福島 12R 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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スカイレックス	小林脩	実50.1	B▽ A▽勝率5% EV+138% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 2着/15頭+1.3秒 02/14 1東京53R 8着/16頭+1.3秒 01/25 1中山94R 5着/16頭+1.3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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +234% (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 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +138% ※ 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	ブレゲアン推奨	三浦	実19.2	B▽ A▽勝率6% EV+19% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3着/15頭+1.2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 14着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +20% ※ 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	モヴレクス	菊沢	実85.4	B▽ A▽勝率4% EV+237% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +469% (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 14位 / 勝率 4.0% / 期待値 +238% ※ 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	ホノボノ	石川	実38.1	B▽ A▽勝率5% EV+104% 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／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 8着/9頭+1.8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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 +105% ※ 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	ヴィーデ	小崎	実224.1	B▽ A▽勝率4% EV+774% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2秒 05/10 2東京510R 9着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0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 6.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +775% ※ 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	アンティミスト	丸山	実10.5	B△ A△勝率8% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4秒 08/03 1札幌41R 1着/12頭勝利 07/13 1函館105R 6着/7頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 -20% ※ 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	タケルムサシ	原	実7.7	B△ A△勝率8% EV-38% 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 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1秒 12/07 5中京21R 6着/13頭+2.1秒 11/15 5東京33R 8着/14頭+1.6秒 10/25 4東京86R 9着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 6.7% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 期待値 -38% ※ 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	エリーニック	木幡巧	実4.9	B▲ A▲勝率10% EV-51% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神25R 13着/13頭+3.3秒 12/20 5中山55R 8着/17頭+2.1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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 期待値 -52% ※ 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	コパノエイダン	柴田大	実11.5	B△ A△勝率7% EV-14% 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／前走勝利の勢い）
前5走 02/15 1東京62R 5着/13頭+1.5秒 01/24 1中山82R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山32R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京21R 9着/16頭+3.6秒 09/06 4中山16R 3着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 期待値 -15% ※ 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	レッドロスタム推奨	坂井	実19.9	B▽ A▽勝率6% EV+25% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +25% ※ 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	アジアントレジャー	吉田豊	実39.0	B▽ A▽勝率5% EV+109% 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 01/24 1中山86R 11着/13頭+3.1秒 01/10 1中山39R 10着/10頭+2.8秒 11/16 5東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.4% / 期待値 +109% ※ 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	アルプスオジョー	横山典	実16.3	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 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6秒 03/13 船橋9R 13着/13頭+3.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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。
13	エコロガノン	荻野極	実4.8	B○ A○勝率10% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9秒 10/19 4東京74R 2着/16頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 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 6.7% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.2% / 期待値 -51% ※ 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	アスパラゴ	大野	実76.2	B▽ A▽勝率4% EV+202% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 8着/13頭+2.3秒 01/11 1中山42R 8着/16頭+2.3秒 12/28 5中山82R 10着/16頭+1.7秒 10/18 4新潟12R 8着/14頭+2.4秒 08/31 3新潟46R 5着/15頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +408% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.0% / 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。
15	アトミックブレス	戸崎圭	実3.7	B× A×勝率11% EV-59% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 1着/16頭勝利 01/31 1東京14R 3着/16頭+0.8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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 27.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.0% / 期待値 -59% ※ 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 ×

アトミックブレス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13エコロガノン

4.8倍

EV -68%

▲A:▲8エリーニック

4.9倍

EV -67%

出走馬全15頭

×A:×15

アトミックブレス

戸崎圭

3.7倍

-75%

›

○A:○13

エコロガノン

荻野極

4.8倍

-68%

›

▲A:▲8

エリーニック

木幡巧

4.9倍

-67%

›

△A:△7

タケルムサシ

原

7.7倍

-48%

›

△A:△6

アンティミスト

丸山

10.5倍

-30%

›

△A:△9

コパノエイダン

柴田大

11.5倍

-23%

›

▽A:▽12

アルプスオジョー

横山典

16.3倍

+8%

›

▽A:▽2

ブレゲアン

三浦

19.2倍

+28%

›

▽A:▽10

レッドロスタム

坂井

19.9倍

+32%

›

▽A:▽4

ホノボノ

石川

38.1倍

+154%

›

▽A:▽11

アジアントレジャー

吉田豊

39.0倍

+160%

›

▽A:▽1

スカイレックス

小林脩

50.1倍

+234%

›

▽A:▽14

アスパラゴ

大野

76.2倍

+408%

›

▽A:▽3

モヴレクス

菊沢

85.4倍

+469%

›

▽A:▽5

ヴィーデ

小崎

224.1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 10 レッドロスタム実19.9倍期待値 +25% 推奨 15.9〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ブレゲアン実19.2倍期待値 +19% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 レッドロスタム実19.9倍期待値 +32% 推奨 15.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ブレゲアン実19.2倍期待値 +27% 推奨 15.0〜30.0倍 100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

