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	ピコランド	荻野極	実5.8	B○ A△勝率6% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 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 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -64% ※ 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	アドミ	坂井	実18.5	B▽ A▽勝率6% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1中山81R 3着/16頭+0.9秒 12/27 5中山71R 2着/15頭+0.1秒 10/05 4東京23R 7着/17頭+0.7秒 09/06 4中山12R 10着/12頭+2.0秒 07/06 2福島44R 3着/11頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。
3	ジャメビュ	原	実46.4	B▽ A▽勝率6% EV+188% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15頭+0.5秒 12/07 5中山26R 5着/6頭+1.1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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +188% ※ 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	パストゥザスターズ	▲石田	実234.5	B▽ A▽勝率6% 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／106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 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 13着 (大敗) △ ローテーション 106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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1356% ※ 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	ニンジャトットリ	木幡育	実13.7	B△ A▽勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 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。
6	ミスタートントン	▲石神道	実6.6	B▲ A▲勝率6% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 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。
7	イイクニパッション	三浦	実10.9	B△ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山61R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山81R 2着/16頭+0.5秒 11/30 4京都81R 3着/16頭+0.2秒 10/25 4新潟31R 12着/15頭+0.8秒 08/02 2新潟33R 8着/12頭+1.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -32% ※ 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	フォワードシャッセ	岩田康	実9.2	B△ A△勝率6% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中山65R 11着/16頭+3.0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 7.3着 (不振) × 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: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -43% ※ 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	オスロクィーン	◇今村	実39.6	B▽ A▽勝率6% EV+145% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 13着/16頭+2.2秒 10/19 4新潟22R 10着/15頭+3.1秒 07/12 2福島56R 11着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +146% ※ 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	ジェムシリカ推奨	江田照	実25.8	B▽ A▽勝率6% EV+60% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +60% ※ 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	ツクバヴァンガード	▲佐藤	実2.5	B× A○勝率6% EV-83% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 02/14 1東京51R 3着/16頭+0.8秒 01/18 1中山71R 4着/16頭+0.6秒 09/28 4中山94R 3着/16頭+0.7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.4% / 期待値 -84% ※ 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	ミラビリオン	西村淳	実14.4	B▽ A▽勝率6% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5中山11R 14着/15頭+3.8秒 10/04 4東京13R 10着/17頭+1.2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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -11% ※ 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	トリエンナーレ	小崎	実193.0	B▽ A▽勝率6% 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10.3着と低調）
前5走 01/11 1中山42R 15着/16頭+7.0秒 11/16 5東京44R 7着/16頭+0.8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 10.3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 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1099% ※ 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	ユニオンジャック	木幡初	実30.3	B▽ A◎勝率7% EV+97% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 3.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 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。
15	グラスアロー	吉田豊	実289.4	B▽ A▽勝率6% 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11.7着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 12着/16頭+2.9秒 07/19 2福島75R 15着/16頭+3.1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 11.7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 6.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1697% ※ 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	マッシブショット	小林脩	実158.1	B▽ A▽勝率6% EV+881% 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 10/25 4東京84R 9着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +888% (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 6.2% / 期待値 +882% ※ 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 ○

ツクバヴァンガード

騎手 ▲佐藤

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-84%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1ピコランド

5.8倍

EV -63%

▲A:▲6ミスタートントン

6.6倍

EV -58%

出走馬全16頭

×A:○11

ツクバヴァンガード

▲佐藤

2.5倍

-84%

›

○A:△1

ピコランド

荻野極

5.8倍

-63%

›

▲A:▲6

ミスタートントン

▲石神道

6.6倍

-58%

›

△A:△8

フォワードシャッセ

岩田康

9.2倍

-42%

›

△A:△7

イイクニパッション

三浦

10.9倍

-31%

›

△A:▽5

ニンジャトットリ

木幡育

13.7倍

-14%

›

▽A:▽12

ミラビリオン

西村淳

14.4倍

-9%

›

▽A:▽2

アドミ

坂井

18.5倍

+15%

›

▽A:▽10

ジェムシリカ

江田照

25.8倍

+61%

›

▽A:◎14

ユニオンジャック

木幡初

30.3倍

+89%

›

▽A:▽9

オスロクィーン

◇今村

39.6倍

+147%

›

▽A:▽3

ジャメビュ

原

46.4倍

+190%

›

▽A:▽16

マッシブショット

小林脩

158.1倍

+888%

›

▽A:▽13

トリエンナーレ

小崎

193.0倍

+999%

›

▽A:▽4

パストゥザスターズ

▲石田

234.5倍

+999%

›

▽A:▽15

グラスアロー

吉田豊

289.4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 (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 ジェムシリカ実25.8倍期待値 +61% 推奨 16.0〜30.0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

