福島 6R 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

6R 福島競馬場　発走 13:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポポラヴィスタ	▲石神道	実12.5	B△ A△勝率8% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 -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。
2	パーフェクトスノー	大野	実159.2	B▽ A▽勝率4% EV+537% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 9着/13頭+1.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +894% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 期待値 +537% ※ 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	フクオトコ	菊沢	実3.9	B○ A○勝率11% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/22 1小倉102R 3着/18頭+0.7秒 01/25 1小倉25R 2着/18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 4.7着 × 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: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.7% / 期待値 -58% ※ 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	ミスデルマー	▲水沼	実410.4	B▽ A▽勝率4% 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13.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 13着/16頭+2.7秒 12/21 5中山67R 12着/16頭+2.8秒 10/18 4新潟11R 13着/13頭+2.2秒 08/03 2新潟44R 13着/13頭+3.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 6.2% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +1542% ※ 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	ジョブックボー	原	実114.8	B▽ A▽勝率4% EV+361% 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／111日ぶりの実戦）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +617% (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 12位 / 勝率 4.0% / 期待値 +361% ※ 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	セーヌデローヴ	石川	実15.3	B△ A▽勝率6% EV-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10.0着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 9着/16頭+2.3秒 01/10 1中山37R 5着/16頭+0.9秒 12/21 5中山65R 4着/16頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
7	サファイアプレミア	丸田	実349.1	B▽ A▽勝率4% 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13.7着と低調）
前5走 02/07 1東京35R 11着/16頭+1.2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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 6.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +1297% ※ 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	ウインテラジーナ	戸崎圭	実2.2	B× A×勝率12% EV-72% 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 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 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 6.2% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.4% / 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。
9	ルンベーラ	木幡巧	実12.0	B△ A△勝率8% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 7着/18頭+1.4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 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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。
10	レッドフリーマン	坂井	実16.0	B▽ A△勝率7% EV+6% 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）
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 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) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 +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。
11	サトノアンナ	丸山	実55.0	B▽ A▽勝率5% EV+202% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／76日ぶりの実戦）
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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +202% ※ 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	ブルーブロディ	▲上里	実56.9	B▽ A▽勝率5% EV+165% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 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) +255% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.7% / 期待値 +166% ※ 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	フライングビーナス	小崎	実65.3	B▽ A▽勝率5% EV+220% 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）
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +308% (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 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +220% ※ 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	シルバープレミア	▲石田	実92.8	B▽ A▽勝率4% EV+298% 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 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +480% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.3% / 期待値 +299% ※ 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	ムーングレイル	荻野極	実5.8	B▲ A▲勝率9% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 10着/16頭+2.8秒 10/05 4東京22R 7着/11頭+1.5秒 09/15 4中山52R 4着/10頭+0.1秒 08/24 3新潟21R 2着/7頭+0.0秒 07/19 2福島74R 7着/16頭+1.1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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 -48% ※ 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	ケイアイギルス	杉原	実393.6	B▽ A▽勝率4% 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15.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 15着/15頭+11.6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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 209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 6.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +1475% ※ 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 ×

ウインテラジーナ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.2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:○3フクオトコ

