福島 12R 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

12R 福島競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルデキングダム	横山典	実6.8	B○ A△勝率7% EV-54% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神13R 6着/15頭+0.8秒 01/10 1中山32R 2着/16頭+0.0秒 12/20 5中山53R 4着/16頭+1.0秒 10/12 4東京43R 4着/10頭+0.4秒 10/04 4東京12R 3着/9頭+0.3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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 14.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -55% ※ 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	メリーサウンド	大野	実109.9	B▽ A▽勝率7% EV+632% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/01 2中山26R 9着/15頭+2.0秒 02/01 1東京24R 9着/16頭+1.6秒 11/15 5東京37R 10着/16頭+1.6秒 10/25 4東京87R 10着/16頭+2.4秒 10/11 4東京38R 15着/16頭+4.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +616% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +633% ※ 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	ソナタン	津村	実13.9	B▽ A▽勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 14着/16頭+1.1秒 11/09 5東京27R 6着/16頭+1.1秒 10/18 4東京66R 2着/15頭+0.1秒 08/09 2新潟54R 1着/15頭勝利 07/13 2福島66R 2着/15頭+0.2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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 -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。
4	ジーティーブラック	菊沢	実17.1	B▽ A▽勝率7% EV+14% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +14% ※ 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	ノアチュロス	杉原	実115.5	B▽ A▽勝率7% EV+670% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山57R 5着/15頭+2.0秒 12/27 5中山78R 11着/16頭+2.2秒 11/14 大井7R 1着/12頭勝利 10/24 大井6R 3着/10頭+0.7秒 10/10 大井4R 4着/12頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +652% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.7% / 期待値 +670% ※ 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	サムシングニュー	△石神道	実9.9	B▲ A△勝率7% EV-33% 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 02/15 1小倉81R 1着/16頭勝利 01/17 1中山62R 2着/16頭+0.9秒 09/28 4中山93R 8着/16頭+2.0秒 09/07 4中山25R 8着/12頭+2.0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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -34% ※ 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	イサチルシーキング	木幡巧	実4.9	B× A○勝率7% EV-67% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 11/08 5東京15R 8着/13頭+1.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.7% / 期待値 -67% ※ 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	スーパーホース	石川	実122.7	B△ A▽勝率7% EV+718% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12頭勝利
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) △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +739% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.7% / 期待値 +718% ※ 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	キングプロフィット	▲石田	実178.0	B▽ A▽勝率7% 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8.0着と低調）
前5走 12/13 5中山37R 15着/16頭+2.1秒 04/05 3中山312R 11着/16頭+2.0秒 03/15 2中山58R 5着/16頭+0.5秒 02/16 1東京67R 14着/16頭+1.9秒 12/10 金沢8R 1着/10頭勝利
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 8.0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 6.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1087% ※ 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	ノーウェアマン	田辺	実13.3	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0秒 09/15 4中山55R 5着/13頭+0.4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 10.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
11	エアトベーレ	嶋田	実3.4	B× A×勝率7% 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走で勝率33%と好調）
前5走 02/10 1東京43R 4着/16頭+0.5秒 01/25 1小倉21R 2着/16頭+0.0秒 12/14 5中京41R 2着/13頭+0.4秒 11/15 3福島35R 11着/16頭+0.9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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.7% / 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。
12	ウインドワンピース	野中	実172.0	B▽ A▽勝率7% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（483日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 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 6.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.7% / 期待値 +1047% ※ 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	カイトヴィント	柴田大	実40.5	B▽ A▽勝率7% EV+170% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京52R 11着/16頭+1.4秒 01/31 1東京12R 8着/16頭+1.8秒 01/05 1中山24R 9着/13頭+3.2秒 12/14 5中山48R 7着/14頭+2.2秒 11/22 3福島56R 11着/15頭+2.0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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 +170% ※ 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	リポジノ	小崎	実15.0	B△ A▽勝率7% EV+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67%と好調／前走勝利の勢い／65日ぶりの実戦）
前5走 12/11 園田12R 7着/12頭+1.7秒 11/19 園田9R 1着/10頭勝利 09/07 2札幌63R 2着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 2着/14頭+0.4秒 07/05 2小倉36R 6着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +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。
15	ヘルヴェティオス	坂井	実5.7	B× A▲勝率7% EV-62% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 03/01 2中山28R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山37R 3着/16頭+0.3秒 02/22 1東京72R 7着/16頭+0.7秒 01/13 1中山57R 6着/11頭+0.5秒 11/24 5東京81R 1着/16頭勝利
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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.7% / 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。

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 ×

エアトベーレ

騎手嶋田

単勝オッズ

3.4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:△1アルデキングダム

6.8倍

EV -53%

▲A:△6サムシングニュー

9.9倍

EV -32%

出走馬全15頭

×A:×11

エアトベーレ

嶋田

3.4倍

-76%

›

○A:△1

アルデキングダム

横山典

6.8倍

-53%

›

▲A:△6

サムシングニュー

△石神道

9.9倍

-32%

›

△A:△10

ノーウェアマン

田辺

13.3倍

-9%

›

△A:▽14

リポジノ

小崎

15.0倍

+2%

›

△A:▽8

スーパーホース

石川

122.7倍

+739%

›

▽A:▽9

キングプロフィット

▲石田

178.0倍

+999%

›

×A:○7

イサチルシーキング

木幡巧

4.9倍

-68%

›

×A:▲15

ヘルヴェティオス

坂井

5.7倍

-62%

›

▽A:▽3

ソナタン

津村

13.9倍

-9%

›

▽A:▽4

ジーティーブラック

菊沢

17.1倍

+11%

›

▽A:▽13

カイトヴィント

柴田大

40.5倍

+163%

›

▽A:▽2

メリーサウンド

大野

109.9倍

+616%

›

▽A:▽5

ノアチュロス

杉原

115.5倍

+652%

›

▽A:▽12

ウインドワンピース

野中

172.0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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

