4阪神59R 11着/13頭+2.2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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -24% ※ 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	クレオズニードル	野中	実112.8	B▽ A▽勝率5% EV+504% 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／211日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神512R 15着/16頭+1.5秒 11/23 5東京512R 7着/18頭+0.5秒 10/05 4東京29R 12着/17頭+0.8秒 08/10 2新潟612R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟212R 2着/16頭+0.2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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +605% (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 16位 / 勝率 5.4% / 期待値 +505% ※ 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 ×

ヴァンヴィーヴ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.6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

○A:○13ハッピーエンジェル

4.2倍

EV -73%

▲A:▲1ガラベイヤ

4.7倍

EV -70%

出走馬全16頭

×A:×3

ヴァンヴィーヴ

戸崎圭

3.6倍

-77%

›

○A:○13

ハッピーエンジェル

三浦

4.2倍

-73%

›

▲A:▲1

ガラベイヤ

石川

4.7倍

-70%

›

△A:△6

ヴェントゥーラ

田辺

7.4倍

-53%

›

△A:△15

ロードトレゾール

団野

11.6倍

-27%

›

△A:▽8

セイウンデセオ

菊沢

20.5倍

+28%

›

▽A:△12

ルージュブリッツ

津村

23.8倍

+48%

›

▽A:▽11

ファビュラススター

原

26.2倍

+63%

›

▽A:▽14

ポッドデスペア

荻野極

27.1倍

+69%

›

▽A:▽2

ダンケルド

杉原

28.3倍

+76%

›

▽A:▽7

キョウエイボニータ

松岡

28.3倍

+76%

›

▽A:▽10

プリティディーヴァ

坂井

39.4倍

+146%

›

▽A:▽4

カリーシ

大野

67.6倍

+322%

›

▽A:▽9

イグニション

石橋脩

67.7倍

+323%

›

▽A:▽5

マイネルラッシュ

武藤

80.2倍

+401%

›

▽A:▽16

クレオズニードル

野中

112.8倍

+605%

›

💡 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 12 ルージュブリッツ実23.8倍期待値 +55% 推奨 15.3〜30.0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

