福島 10R 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

10R 福島競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェットブレード推奨	菊沢	実14.2	B▽ A△勝率8% EV+14% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 01/05 1中山210R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5中京410R 3着/10頭+0.9秒 11/08 3福島19R 1着/16頭勝利 10/18 4新潟19R 7着/15頭+0.5秒 08/31 3新潟49R 3着/11頭+0.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 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。
2	ゴーソーファー	嶋田	実44.5	B△ A▽勝率8% EV+259% 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）
前5走 03/01 2中山29R 9着/10頭+5.5秒 11/22 4京都512R 15着/15頭+4.2秒 10/18 4東京68R 5着/7頭+0.7秒 05/25 2東京1011R 18着/18頭+5.4秒 04/27 2東京211R 16着/18頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +260% ※ 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	ビッグデイメイク	柴田大	実182.5	B▽ A▽勝率8% 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11.0着と低調）
前5走 01/11 1中山49R 13着/13頭+1.2秒 12/27 5阪神712R 5着/9頭+1.0秒 12/14 5中京410R 9着/10頭+2.4秒 11/06 船橋10R 8着/13頭+1.0秒 10/03 船橋12R 5着/13頭+0.5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 11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 8.8% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +1376% ※ 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	アロンズロッド	戸崎圭	実2.3	B○ A×勝率9% EV-79% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 02/14 1東京59R 3着/8頭+0.4秒 11/24 5東京69R 2着/12頭+0.0秒 10/12 4東京48R 1着/11頭勝利 02/08 1東京36R 1着/18頭勝利 01/18 1中山65R 3着/18頭+0.5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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -80% ※ 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	バセリーナ	野中	実43.3	B△ A▽勝率8% EV+250% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 7着/11頭+1.2秒 01/10 1中山310R 9着/16頭+1.0秒 12/14 5中山49R 11着/12頭+1.2秒 11/08 3福島16R 1着/16頭勝利 06/29 2福島28R 6着/9頭+0.8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 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +250% ※ 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	コスモイシュタル	松岡	実5.3	B▲ A△勝率8% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 11/22 3福島58R 4着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 11着/15頭+0.8秒 09/20 4中山67R 4着/18頭+0.3秒 07/13 2福島69R 4着/13頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.8% (オッズ暗示: 18.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。
7	ルールーリマ	荻野極	実4.5	B× A○勝率9% EV-60% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山67R 3着/18頭+0.1秒 08/03 1札幌48R 3着/11頭+0.3秒 04/20 1福島44R 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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.0% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -60% ※ 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	レッセパッセ	原	実33.9	B▽ A▽勝率8% EV+174% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 5着/15頭+0.5秒 01/05 1京都29R 7着/11頭+1.0秒 12/13 5阪神312R 6着/10頭+0.6秒 11/24 3福島610R 10着/16頭+0.3秒 08/09 1札幌510R 7着/11頭+1.2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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +174% ※ 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	ヤマニンガラッシア	木幡巧	実25.5	B▽ A▽勝率8% EV+106% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（449日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5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 4.0着 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 449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 7.1% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +106% ※ 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	クラヴァンス	坂井	実5.7	B△ A▲勝率9% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 14着/15頭+1.6秒 02/01 1小倉48R 1着/13頭勝利 12/21 5阪神67R 8着/18頭+1.2秒 08/10 3中京69R 1着/14頭勝利 07/20 2小倉84R 2着/18頭+0.1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 8.8% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 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。
11	ヨシヒロ	木幡育	実81.9	B▽ A▽勝率8% EV+562% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回4日福島10R 12着/12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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +618% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +562% ※ 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	バードウォッチャー	津村	実25.8	B▽ A△勝率9% EV+127% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山29R 6着/10頭+1.7秒 02/01 1東京27R 4着/9頭+0.4秒 12/21 5中京610R 7着/10頭+0.4秒 10/26 4新潟410R 7着/16頭+1.0秒 10/04 4東京19R 5着/12頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +128% ※ 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 ○

ルールーリマ

騎手荻野極

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4アロンズロッド

2.3倍

EV -79%

▲A:△6コスモイシュタル

5.3倍

EV -53%

出走馬全12頭

×A:○7

ルールーリマ

荻野極

4.5倍

-54%

›

○A:×4

アロンズロッド

戸崎圭

2.3倍

-79%

›

▲A:△6

コスモイシュタル

松岡

5.3倍

-53%

›

△A:▲10

クラヴァンス

坂井

5.7倍

-49%

›

△A:▽5

バセリーナ

野中

43.3倍

+280%

›

△A:▽2

ゴーソーファー

嶋田

44.5倍

+290%

›

▽A:▽11

ヨシヒロ

木幡育

81.9倍

+618%

›

▽A:▽3

ビッグデイメイク

柴田大

182.5倍

+999%

›

▽A:△1

ジェットブレード

菊沢

14.2倍

+1%

›

▽A:▽9

ヤマニンガラッシア

木幡巧

25.5倍

+81%

›

▽A:△12

バードウォッチャー

津村

25.8倍

+84%

›

▽A:▽8

レッセパッセ

原

33.9倍

+141%

›

💡 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 1 ジェットブレード実14.2倍期待値 +14% 推奨 12.4〜30.0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

