福島 9R 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

9R 福島競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングズトゥルー	丸田	実5.8	B▲ A△勝率10% 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／前走勝利の勢い／62日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利 08/24 2札幌24R 4着/13頭+0.5秒 08/10 1札幌66R 3着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
2	ヒストリアイ	杉原	実205.6	B▽ A▽勝率4% EV+732% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山112R 12着/16頭+1.7秒 07/13 1函館1010R 9着/12頭+0.8秒 04/26 2東京112R 6着/16頭+1.3秒 02/08 1東京38R 13着/15頭+2.3秒 12/01 5中山212R 13着/16頭+2.0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 9.7着 (不振) 🌟◎ 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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +732% ※ 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	オルトパラティウム推奨	田辺	実19.5	B△ A△勝率7% EV+35% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1京都59R 12着/12頭+2.5秒 12/14 5中京410R 8着/10頭+1.6秒 01/26 1小倉210R 3着/16頭+0.2秒 01/05 1中京19R 3着/11頭+0.9秒 12/01 4中京212R 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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 +36% ※ 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	サトノトルネード	石川	実170.4	B▽ A▽勝率4% EV+589% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 461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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +590% ※ 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	キンググローリー	三浦	実4.3	B○ A○勝率11% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山85R 9着/18頭+1.2秒 01/05 1中山26R 5着/18頭+0.5秒 10/12 4東京42R 4着/10頭+0.7秒 09/20 4中山62R 4着/14頭+0.5秒 08/23 3新潟15R 4着/13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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.8% / 期待値 -53% ※ 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	ハイラント	小崎	実48.8	B▽ A▽勝率5% EV+157% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山27R 7着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 9着/16頭+0.9秒 08/24 2札幌212R 13着/14頭+1.2秒 07/26 1札幌110R 7着/13頭+1.3秒 07/06 1函館810R 3着/10頭+0.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 +157% ※ 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	ビッグベルーガ	松岡	実111.2	B▽ A▽勝率4% EV+352% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／440日ぶりの実戦）
前5走 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +641% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.1% / 期待値 +352% ※ 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	ヴァイザーバルコ	大野	実59.0	B▽ A▽勝率5% EV+196% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉910R 12着/16頭+1.1秒 01/24 1小倉110R 7着/9頭+2.0秒 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +293% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +196% ※ 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	スズカミエール	丸山	実40.2	B▽ A▽勝率6% EV+123% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉910R 11着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉17R 1着/15頭勝利 08/23 4中京19R 4着/6頭+0.4秒 08/02 3中京311R 4着/13頭+0.2秒 05/24 1新潟710R 8着/16頭+0.8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) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +123% ※ 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	ノクターン	坂井	実2.7	B× A×勝率12% EV-68% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山77R 2着/18頭+0.0秒 08/10 2新潟611R 9着/14頭+1.2秒 04/13 2阪神69R 3着/8頭+0.3秒 01/05 1中山16R 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.8% / 期待値 -68% ※ 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	ウインマイルート	菊沢	実58.2	B▽ A▽勝率5% EV+201% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（447日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 447日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +288% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 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	クリフハンガー	原	実156.1	B▽ A▽勝率4% EV+531% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山67R 1着/12頭勝利 01/11 1中山48R 8着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 6着/16頭+0.2秒 09/27 4中山87R 4着/16頭+0.6秒 08/31 3新潟49R 4着/11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 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +940% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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 +532% ※ 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	サトノソティラス	荻野極	実6.0	B△ A△勝率9% EV-44% 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3.0着と安定／前走3着）
前5走 03/01 1阪神49R 4着/9頭+0.9秒 12/07 5中山27R 11着/11頭+2.4秒 11/16 3福島410R 2着/16頭+0.2秒 08/03 3中京411R 1着/8頭勝利 06/07 3阪神16R 1着/13頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 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。
14	モルトマエストーソ	木幡巧	実86.1	B▽ A▽勝率5% EV+304% 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／273日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京39R 6着/10頭+0.6秒 05/25 2東京107R 1着/8頭勝利 04/27 1福島69R 3着/11頭+0.3秒 10/13 4東京37R 7着/8頭+1.1秒 07/21 2福島812R 4着/12頭+0.7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 33% (上り調子) △ ローテーション 273日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +473% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +305% ※ 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	アメティスタ	戸崎圭	実6.5	B△ A▲勝率10% EV-37% 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 01/17 1中山69R 1着/8頭勝利 11/15 3福島33R 1着/16頭勝利 10/12 3京都45R 2着/13頭+0.0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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 期待値 -37% ※ 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 ×