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	ピコランド	荻野極	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) × 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%) ※ 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	アドミ	坂井	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1中山81R 3着/16頭+0.9秒 12/27 5中山71R 2着/15頭+0.1秒 10/05 4東京23R 7着/17頭+0.7秒 09/06 4中山12R 10着/12頭+2.0秒 07/06 2福島44R 3着/11頭+0.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
3	ジャメビュ	原	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/28 2中山11R 3着/15頭+0.3秒 02/07 1東京31R 5着/16頭+1.0秒 01/10 1中山31R 5着/16頭+1.2秒 12/27 5中山71R 4着/15頭+0.5秒 12/07 5中山26R 5着/6頭+1.1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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	パストゥザスターズ	▲石田	実234.5	▽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／106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 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 13着 (大敗) △ ローテーション 106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: 0.4%) ※ 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	ニンジャトットリ	木幡育	実13.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京21R 6着/16頭+1.7秒 01/12 1中山51R 4着/16頭+0.5秒 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	ミスタートントン	▲石神道	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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 2着 (好走) × 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 6.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
7	イイクニパッション	三浦	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山61R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山81R 2着/16頭+0.5秒 11/30 4京都81R 3着/16頭+0.2秒 10/25 4新潟31R 12着/15頭+0.8秒 08/02 2新潟33R 8着/12頭+1.5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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
8	フォワードシャッセ	岩田康	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中山65R 11着/16頭+3.0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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
9	オスロクィーン	◇今村	実39.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 13着/16頭+2.2秒 10/19 4新潟22R 10着/15頭+3.1秒 07/12 2福島56R 11着/14頭+2.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	ジェムシリカ推奨	江田照	実25.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
11	ツクバヴァンガード	▲佐藤	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 02/14 1東京51R 3着/16頭+0.8秒 01/18 1中山71R 4着/16頭+0.6秒 09/28 4中山94R 3着/16頭+0.7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
12	ミラビリオン	西村淳	実14.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1東京81R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5中京51R 3着/16頭+0.5秒 12/06 5中山11R 14着/15頭+3.8秒 10/04 4東京13R 10着/17頭+1.2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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
13	トリエンナーレ	小崎	実193.0	▽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 01/11 1中山42R 15着/16頭+7.0秒 11/16 5東京44R 7着/16頭+0.8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 10.3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 6.2% (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。
14	ユニオンジャック	木幡初	実30.3	◎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 14 ◎ 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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	グラスアロー	吉田豊	実289.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 02/01 1東京21R 12着/16頭+2.9秒 07/19 2福島75R 15着/16頭+3.1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 11.7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 6.2% (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。
16	マッシブショット	小林脩	実158.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/25 4東京84R 9着/16頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +881% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ユニオンジャック

騎手木幡初

単勝オッズ

30.3倍

AI期待値

+97%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ツクバヴァンガード

2.5倍

EV -83%

▲6ミスタートントン

6.6倍

EV -58%

出走馬全16頭

◎14

ユニオンジャック

木幡初

30.3倍

+97%

›

○11

ツクバヴァンガード

▲佐藤

2.5倍

-83%

›

▲6

ミスタートントン

▲石神道

6.6倍

-58%

›

△7

イイクニパッション

三浦

10.9倍

-31%

›

△1

ピコランド

荻野極

5.8倍

-63%

›

△8

フォワードシャッセ

岩田康

9.2倍

-42%

›

▽5

ニンジャトットリ

木幡育

13.7倍

-14%

›

▽12

ミラビリオン

西村淳

14.4倍

-10%

›

▽2

アドミ

坂井

18.5倍

+14%

›

▽10

ジェムシリカ

江田照

25.8倍

+60%

›

▽9

オスロクィーン

◇今村

39.6倍

+145%

›

▽3

ジャメビュ

原

46.4倍

+188%

›

▽16

マッシブショット

小林脩

158.1倍

+881%

›

▽13

トリエンナーレ

小崎

193.0倍

+999%

›

▽4

パストゥザスターズ

▲石田

234.5倍

+999%

›

▽15

グラスアロー

吉田豊

289.4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 (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 ジェムシリカ実25.8倍期待値 +61% 推奨 16.0〜30.0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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