福島 8R 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

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼファーテソーロ	菊沢	実10.3	B△ A△勝率8% EV-20% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 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。
2	ハルノアラシ	石川	実102.8	B▽ A▽勝率4% EV+351% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +542% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +351% ※ 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	チェルシー	原	実37.5	B▽ A▽勝率5% EV+89% 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 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟34R 10着/15頭+1.5秒 07/05 2福島36R 13着/14頭+4.5秒 04/13 3中山612R 4着/16頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 +89% ※ 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	イズルード	木幡巧	実85.6	B▽ A▽勝率4% EV+277% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/29 2福島27R 6着/16頭+1.7秒 02/22 1東京72R 11着/16頭+2.0秒 01/26 1中山91R 1着/16頭勝利 01/06 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 11/09 3福島33R 6着/16頭+1.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +434% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.4% / 期待値 +278% ※ 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	ダノンリュラ	▲佐藤	実149.6	B▽ A▽勝率4% EV+480% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／265日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟23R 18着/18頭+1.5秒 09/20 4中山68R 4着/15頭+0.8秒 08/30 2札幌312R 9着/15頭+0.9秒 05/03 2東京35R 3着/9頭+0.3秒 02/15 1東京55R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +835% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 3.9% / 期待値 +481% ※ 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	ラエトゥス	大野	実294.4	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11.0着と低調）
前5走 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 3.8% / 期待値 +1012% ※ 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	フラッシュポイント	武藤	実66.1	B▽ A▽勝率6% EV+270% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0秒 09/08 4中山21R 3着/8頭+0.6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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (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 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +270% ※ 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	アイファーリーベン	野中	実607.3	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／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 16着/16頭+3.6秒 11/30 5東京87R 15着/16頭+3.2秒 10/26 4新潟46R 12着/13頭+3.4秒 10/18 4新潟18R 14着/15頭+2.7秒 09/15 4中山512R 15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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +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 15位 / 勝率 3.6% / 期待値 +2069% ※ 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	グラティアム	坂井	実6.0	B▲ A▲勝率9% 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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0秒 06/28 2福島16R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.2% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -45% ※ 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	ミッシオーネ	石橋脩	実164.3	B▽ A▽勝率4% EV+520% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2秒 05/17 2東京77R 9着/14頭+1.6秒 04/27 2東京21R 1着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +926% (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 3.8% / 期待値 +520% ※ 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	ブーケドリス	三浦	実9.3	B△ A△勝率9% EV-17% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/15 5東京31R 4着/13頭+1.5秒 08/23 3新潟15R 7着/13頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -17% ※ 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	ライヴレッドアイ	▲石神道	実3.2	B× A×勝率11% 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走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2秒 07/12 2福島56R 2着/14頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 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 6.2% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.6% / 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。
13	エーティータキオン	木幡育	実734.9	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（395日ぶりの実戦）
前5走 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5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 6.0着 △ ローテーション 395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: 0.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +2525% ※ 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	ジェイエルキャリア	丸山	実8.1	B△ A△勝率8% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 7着/14頭+1.8秒 11/09 5東京29R 12着/15頭+3.1秒 10/18 4新潟15R 1着/15頭勝利 ― ―
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 9.3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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -35% ※ 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	マサノピンクレディ	▲石田	実13.0	B▽ A▽勝率7% EV-5% 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）
前5走 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 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。
16	アイムインディ	戸崎圭	実3.4	B○ A○勝率10% EV-64% 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／前走勝利の勢い）
前5走 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 期待値 -65% ※ 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 ×