10R 福島競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェットブレード推奨	菊沢	実14.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 01/05 1中山210R 5着/11頭+0.6秒 12/14 5中京410R 3着/10頭+0.9秒 11/08 3福島19R 1着/16頭勝利 10/18 4新潟19R 7着/15頭+0.5秒 08/31 3新潟49R 3着/11頭+0.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	ゴーソーファー	嶋田	実44.5	▽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）
前5走 03/01 2中山29R 9着/10頭+5.5秒 11/22 4京都512R 15着/15頭+4.2秒 10/18 4東京68R 5着/7頭+0.7秒 05/25 2東京1011R 18着/18頭+5.4秒 04/27 2東京211R 16着/18頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ビッグデイメイク	柴田大	実182.5	▽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）
前5走 01/11 1中山49R 13着/13頭+1.2秒 12/27 5阪神712R 5着/9頭+1.0秒 12/14 5中京410R 9着/10頭+2.4秒 11/06 船橋10R 8着/13頭+1.0秒 10/03 船橋12R 5着/13頭+0.5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 11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 8.1% (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。
4	アロンズロッド	戸崎圭	実2.3	×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5走 02/14 1東京59R 3着/8頭+0.4秒 11/24 5東京69R 2着/12頭+0.0秒 10/12 4東京48R 1着/11頭勝利 02/08 1東京36R 1着/18頭勝利 01/18 1中山65R 3着/18頭+0.5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 3.0着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	バセリーナ	野中	実43.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 7着/11頭+1.2秒 01/10 1中山310R 9着/16頭+1.0秒 12/14 5中山49R 11着/12頭+1.2秒 11/08 3福島16R 1着/16頭勝利 06/29 2福島28R 6着/9頭+0.8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 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
6	コスモイシュタル	松岡	実5.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 11/22 3福島58R 4着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 11着/15頭+0.8秒 09/20 4中山67R 4着/18頭+0.3秒 07/13 2福島69R 4着/13頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.1% (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。
7	ルールーリマ	荻野極	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/22 1小倉108R 5着/14頭+0.2秒 11/22 3福島59R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山67R 3着/18頭+0.1秒 08/03 1札幌48R 3着/11頭+0.3秒 04/20 1福島44R 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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.8% (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。
8	レッセパッセ	原	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 5着/15頭+0.5秒 01/05 1京都29R 7着/11頭+1.0秒 12/13 5阪神312R 6着/10頭+0.6秒 11/24 3福島610R 10着/16頭+0.3秒 08/09 1札幌510R 7着/11頭+1.2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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
9	ヤマニンガラッシア	木幡巧	実25.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（449日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5秒 04/26 2東京19R 4着/9頭+0.5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 4.0着 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 449日休養明け 🌟◎ 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 8.1% (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。
10	クラヴァンス	坂井	実5.7	▲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／71日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1111R 14着/15頭+1.6秒 02/01 1小倉48R 1着/13頭勝利 12/21 5阪神67R 8着/18頭+1.2秒 08/10 3中京69R 1着/14頭勝利 07/20 2小倉84R 2着/18頭+0.1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 8.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ヨシヒロ	木幡育	実81.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回4日福島10R 12着/12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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +562% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
12	バードウォッチャー	津村	実25.8	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山29R 6着/10頭+1.7秒 02/01 1東京27R 4着/9頭+0.4秒 12/21 5中京610R 7着/10頭+0.4秒 10/26 4新潟410R 7着/16頭+1.0秒 10/04 4東京19R 5着/12頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アロンズロッド

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ルールーリマ

4.5倍

EV -60%

▲10クラヴァンス

5.7倍

EV -49%

出走馬全12頭

×4

アロンズロッド

戸崎圭

2.3倍

-79%

›

○7

ルールーリマ

荻野極

4.5倍

-60%

›

▲10

クラヴァンス

坂井

5.7倍

-49%

›

△12

バードウォッチャー

津村

25.8倍

+127%

›

△6

コスモイシュタル

松岡

5.3倍

-57%

›

△1

ジェットブレード

菊沢

14.2倍

+14%

›

▽9

ヤマニンガラッシア

木幡巧

25.5倍

+106%

›

▽8

レッセパッセ

原

33.9倍

+174%

›

▽5

バセリーナ

野中

43.3倍

+250%

›

▽2

ゴーソーファー

嶋田

44.5倍

+259%

›

▽11

ヨシヒロ

木幡育

81.9倍

+562%

›

▽3

ビッグデイメイク

柴田大

182.5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 1 ジェットブレード実14.2倍期待値 +14% 推奨 12.4〜30.0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

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。