12R 福島競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スカイレックス	小林脩	実50.1	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山12R 2着/15頭+1.3秒 02/14 1東京53R 8着/16頭+1.3秒 01/25 1中山94R 5着/16頭+1.3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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
2	ブレゲアン推奨	三浦	実19.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1中山96R 14着/15頭+8.6秒 01/04 1中山17R 7着/16頭+1.1秒 09/14 4中山46R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟42R 5着/15頭+0.7秒 08/09 2新潟54R 3着/15頭+1.2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 14着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
3	モヴレクス	菊沢	実85.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉88R 4着/15頭+1.0秒 01/24 1小倉18R 4着/7頭+1.0秒 01/11 1中山47R 10着/16頭+1.9秒 11/23 5東京57R 9着/16頭+1.5秒 10/25 4新潟38R 8着/14頭+2.1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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +237% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
4	ホノボノ	石川	実38.1	▽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／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉91R 4着/14頭+1.8秒 02/15 1小倉85R 16着/16頭+2.3秒 11/16 5東京42R 12着/18頭+1.9秒 10/25 4新潟33R 7着/13頭+0.7秒 07/27 2新潟23R 8着/9頭+1.8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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ヴィーデ	小崎	実224.1	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 16着/16頭+2.0秒 12/07 5中山212R 14着/16頭+2.6秒 08/02 2新潟310R 11着/13頭+3.7秒 06/28 2福島112R 6着/15頭+2.2秒 05/10 2東京510R 9着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +774% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
6	アンティミスト	丸山	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（90日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4秒 08/03 1札幌41R 1着/12頭勝利 07/13 1函館105R 6着/7頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	タケルムサシ	原	実7.7	△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 02/22 1東京82R 5着/13頭+2.0秒 02/10 1東京42R 2着/13頭+0.1秒 12/07 5中京21R 6着/13頭+2.1秒 11/15 5東京33R 8着/14頭+1.6秒 10/25 4東京86R 9着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	エリーニック	木幡巧	実4.9	▲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／76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神25R 13着/13頭+3.3秒 12/20 5中山55R 8着/17頭+2.1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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	コパノエイダン	柴田大	実11.5	△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／前走勝利の勢い）
前5走 02/15 1東京62R 5着/13頭+1.5秒 01/24 1中山82R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山32R 3着/16頭+0.4秒 10/05 4東京21R 9着/16頭+3.6秒 09/06 4中山16R 3着/16頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	レッドロスタム推奨	坂井	実19.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒 05/10 1新潟39R 4着/8頭+0.7秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	アジアントレジャー	吉田豊	実39.0	▽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 01/24 1中山86R 11着/13頭+3.1秒 01/10 1中山39R 10着/10頭+2.8秒 11/16 5東京44R 1着/16頭勝利 ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
12	アルプスオジョー	横山典	実16.3	▽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 02/21 1東京77R 13着/16頭+3.2秒 08/09 2新潟59R 7着/14頭+1.3秒 07/19 2福島76R 4着/14頭+1.3秒 06/14 3東京312R 6着/16頭+1.6秒 03/13 船橋9R 13着/13頭+3.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
13	エコロガノン	荻野極	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山24R 8着/8頭+2.8秒 12/20 5中山57R 1着/16頭勝利 11/30 5東京83R 4着/16頭+1.2秒 11/09 5東京22R 3着/16頭+0.9秒 10/19 4東京74R 2着/16頭+0.5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 6.7着 △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
14	アスパラゴ	大野	実76.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京22R 8着/13頭+2.3秒 01/11 1中山42R 8着/16頭+2.3秒 12/28 5中山82R 10着/16頭+1.7秒 10/18 4新潟12R 8着/14頭+2.4秒 08/31 3新潟46R 5着/15頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 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 4.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	アトミックブレス	戸崎圭	実3.7	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京81R 1着/16頭勝利 01/31 1東京14R 3着/16頭+0.8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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アトミックブレス

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13エコロガノン

4.8倍

EV -51%

▲8エリーニック

4.9倍

EV -51%

出走馬全15頭

×15

アトミックブレス

戸崎圭

3.7倍

-59%

›

○13

エコロガノン

荻野極

4.8倍

-51%

›

▲8

エリーニック

木幡巧

4.9倍

-51%

›

△7

タケルムサシ

原

7.7倍

-38%

›

△6

アンティミスト

丸山

10.5倍

-19%

›

△9

コパノエイダン

柴田大

11.5倍

-14%

›

▽10

レッドロスタム

坂井

19.9倍

+25%

›

▽2

ブレゲアン

三浦

19.2倍

+19%

›

▽12

アルプスオジョー

横山典

16.3倍

-1%

›

▽4

ホノボノ

石川

38.1倍

+104%

›

▽11

アジアントレジャー

吉田豊

39.0倍

+109%

›

▽1

スカイレックス

小林脩

50.1倍

+138%

›

▽14

アスパラゴ

大野

76.2倍

+202%

›

▽3

モヴレクス

菊沢

85.4倍

+237%

›

▽5

ヴィーデ

小崎

224.1倍

+774%

›

💡 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 10 レッドロスタム実19.9倍期待値 +25% 推奨 15.9〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ブレゲアン実19.2倍期待値 +19% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 レッドロスタム実19.9倍期待値 +32% 推奨 15.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ブレゲアン実19.2倍期待値 +27% 推奨 15.0〜30.0倍 100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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