3.9倍

EV -75%

▲A:▲15ムーングレイル

5.8倍

EV -63%

出走馬全16頭

×A:×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.2倍

-86%

›

○A:○3

フクオトコ

菊沢

3.9倍

-75%

›

▲A:▲15

ムーングレイル

荻野極

5.8倍

-63%

›

△A:△9

ルンベーラ

木幡巧

12.0倍

-25%

›

△A:△1

ポポラヴィスタ

▲石神道

12.5倍

-21%

›

△A:▽6

セーヌデローヴ

石川

15.3倍

-4%

›

▽A:△10

レッドフリーマン

坂井

16.0倍

+0%

›

▽A:▽11

サトノアンナ

丸山

55.0倍

+243%

›

▽A:▽12

ブルーブロディ

▲上里

56.9倍

+255%

›

▽A:▽13

フライングビーナス

小崎

65.3倍

+308%

›

▽A:▽14

シルバープレミア

▲石田

92.8倍

+480%

›

▽A:▽5

ジョブックボー

原

114.8倍

+617%

›

▽A:▽2

パーフェクトスノー

大野

159.2倍

+894%

›

▽A:▽7

サファイアプレミア

丸田

349.1倍

+999%

›

▽A:▽16

ケイアイギルス

杉原

393.6倍

+999%

›

▽A:▽4

ミスデルマー

▲水沼

410.4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）

6R 福島競馬場　発走 13:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ポポラヴィスタ	▲石神道	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉73R 11着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉46R 18着/18頭+3.5秒 01/05 1中山26R 15着/18頭+1.5秒 10/19 4新潟25R 14着/18頭+1.4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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 147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 7.5% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	パーフェクトスノー	大野	実159.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 9着/13頭+1.4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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +537% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
3	フクオトコ	菊沢	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/22 1小倉102R 3着/18頭+0.7秒 01/25 1小倉25R 2着/18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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
4	ミスデルマー	▲水沼	実410.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京76R 13着/16頭+2.7秒 12/21 5中山67R 12着/16頭+2.8秒 10/18 4新潟11R 13着/13頭+2.2秒 08/03 2新潟44R 13着/13頭+3.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 4.0% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
5	ジョブックボー	原	実114.8	▽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／111日ぶりの実戦）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +361% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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	セーヌデローヴ	石川	実15.3	▽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）
前5走 02/01 1東京21R 9着/16頭+2.3秒 01/10 1中山37R 5着/16頭+0.9秒 12/21 5中山65R 4着/16頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 6.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	サファイアプレミア	丸田	実349.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 02/07 1東京35R 11着/16頭+1.2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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 4.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
8	ウインテラジーナ	戸崎圭	実2.2	×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 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 1位 (最上位評価) × 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 12.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
9	ルンベーラ	木幡巧	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/14 2京都56R 6着/17頭+1.2秒 12/21 5中山63R 12着/15頭+1.6秒 11/23 5東京52R 3着/18頭+0.6秒 11/02 4東京113R 2着/10頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 7着/18頭+1.4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 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (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。
10	レッドフリーマン	坂井	実16.0	△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）
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 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (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。
11	サトノアンナ	丸山	実55.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／76日ぶりの実戦）
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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +202% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ブルーブロディ	▲上里	実56.9	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京73R 12着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 16着/16頭+4.8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 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
13	フライングビーナス	小崎	実65.3	▽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）
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
14	シルバープレミア	▲石田	実92.8	▽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）
前5走 12/28 5中山86R 13着/18頭+1.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +298% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
15	ムーングレイル	荻野極	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京83R 10着/16頭+2.8秒 10/05 4東京22R 7着/11頭+1.5秒 09/15 4中山52R 4着/10頭+0.1秒 08/24 3新潟21R 2着/7頭+0.0秒 07/19 2福島74R 7着/16頭+1.1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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
16	ケイアイギルス	杉原	実393.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／209日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 15着/15頭+11.6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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 209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 4.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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

ウインテラジーナ

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3フクオトコ

3.9倍

EV -58%

▲15ムーングレイル

5.8倍

EV -47%

出走馬全16頭

×8

ウインテラジーナ

戸崎圭

2.2倍

-72%

›

○3

フクオトコ

菊沢

3.9倍

-58%

›

▲15

ムーングレイル

荻野極

5.8倍

-47%

›

△9

ルンベーラ

木幡巧

12.0倍

-4%

›

△1

ポポラヴィスタ

▲石神道

12.5倍

-6%

›

△10

レッドフリーマン

坂井

16.0倍

+6%

›

▽6

セーヌデローヴ

石川

15.3倍

-1%

›

▽11

サトノアンナ

丸山

55.0倍

+202%

›

▽13

フライングビーナス

小崎

65.3倍

+220%

›

▽12

ブルーブロディ

▲上里

56.9倍

+165%

›

▽14

シルバープレミア

▲石田

92.8倍

+298%

›

▽5

ジョブックボー

原

114.8倍

+361%

›

▽2

パーフェクトスノー

大野

159.2倍

+537%

›

▽7

サファイアプレミア

丸田

349.1倍

+999%

›

▽16

ケイアイギルス

杉原

393.6倍

+999%

›

▽4

ミスデルマー

▲水沼

410.4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

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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