ノクターン

騎手坂井

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5キンググローリー

4.3倍

EV -71%

▲A:△1キングズトゥルー

5.8倍

EV -61%

出走馬全15頭

×A:×10

ノクターン

坂井

2.7倍

-82%

›

○A:○5

キンググローリー

三浦

4.3倍

-71%

›

▲A:△1

キングズトゥルー

丸田

5.8倍

-61%

›

△A:△13

サトノソティラス

荻野極

6.0倍

-60%

›

△A:▲15

アメティスタ

戸崎圭

6.5倍

-56%

›

△A:△3

オルトパラティウム

田辺

19.5倍

+30%

›

▽A:▽9

スズカミエール

丸山

40.2倍

+168%

›

▽A:▽6

ハイラント

小崎

48.8倍

+225%

›

▽A:▽11

ウインマイルート

菊沢

58.2倍

+288%

›

▽A:▽8

ヴァイザーバルコ

大野

59.0倍

+293%

›

▽A:▽14

モルトマエストーソ

木幡巧

86.1倍

+473%

›

▽A:▽7

ビッグベルーガ

松岡

111.2倍

+641%

›

▽A:▽12

クリフハンガー

原

156.1倍

+940%

›

▽A:▽4

サトノトルネード

石川

170.4倍

+999%

›

▽A:▽2

ヒストリアイ

杉原

205.6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)

単勝 3 オルトパラティウム実19.5倍期待値 +35% 推奨 14.3〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 オルトパラティウム実19.5倍期待値 +29% 推奨 15.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

