福島 5R 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

5R 福島競馬場　発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノイサリビ	戸崎圭	実1.5	B× A×勝率15% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.1% / 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。
2	スリーフラワー	▲佐藤	実12.1	B▲ A△勝率10% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 +21% ※ 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	アップルザビート	石川	実53.4	B▽ A▽勝率7% EV+257% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +385% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +258% ※ 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	リーディンアクター	西村太	実14.3	B△ A△勝率9% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +31% ※ 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	ディスペアーホープ	菊沢	実12.1	B△ A▲勝率11% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 +27% ※ 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	トムキャット	松岡	実72.1	B▽ A▽勝率6% EV+331% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +555% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.0% / 期待値 +331% ※ 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	パルセノスミハ	石橋脩	実63.4	B▽ A▽勝率7% EV+320% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +476% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 +321% ※ 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	センカンナガト	▲石神道	実125.4	B▽ A▽勝率5% EV+513% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +514% ※ 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	ソースウィート	小林脩	実18.3	B▽ A▽勝率9% EV+60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.8% / 期待値 +61% ※ 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	セイリュウ	木幡巧	実5.2	B○ A○勝率13% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 9.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -31% ※ 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	アドバンスアゲイン	武藤	実16.2	B△ A△勝率9% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 期待値 +43% ※ 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 ×

ニシノイサリビ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-86%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10セイリュウ

5.2倍

EV -52%

▲A:△2スリーフラワー

12.1倍

EV +10%

出走馬全11頭

×A:×1

ニシノイサリビ

戸崎圭

1.5倍

-86%

›

○A:○10

セイリュウ

木幡巧

5.2倍

-52%

›

▲A:△2

スリーフラワー

▲佐藤

12.1倍

+10%

›

△A:▲5

ディスペアーホープ

菊沢

12.1倍

+10%

›

△A:△4

リーディンアクター

西村太

14.3倍

+30%

›

△A:△11

アドバンスアゲイン

武藤

16.2倍

+47%

›

▽A:▽9

ソースウィート

小林脩

18.3倍

+66%

›

▽A:▽3

アップルザビート

石川

53.4倍

+385%

›

▽A:▽7

パルセノスミハ

石橋脩

63.4倍

+476%

›

▽A:▽6

トムキャット

松岡

72.1倍

+555%

›

▽A:▽8

センカンナガト

▲石神道

125.4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）

5R 福島競馬場　発走 12:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノイサリビ	戸崎圭	実1.5	×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5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 15.1% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	スリーフラワー	▲佐藤	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
3	アップルザビート	石川	実53.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +257% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
4	リーディンアクター	西村太	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (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。
5	ディスペアーホープ	菊沢	実12.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	トムキャット	松岡	実72.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	パルセノスミハ	石橋脩	実63.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +320% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
8	センカンナガト	▲石神道	実125.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +513% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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	ソースウィート	小林脩	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
10	セイリュウ	木幡巧	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
11	アドバンスアゲイン	武藤	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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

ニシノイサリビ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.5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

○10セイリュウ

5.2倍

EV -30%

▲5ディスペアーホープ

12.1倍

EV +27%

出走馬全11頭

×1

ニシノイサリビ

戸崎圭

1.5倍

-77%

›

○10

セイリュウ

木幡巧

5.2倍

-30%

›

▲5

ディスペアーホープ

菊沢

12.1倍

+27%

›

△2

スリーフラワー

▲佐藤

12.1倍

+21%

›

△4

リーディンアクター

西村太

14.3倍

+31%

›

△11

アドバンスアゲイン

武藤

16.2倍

+43%

›

▽9

ソースウィート

小林脩

18.3倍

+60%

›

▽3

アップルザビート

石川

53.4倍

+257%

›

▽7

パルセノスミハ

石橋脩

63.4倍

+320%

›

▽6

トムキャット

松岡

72.1倍

+331%

›

▽8

センカンナガト

▲石神道

125.4倍

+513%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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