ライヴレッドアイ

騎手 ▲石神道

単勝オッズ

3.2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:○16アイムインディ

3.4倍

EV -78%

▲A:▲9グラティアム

6.0倍

EV -62%

出走馬全16頭

×A:×12

ライヴレッドアイ

▲石神道

3.2倍

-80%

›

○A:○16

アイムインディ

戸崎圭

3.4倍

-78%

›

▲A:▲9

グラティアム

坂井

6.0倍

-62%

›

△A:△14

ジェイエルキャリア

丸山

8.1倍

-49%

›

△A:△11

ブーケドリス

三浦

9.3倍

-41%

›

△A:△1

ゼファーテソーロ

菊沢

10.3倍

-35%

›

▽A:▽15

マサノピンクレディ

▲石田

13.0倍

-18%

›

▽A:▽3

チェルシー

原

37.5倍

+134%

›

▽A:▽7

フラッシュポイント

武藤

66.1倍

+313%

›

▽A:▽4

イズルード

木幡巧

85.6倍

+434%

›

▽A:▽2

ハルノアラシ

石川

102.8倍

+542%

›

▽A:▽5

ダノンリュラ

▲佐藤

149.6倍

+835%

›

▽A:▽10

ミッシオーネ

石橋脩

164.3倍

+926%

›

▽A:▽6

ラエトゥス

大野

294.4倍

+999%

›

▽A:▽8

アイファーリーベン

野中

607.3倍

+999%

›

▽A:▽13

エーティータキオン

木幡育

734.9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）

8R 福島競馬場　発走 14:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼファーテソーロ	菊沢	実10.3	△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／97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	ハルノアラシ	石川	実102.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/28 1阪神37R 9着/16頭+1.5秒 01/04 1中山17R 13着/16頭+2.9秒 11/01 4東京107R 8着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 8着/16頭+1.0秒 09/14 4中山48R 10着/15頭+3.1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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	チェルシー	原	実37.5	▽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 01/17 1中山66R 13着/16頭+1.2秒 12/28 5中山87R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟34R 10着/15頭+1.5秒 07/05 2福島36R 13着/14頭+4.5秒 04/13 3中山612R 4着/16頭+1.0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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	イズルード	木幡巧	実85.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 06/29 2福島27R 6着/16頭+1.7秒 02/22 1東京72R 11着/16頭+2.0秒 01/26 1中山91R 1着/16頭勝利 01/06 1中山21R 2着/16頭+0.1秒 11/09 3福島33R 6着/16頭+1.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +277% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
5	ダノンリュラ	▲佐藤	実149.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／265日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟23R 18着/18頭+1.5秒 09/20 4中山68R 4着/15頭+0.8秒 08/30 2札幌312R 9着/15頭+0.9秒 05/03 2東京35R 3着/9頭+0.3秒 02/15 1東京55R 1着/16頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 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 3.9% (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。
6	ラエトゥス	大野	実294.4	▽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 02/07 2京都310R 7着/9頭+2.1秒 10/13 4東京58R 6着/7頭+2.5秒 09/20 4阪神68R 6着/6頭+2.2秒 08/03 3中京43R 1着/7頭勝利 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 3.8% (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。
7	フラッシュポイント	武藤	実66.1	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山18R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 8着/18頭+0.6秒 08/09 2新潟511R 1着/18頭勝利 06/28 2福島12R 2着/16頭+1.0秒 09/08 4中山21R 3着/8頭+0.6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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
8	アイファーリーベン	野中	実607.3	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 16着/16頭+3.6秒 11/30 5東京87R 15着/16頭+3.2秒 10/26 4新潟46R 12着/13頭+3.4秒 10/18 4新潟18R 14着/15頭+2.7秒 09/15 4中山512R 15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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
9	グラティアム	坂井	実6.0	▲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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 5着/14頭+1.5秒 11/09 3福島21R 1着/16頭勝利 10/13 4東京52R 4着/13頭+0.8秒 08/09 2新潟51R 2着/15頭+2.0秒 06/28 2福島16R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
10	ミッシオーネ	石橋脩	実164.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 03/01 1阪神47R 3着/15頭+1.0秒 01/12 1京都57R 16着/16頭+3.8秒 08/17 3中京810R 16着/16頭+3.2秒 05/17 2東京77R 9着/14頭+1.6秒 04/27 2東京21R 1着/16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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +520% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
11	ブーケドリス	三浦	実9.3	△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／118日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 2着/15頭+0.1秒 11/15 5東京31R 4着/13頭+1.5秒 08/23 3新潟15R 7着/13頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ライヴレッドアイ	▲石神道	実3.2	×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走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山31R 1着/16頭勝利 12/27 5中山73R 2着/16頭+0.1秒 07/26 2新潟11R 2着/8頭+0.2秒 07/12 2福島56R 2着/14頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け × 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 10.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
13	エーティータキオン	木幡育	実734.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（395日ぶりの実戦）
前5走 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5秒 06/11 笠松7R 6着/10頭+2.5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 6.0着 △ ローテーション 395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 3.6% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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。
14	ジェイエルキャリア	丸山	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 7着/14頭+1.8秒 11/09 5東京29R 12着/15頭+3.1秒 10/18 4新潟15R 1着/15頭勝利 ― ―
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 9.3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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
15	マサノピンクレディ	▲石田	実13.0	▽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33%と好調）
前5走 01/24 1中山83R 3着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
16	アイムインディ	戸崎圭	実3.4	○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／前走勝利の勢い）
前5走 02/14 1東京55R 3着/16頭+0.1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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ライヴレッドアイ

騎手 ▲石神道

単勝オッズ

3.2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

○16アイムインディ

3.4倍

EV -64%

▲9グラティアム

6.0倍

EV -44%

出走馬全16頭

×12

ライヴレッドアイ

▲石神道

3.2倍

-66%

›

○16

アイムインディ

戸崎圭

3.4倍

-64%

›

▲9

グラティアム

坂井

6.0倍

-44%

›

△11

ブーケドリス

三浦

9.3倍

-17%

›

△14

ジェイエルキャリア

丸山

8.1倍

-35%

›

△1

ゼファーテソーロ

菊沢

10.3倍

-20%

›

▽15

マサノピンクレディ

▲石田

13.0倍

-5%

›

▽7

フラッシュポイント

武藤

66.1倍

+270%

›

▽3

チェルシー

原

37.5倍

+89%

›

▽4

イズルード

木幡巧

85.6倍

+277%

›

▽2

ハルノアラシ

石川

102.8倍

+351%

›

▽5

ダノンリュラ

▲佐藤

149.6倍

+480%

›

▽10

ミッシオーネ

石橋脩

164.3倍

+520%

›

▽6

ラエトゥス

大野

294.4倍

+999%

›

▽8

アイファーリーベン

野中

607.3倍

+999%

›

▽13

エーティータキオン

木幡育

734.9倍

+999%

›

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