福島 7R 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

7R 福島競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘルメスギャング	▲石田	実188.7	B▽ A▽勝率5% EV+874% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神46R 4着/8頭+1.8秒 02/15 2京都64R 7着/9頭+3.2秒 01/21 船橋11R 7着/13頭+3.4秒 01/05 1京都24R 8着/11頭+2.0秒 12/21 5中山62R 1着/16頭勝利
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 6.3着 △ ローテーション 98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 9.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +875% ※ 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	ヴァンデスペランス	丸山	実8.6	B△ A△勝率12% EV+0% 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／前走勝利の勢い）
前5走 01/12 1中山53R 4着/16頭+0.7秒 12/20 5中山57R 4着/16頭+1.1秒 10/25 4東京85R 4着/9頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.7% / 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。
3	リアルセンター	原	実151.3	B▽ A▽勝率5% EV+709% 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11.7着と低調）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13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 9.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +710% ※ 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	イモータリス	石川	実4.1	B▲ A▲勝率14% EV-44% 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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山26R 1着/18頭勝利 12/06 5中山15R 2着/18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 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け × 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 9.1% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 期待値 -44% ※ 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	ボニープリンス	戸崎圭	実3.0	B○ A○勝率15% EV-54% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/07 5中山22R 6着/16頭+0.3秒 10/11 4東京35R 4着/14頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.1% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 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。
6	ドナルンバ	荻野極	実2.2	B× A×勝率15% EV-66% 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2.3着と安定／前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山16R 2着/9頭+0.3秒 01/25 1中山99R 4着/12頭+0.4秒 10/25 4東京811R 10着/10頭+1.1秒 08/30 3新潟33R 1着/11頭勝利 07/26 2新潟12R 4着/12頭+0.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.1% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.3% / 期待値 -66% ※ 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	ウインボレロ	武藤	実50.4	B▽ A▽勝率7% EV+245% 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33%と適性高）
前5走 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5着/16頭+0.9秒 08/10 2札幌19R 4着/13頭+0.3秒 04/14 1福島42R 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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 +245% ※ 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	グランプラネッタ	菊沢	実247.7	B▽ A▽勝率5% 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14.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 16着/16頭+3.8秒 09/06 4中山17R 18着/18頭+2.6秒 08/16 2新潟710R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京115R 16着/16頭+3.7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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98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 9.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +1135% ※ 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	マイネルモメンタム	▲石神道	実33.9	B△ A△勝率8% EV+158% 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）
前5走 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌47R 7着/13頭+0.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 +158% ※ 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	ニヴルヘイム推奨	坂井	実23.5	B△ A△勝率8% EV+97% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ23.5倍で期待値+113%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1中山512R 9着/18頭+0.8秒 11/16 5東京412R 4着/13頭+0.5秒 08/31 2札幌49R 10着/14頭+1.9秒 06/07 3東京19R 6着/12頭+2.0秒 03/30 3中山25R 1着/18頭勝利
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) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +97% ※ 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	デリシュー	松岡	実71.9	B▽ A▽勝率6% EV+321% 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0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 4着/13頭+0.7秒 01/25 1小倉212R 5着/14頭+0.3秒 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +553% (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 8位 / 勝率 5.9% / 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。

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 ×

ドナルンバ

騎手荻野極

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5ボニープリンス

3.0倍

EV -72%

▲A:▲4イモータリス

4.1倍

EV -62%

出走馬全11頭

×A:×6

ドナルンバ

荻野極

2.2倍

-80%

›

○A:○5

ボニープリンス

戸崎圭

3.0倍

-72%

›

▲A:▲4

イモータリス

石川

4.1倍

-62%

›

△A:△2

ヴァンデスペランス

丸山

8.6倍

-21%

›

△A:△10

ニヴルヘイム

坂井

23.5倍

+113%

›

△A:△9

マイネルモメンタム

▲石神道

33.9倍

+208%

›

▽A:▽7

ウインボレロ

武藤

50.4倍

+358%

›

▽A:▽11

デリシュー

松岡

71.9倍

+553%

›

▽A:▽3

リアルセンター

原

151.3倍

+999%

›

▽A:▽1

ヘルメスギャング

▲石田

188.7倍

+999%

›

▽A:▽8

グランプラネッタ

菊沢

247.7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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ニヴルヘイム実23.5倍期待値 +113% 推奨 11.0〜30.0倍 300円 ❌不的中