※ 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

9R 福島競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キングズトゥルー	丸田	実5.8	△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／前走勝利の勢い／62日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉49R 6着/11頭+1.5秒 11/09 3福島28R 3着/16頭+0.2秒 09/15 4中山58R 1着/14頭勝利 08/24 2札幌24R 4着/13頭+0.5秒 08/10 1札幌66R 3着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) × 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 9.5% (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。
2	ヒストリアイ	杉原	実205.6	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山112R 12着/16頭+1.7秒 07/13 1函館1010R 9着/12頭+0.8秒 04/26 2東京112R 6着/16頭+1.3秒 02/08 1東京38R 13着/15頭+2.3秒 12/01 5中山212R 13着/16頭+2.0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 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +732% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
3	オルトパラティウム推奨	田辺	実19.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1京都59R 12着/12頭+2.5秒 12/14 5中京410R 8着/10頭+1.6秒 01/26 1小倉210R 3着/16頭+0.2秒 01/05 1中京19R 3着/11頭+0.9秒 12/01 4中京212R 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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
4	サトノトルネード	石川	実170.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／461日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5秒 04/06 3中山49R 6着/12頭+1.5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 6.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 461日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +589% (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。
5	キンググローリー	三浦	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山85R 9着/18頭+1.2秒 01/05 1中山26R 5着/18頭+0.5秒 10/12 4東京42R 4着/10頭+0.7秒 09/20 4中山62R 4着/14頭+0.5秒 08/23 3新潟15R 4着/13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 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 10.8% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ハイラント	小崎	実48.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（83日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山27R 7着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 9着/16頭+0.9秒 08/24 2札幌212R 13着/14頭+1.2秒 07/26 1札幌110R 7着/13頭+1.3秒 07/06 1函館810R 3着/10頭+0.1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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
7	ビッグベルーガ	松岡	実111.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／440日ぶりの実戦）
前5走 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5秒 04/27 1福島69R 4着/11頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
8	ヴァイザーバルコ	大野	実59.0	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉910R 12着/16頭+1.1秒 01/24 1小倉110R 7着/9頭+2.0秒 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
9	スズカミエール	丸山	実40.2	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉910R 11着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉17R 1着/15頭勝利 08/23 4中京19R 4着/6頭+0.4秒 08/02 3中京311R 4着/13頭+0.2秒 05/24 1新潟710R 8着/16頭+0.8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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
10	ノクターン	坂井	実2.7	×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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山77R 2着/18頭+0.0秒 08/10 2新潟611R 9着/14頭+1.2秒 04/13 2阪神69R 3着/8頭+0.3秒 01/05 1中山16R 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
11	ウインマイルート	菊沢	実58.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（447日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1秒 04/20 1福島410R 4着/15頭+0.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 108走で勝率 22% (相性良) △ ローテーション 447日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	クリフハンガー	原	実156.1	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山67R 1着/12頭勝利 01/11 1中山48R 8着/16頭+1.6秒 11/22 3福島59R 6着/16頭+0.2秒 09/27 4中山87R 4着/16頭+0.6秒 08/31 3新潟49R 4着/11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 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +531% (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。
13	サトノソティラス	荻野極	実6.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 03/01 1阪神49R 4着/9頭+0.9秒 12/07 5中山27R 11着/11頭+2.4秒 11/16 3福島410R 2着/16頭+0.2秒 08/03 3中京411R 1着/8頭勝利 06/07 3阪神16R 1着/13頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.3% (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。
14	モルトマエストーソ	木幡巧	実86.1	▽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／273日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京39R 6着/10頭+0.6秒 05/25 2東京107R 1着/8頭勝利 04/27 1福島69R 3着/11頭+0.3秒 10/13 4東京37R 7着/8頭+1.1秒 07/21 2福島812R 4着/12頭+0.7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 33% (上り調子) △ ローテーション 273日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
15	アメティスタ	戸崎圭	実6.5	▲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 01/17 1中山69R 1着/8頭勝利 11/15 3福島33R 1着/16頭勝利 10/12 3京都45R 2着/13頭+0.0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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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

ノクターン

騎手坂井

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5キンググローリー

4.3倍

EV -53%

▲15アメティスタ

6.5倍

EV -37%

出走馬全15頭

×10

ノクターン

坂井

2.7倍

-68%

›

○5

キンググローリー

三浦

4.3倍

-53%

›

▲15

アメティスタ

戸崎圭

6.5倍

-37%

›

△1

キングズトゥルー

丸田

5.8倍

-44%

›

△13

サトノソティラス

荻野極

6.0倍

-44%

›

△3

オルトパラティウム

田辺

19.5倍

+35%

›

▽9

スズカミエール

丸山

40.2倍

+123%

›

▽6

ハイラント

小崎

48.8倍

+157%

›

▽11

ウインマイルート

菊沢

58.2倍

+201%

›

▽8

ヴァイザーバルコ

大野

59.0倍

+196%

›

▽14

モルトマエストーソ

木幡巧

86.1倍

+304%

›

▽7

ビッグベルーガ

松岡

111.2倍

+352%

›

▽12

クリフハンガー

原

156.1倍

+531%

›

▽4

サトノトルネード

石川

170.4倍

+589%

›

▽2

ヒストリアイ

杉原

205.6倍

+732%

›

💡 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)

単勝 3 オルトパラティウム実19.5倍期待値 +35% 推奨 14.3〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 オルトパラティウム実19.5倍期待値 +29% 推奨 15.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

※ 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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