9R 福島競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガラベイヤ	石川	実4.7	▲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 02/21 1小倉99R 3着/10頭+0.2秒 01/12 1中山58R 6着/11頭+0.5秒 10/18 4新潟13R 1着/18頭勝利 08/16 2新潟75R 4着/17頭+1.0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) × 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 6.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ダンケルド	杉原	実28.3	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山68R 9着/16頭+0.8秒 12/20 5中山58R 1着/16頭勝利 09/13 4中山33R 1着/16頭勝利 07/26 2新潟112R 7着/17頭+0.5秒 05/31 2東京113R 3着/18頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (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。
3	ヴァンヴィーヴ	戸崎圭	実3.6	×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2.3着と安定／前走3着）
前5走 01/17 1中山612R 2着/16頭+0.1秒 12/27 5中山79R 4着/16頭+0.7秒 12/06 5中山112R 2着/13頭+0.1秒 11/08 3福島110R 2着/16頭+0.1秒 08/03 1札幌410R 6着/13頭+0.3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 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	カリーシ	大野	実67.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都310R 12着/18頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 7着/16頭+0.4秒 11/02 3京都1112R 10着/12頭+0.7秒 10/05 3京都212R 5着/16頭+0.5秒 08/31 2札幌410R 10着/16頭+0.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
5	マイネルラッシュ	武藤	実80.2	▽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9.0着と低調／421日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9着/16頭+0.6秒 05/24 1新潟711R 9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +394% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
6	ヴェントゥーラ	田辺	実7.4	△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／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉127R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉72R 1着/18頭勝利 11/30 7京都16R 9着/12頭+1.1秒 11/02 6京都16R 5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.5% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	キョウエイボニータ	松岡	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/16 1札幌710R 6着/13頭+0.3秒 07/20 1函館129R 13着/13頭+1.0秒 02/08 1東京39R 1着/16頭勝利 12/07 4中京39R 6着/12頭+0.5秒 10/26 4東京711R 11着/11頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (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。
8	セイウンデセオ	菊沢	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 7着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉412R 1着/18頭勝利 11/15 3福島37R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4中山78R 10着/16頭+0.7秒 07/20 2福島89R 2着/11頭+0.0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) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	イグニション	石橋脩	実67.7	▽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 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1秒 05/24 1新潟711R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +262% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
10	プリティディーヴァ	坂井	実39.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山612R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京512R 5着/18頭+0.3秒 09/27 4中山810R 15着/16頭+1.2秒 06/21 3東京510R 7着/14頭+0.6秒 04/12 3中山511R 4着/14頭+0.2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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (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。
11	ファビュラススター	原	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（225日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山112R 11着/13頭+0.7秒 09/27 4中山810R 4着/16頭+0.3秒 07/13 2福島612R 3着/9頭+0.3秒 06/15 3東京49R 4着/10頭+0.5秒 12/22 7京都812R 11着/17頭+1.0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 6.0着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 225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 6.2% (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。
12	ルージュブリッツ推奨	津村	実23.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 02/14 1東京57R 9着/16頭+0.4秒 11/23 5東京59R 6着/8頭+0.8秒 10/11 4東京31R 1着/10頭勝利 09/13 4中山35R 5着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 91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 6.5% (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。
13	ハッピーエンジェル	三浦	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京110R 2着/15頭+0.1秒 12/20 5中京59R 6着/9頭+0.5秒 10/25 4東京811R 4着/10頭+0.5秒 08/09 2新潟58R 1着/9頭勝利 06/29 2福島26R 1着/7頭勝利
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) × 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。
14	ポッドデスペア	荻野極	実27.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0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 14 ◎ 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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
15	ロードトレゾール	団野	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉810R 6着/18頭+0.2秒 01/25 1中山98R 12着/15頭+1.7秒 01/11 1中山412R 3着/16頭+0.5秒 11/02 3京都118R 12着/15頭+1.5秒 09/15 4阪神59R 11着/13頭+2.2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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
16	クレオズニードル	野中	実112.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／211日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神512R 15着/16頭+1.5秒 11/23 5東京512R 7着/18頭+0.5秒 10/05 4東京29R 12着/17頭+0.8秒 08/10 2新潟612R 1着/18頭勝利 07/27 2新潟212R 2着/16頭+0.2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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +504% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴァンヴィーヴ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ハッピーエンジェル

4.2倍

EV -72%

▲1ガラベイヤ

4.7倍

EV -69%

出走馬全16頭

×3

ヴァンヴィーヴ

戸崎圭

3.6倍

-76%

›

○13

ハッピーエンジェル

三浦

4.2倍

-72%

›

▲1

ガラベイヤ

石川

4.7倍

-69%

›

△6

ヴェントゥーラ

田辺

7.4倍

-51%

›

△15

ロードトレゾール

団野

11.6倍

-24%

›

△12

ルージュブリッツ

津村

23.8倍

+55%

›

▽14

ポッドデスペア

荻野極

27.1倍

+77%

›

▽10

プリティディーヴァ

坂井

39.4倍

+157%

›

▽8

セイウンデセオ

菊沢

20.5倍

+26%

›

▽11

ファビュラススター

原

26.2倍

+61%

›

▽2

ダンケルド

杉原

28.3倍

+74%

›

▽7

キョウエイボニータ

松岡

28.3倍

+74%

›

▽4

カリーシ

大野

67.6倍

+316%

›

▽5

マイネルラッシュ

武藤

80.2倍

+394%

›

▽9

イグニション

石橋脩

67.7倍

+262%

›

▽16

クレオズニードル

野中

112.8倍

+504%

›

💡 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 12 ルージュブリッツ実23.8倍期待値 +55% 推奨 15.3〜30.0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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