12R 福島競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルデキングダム	横山典	実6.8	△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 02/21 1阪神13R 6着/15頭+0.8秒 01/10 1中山32R 2着/16頭+0.0秒 12/20 5中山53R 4着/16頭+1.0秒 10/12 4東京43R 4着/10頭+0.4秒 10/04 4東京12R 3着/9頭+0.3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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
2	メリーサウンド	大野	実109.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 03/01 2中山26R 9着/15頭+2.0秒 02/01 1東京24R 9着/16頭+1.6秒 11/15 5東京37R 10着/16頭+1.6秒 10/25 4東京87R 10着/16頭+2.4秒 10/11 4東京38R 15着/16頭+4.4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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +632% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
3	ソナタン	津村	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京712R 14着/16頭+1.1秒 11/09 5東京27R 6着/16頭+1.1秒 10/18 4東京66R 2着/15頭+0.1秒 08/09 2新潟54R 1着/15頭勝利 07/13 2福島66R 2着/15頭+0.2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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
4	ジーティーブラック	菊沢	実17.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山19R 6着/8頭+1.4秒 02/10 1東京42R 1着/13頭勝利 01/17 1中山63R 5着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
5	ノアチュロス	杉原	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9.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山57R 5着/15頭+2.0秒 12/27 5中山78R 11着/16頭+2.2秒 11/14 大井7R 1着/12頭勝利 10/24 大井6R 3着/10頭+0.7秒 10/10 大井4R 4着/12頭+1.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +670% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
6	サムシングニュー	△石神道	実9.9	△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）
前5走 02/15 1小倉81R 1着/16頭勝利 01/17 1中山62R 2着/16頭+0.9秒 09/28 4中山93R 8着/16頭+2.0秒 09/07 4中山25R 8着/12頭+2.0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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
7	イサチルシーキング	木幡巧	実4.9	○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／78日ぶりの実戦）
前5走 11/08 5東京15R 8着/13頭+1.7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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 6.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	スーパーホース	石川	実122.7	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 7着/16頭+1.5秒 11/13 名古屋7R 2着/11頭+0.1秒 10/17 名古屋5R 1着/12頭勝利 06/24 名古屋10R 7着/12頭+2.0秒 06/04 名古屋4R 1着/12頭勝利
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) △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +718% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
9	キングプロフィット	▲石田	実178.0	▽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）
前5走 12/13 5中山37R 15着/16頭+2.1秒 04/05 3中山312R 11着/16頭+2.0秒 03/15 2中山58R 5着/16頭+0.5秒 02/16 1東京67R 14着/16頭+1.9秒 12/10 金沢8R 1着/10頭勝利
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 8.0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 6.7% (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。
10	ノーウェアマン	田辺	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山711R 15着/16頭+1.8秒 10/25 4東京83R 1着/9頭勝利 10/19 4東京72R 6着/8頭+3.0秒 09/15 4中山55R 5着/13頭+0.4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 10.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	エアトベーレ	嶋田	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走で勝率33%と好調）
前5走 02/10 1東京43R 4着/16頭+0.5秒 01/25 1小倉21R 2着/16頭+0.0秒 12/14 5中京41R 2着/13頭+0.4秒 11/15 3福島35R 11着/16頭+0.9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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (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。
12	ウインドワンピース	野中	実172.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（483日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3秒 03/23 2中京47R 6着/16頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 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 6.7% (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。
13	カイトヴィント	柴田大	実40.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京52R 11着/16頭+1.4秒 01/31 1東京12R 8着/16頭+1.8秒 01/05 1中山24R 9着/13頭+3.2秒 12/14 5中山48R 7着/14頭+2.2秒 11/22 3福島56R 11着/15頭+2.0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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
14	リポジノ	小崎	実15.0	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／65日ぶりの実戦）
前5走 12/11 園田12R 7着/12頭+1.7秒 11/19 園田9R 1着/10頭勝利 09/07 2札幌63R 2着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 2着/14頭+0.4秒 07/05 2小倉36R 6着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ヘルヴェティオス	坂井	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 03/01 2中山28R 2着/16頭+0.3秒 12/13 5中山37R 3着/16頭+0.3秒 02/22 1東京72R 7着/16頭+0.7秒 01/13 1中山57R 6着/11頭+0.5秒 11/24 5東京81R 1着/16頭勝利
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 4.3着 × 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 6.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エアトベーレ

騎手嶋田

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

○7イサチルシーキング

4.9倍

EV -67%

▲15ヘルヴェティオス

5.7倍

EV -62%

出走馬全15頭

×11

エアトベーレ

嶋田

3.4倍

-77%

›

○7

イサチルシーキング

木幡巧

4.9倍

-67%

›

▲15

ヘルヴェティオス

坂井

5.7倍

-62%

›

△1

アルデキングダム

横山典

6.8倍

-54%

›

△6

サムシングニュー

△石神道

9.9倍

-33%

›

△10

ノーウェアマン

田辺

13.3倍

-11%

›

▽3

ソナタン

津村

13.9倍

-7%

›

▽14

リポジノ

小崎

15.0倍

+0%

›

▽4

ジーティーブラック

菊沢

17.1倍

+14%

›

▽13

カイトヴィント

柴田大

40.5倍

+170%

›

▽2

メリーサウンド

大野

109.9倍

+632%

›

▽5

ノアチュロス

杉原

115.5倍

+670%

›

▽8

スーパーホース

石川

122.7倍

+718%

›

▽12

ウインドワンピース

野中

172.0倍

+999%

›

▽9

キングプロフィット

▲石田

178.0倍

+999%

›

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