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3.8	B× A×勝率7% EV-75% 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 02/21 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -75% ※ 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22.0	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) +37% (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 6.2% / 期待値 +36% ※ 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5.3	B▲ A▲勝率7% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 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。
4	カリーシ	大野	実41.4	B▽ A▽勝率6% EV+155% 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) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +155% ※ 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52.3	B▽ A▽勝率6% EV+222% 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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +222% ※ 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7.2	B△ A△勝率7% EV-52% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
7	キョウエイボニータ	松岡	実33.5	B▽ A▽勝率6% EV+106% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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) +109% (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 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +107% ※ 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24.5	B▽ A▽勝率6% EV+51% 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) +53% (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 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +51% ※ 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38.0	B▽ A▽勝率5% EV+103% 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) +137% (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 15位 / 勝率 5.4% / 期待値 +104% ※ 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32.3	B▽ A▽勝率7% EV+111% 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 +111% ※ 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28.0	B▽ A▽勝率6% EV+72% 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。
12	ルージュブリッツ推奨	津村	実18.2	B▽ A▽勝率7% EV+18% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 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。
13	ハッピーエンジェル	三浦	実4.6	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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 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	ポッドデスペア	荻野極	実15.9	B△ A△勝率7% EV+3% 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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	ロードトレゾール	団野	実15.1	B△ A△勝率7% EV-1% 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。
16	クレオズニードル	野中	実75.8	B▽ A▽勝率5% EV+306% 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) +373% (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 16位 / 勝率 5.4% / 期待値 +306% ※ 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 ×

ガラベイヤ

騎手石川

単勝オッズ

3.8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

○A:○13ハッピーエンジェル

4.6倍

EV -71%

▲A:▲3ヴァンヴィーヴ

5.3倍

EV -66%

出走馬全16頭

×A:×1

ガラベイヤ

石川

3.8倍

-76%

›

○A:○13

ハッピーエンジェル

三浦

4.6倍

-71%

›

▲A:▲3

ヴァンヴィーヴ

戸崎圭

5.3倍

-66%

›

△A:△6

ヴェントゥーラ

田辺

7.2倍

-55%

›

△A:△15

ロードトレゾール

団野

15.1倍

-5%

›

△A:△14

ポッドデスペア

荻野極

15.9倍

›

▽A:▽12

ルージュブリッツ

津村

18.2倍

+13%

›

▽A:▽2

ダンケルド

杉原

22.0倍

+37%

›

▽A:▽8

セイウンデセオ

菊沢

24.5倍

+53%

›

▽A:▽11

ファビュラススター

原

28.0倍

+75%

›

▽A:▽10

プリティディーヴァ

坂井

32.3倍

+101%

›

▽A:▽7

キョウエイボニータ

松岡

33.5倍

+109%

›

▽A:▽9

イグニション

石橋脩

38.0倍

+137%

›

▽A:▽4

カリーシ

大野

41.4倍

+158%

›

▽A:▽5

マイネルラッシュ

武藤

52.3倍

+226%

›

▽A:▽16

クレオズニードル

野中

75.8倍

+373%

›

💡 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18.2倍期待値 +18% 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3.8	×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 02/21 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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22.0	▽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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
3	ヴァンヴィーヴ	戸崎圭	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
4	カリーシ	大野	実41.4	▽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) +155% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
5	マイネルラッシュ	武藤	実52.3	▽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) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	ヴェントゥーラ	田辺	実7.2	△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／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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
7	キョウエイボニータ	松岡	実33.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	セイウンデセオ	菊沢	実24.5	▽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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
9	イグニション	石橋脩	実38.0	▽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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
10	プリティディーヴァ	坂井	実32.3	▽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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ファビュラススター	原	実28.0	▽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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ルージュブリッツ推奨	津村	実18.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ハッピーエンジェル	三浦	実4.6	○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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
14	ポッドデスペア	荻野極	実15.9	△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
15	ロードトレゾール	団野	実15.1	△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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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75.8	▽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) +306% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ガラベイヤ

騎手石川

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-75%

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

4.6倍

EV -69%

▲3ヴァンヴィーヴ

5.3倍

EV -65%

出走馬全16頭

×1

ガラベイヤ

石川

3.8倍

-75%

›

○13

ハッピーエンジェル

三浦

4.6倍

-69%

›

▲3

ヴァンヴィーヴ

戸崎圭

5.3倍

-65%

›

△6

ヴェントゥーラ

田辺

7.2倍

-52%

›

△15

ロードトレゾール

団野

15.1倍

-1%

›

△14

ポッドデスペア

荻野極

15.9倍

+3%

›

▽12

ルージュブリッツ

津村

18.2倍

+18%

›

▽10

プリティディーヴァ

坂井

32.3倍

+111%

›

▽2

ダンケルド

杉原

22.0倍

+35%

›

▽8

セイウンデセオ

菊沢

24.5倍

+51%

›

▽11

ファビュラススター

原

28.0倍

+72%

›

▽7

キョウエイボニータ

松岡

33.5倍

+106%

›

▽4

カリーシ

大野

41.4倍

+155%

›

▽5

マイネルラッシュ

武藤

52.3倍

+222%

›

▽9

イグニション

石橋脩

38.0倍

+103%

›

▽16

クレオズニードル

野中

75.8倍

+306%

›

💡 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18.2倍期待値 +18% 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。