※ 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

7R 福島競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘルメスギャング	▲石田	実188.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神46R 4着/8頭+1.8秒 02/15 2京都64R 7着/9頭+3.2秒 01/21 船橋11R 7着/13頭+3.4秒 01/05 1京都24R 8着/11頭+2.0秒 12/21 5中山62R 1着/16頭勝利
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 6.3着 △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +874% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
2	ヴァンデスペランス	丸山	実8.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 01/12 1中山53R 4着/16頭+0.7秒 12/20 5中山57R 4着/16頭+1.1秒 10/25 4東京85R 4着/9頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	リアルセンター	原	実151.3	▽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11.7着と低調）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
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 11.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +709% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	イモータリス	石川	実4.1	▲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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山26R 1着/18頭勝利 12/06 5中山15R 2着/18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 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ボニープリンス	戸崎圭	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/07 5中山22R 6着/16頭+0.3秒 10/11 4東京35R 4着/14頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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 15.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	ドナルンバ	荻野極	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（直近3走平均2.3着と安定／前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山16R 2着/9頭+0.3秒 01/25 1中山99R 4着/12頭+0.4秒 10/25 4東京811R 10着/10頭+1.1秒 08/30 3新潟33R 1着/11頭勝利 07/26 2新潟12R 4着/12頭+0.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (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。
7	ウインボレロ	武藤	実50.4	▽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33%と適性高）
前5走 02/14 1小倉712R 6着/15頭+0.5秒 11/02 3福島17R 8着/15頭+1.5秒 08/31 2札幌78R 5着/16頭+0.9秒 08/10 2札幌19R 4着/13頭+0.3秒 04/14 1福島42R 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戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	グランプラネッタ	菊沢	実247.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山47R 16着/16頭+3.8秒 09/06 4中山17R 18着/18頭+2.6秒 08/16 2新潟710R 14着/15頭+4.3秒 05/31 2東京115R 16着/16頭+3.7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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98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 5.0% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	マイネルモメンタム	▲石神道	実33.9	△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）
前5走 03/01 1小倉129R 4着/18頭+0.2秒 02/07 1小倉59R 5着/13頭+0.8秒 09/20 4中山67R 6着/18頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 7着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌47R 7着/13頭+0.4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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 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 7.6% (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。
10	ニヴルヘイム推奨	坂井	実23.5	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1中山512R 9着/18頭+0.8秒 11/16 5東京412R 4着/13頭+0.5秒 08/31 2札幌49R 10着/14頭+1.9秒 06/07 3東京19R 6着/12頭+2.0秒 03/30 3中山25R 1着/18頭勝利
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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
11	デリシュー	松岡	実71.9	▽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0%と苦戦傾向／76日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 4着/13頭+0.7秒 01/25 1小倉212R 5着/14頭+0.3秒 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ドナルンバ

騎手荻野極

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ボニープリンス

3.0倍

EV -54%

▲4イモータリス

4.1倍

EV -44%

出走馬全11頭

×6

ドナルンバ

荻野極

2.2倍

-66%

›

○5

ボニープリンス

戸崎圭

3.0倍

-54%

›

▲4

イモータリス

石川

4.1倍

-44%

›

△2

ヴァンデスペランス

丸山

8.6倍

+0%

›

△10

ニヴルヘイム

坂井

23.5倍

+97%

›

△9

マイネルモメンタム

▲石神道

33.9倍

+158%

›

▽7

ウインボレロ

武藤

50.4倍

+245%

›

▽11

デリシュー

松岡

71.9倍

+321%

›

▽3

リアルセンター

原

151.3倍

+709%

›

▽1

ヘルメスギャング

▲石田

188.7倍

+874%

›

▽8

グランプラネッタ

菊沢

247.7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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ニヴルヘイム実23.5倍期待値 +113% 推奨 11.0〜30.0倍 300円 ❌不的中

※ 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。
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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）

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