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	プリティーミズホ	三浦	実16.3	B△ A○勝率9% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（211日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 4着/13頭+0.5秒 11/16 3福島49R 11着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 4着/13頭+0.5秒 08/02 2新潟33R 1着/12頭勝利 07/12 2福島56R 13着/14頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 211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 8.3% (オッズ暗示: 6.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 +39% ※ 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	レッドカメリア	嶋田	実60.7	B▽ A▽勝率8% EV+401% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 449日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +402% ※ 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	ラブリーガール	吉田豊	実8.1	B△ A▽勝率8% EV-34% 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10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山28R 15着/16頭+2.0秒 11/24 3福島68R 10着/16頭+0.5秒 10/05 4東京27R 8着/18頭+0.4秒 08/10 2新潟612R 5着/18頭+0.1秒 07/27 2新潟212R 6着/16頭+0.5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 10.7着 (不振) × 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 8.3% (オッズ暗示: 12.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 -34% ※ 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	アイスブレイカー	江田照	実164.1	B▽ A▽勝率8% 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9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山212R 9着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 6着/16頭+1.2秒 10/25 4東京87R 8着/16頭+1.9秒 10/19 4東京78R 9着/15頭+1.0秒 09/13 4中山38R 11着/15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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 8.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +1235% ※ 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	テルケンレンスキー	木幡初	実36.9	B▽ A▽勝率8% EV+202% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山99R 7着/12頭+1.1秒 12/07 5中山22R 1着/16頭勝利 11/08 3福島12R 2着/16頭+0.2秒 10/19 4東京72R 2着/8頭+0.5秒 08/09 2新潟52R 8着/10頭+2.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +203% ※ 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	アイアンパイク	横山典	実3.9	B○ A△勝率8% EV-67% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 03/01 2中山25R 2着/16頭+0.0秒 02/07 1東京36R 3着/16頭+0.1秒 01/11 1中山42R 3着/16頭+1.1秒 12/20 5中山56R 2着/16頭+0.0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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.3% (オッズ暗示: 25.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 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。
7	ビッグフラワー推奨	小崎	実17.5	B▽ A▽勝率8% EV+44% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/16 3福島47R 6着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 3着/17頭+0.2秒 07/19 1函館1112R 7着/16頭+0.6秒 07/06 1函館812R 2着/10頭+0.3秒 06/22 1函館48R 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 5.0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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 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。
8	ミスターマーボー	菊沢	実5.4	B▲ A△勝率8% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/01 1小倉125R 2着/18頭+0.1秒 02/15 1小倉82R 2着/18頭+0.0秒 11/24 3福島66R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟42R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京53R 4着/12頭+0.4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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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 8.3% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 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。
9	ホウオウショコラ	▲上里	実34.4	B▽ A▽勝率8% EV+182% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 8着/16頭+0.9秒 11/09 3福島29R 16着/16頭+2.1秒 03/15 2中山511R 4着/12頭+0.2秒 01/19 1中山75R 1着/16頭勝利 ―
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.2% / 期待値 +182% ※ 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	マイネルステラート推奨	木幡巧	実16.6	B△ A△勝率9% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/09 3福島212R 8着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟23R 6着/18頭+0.3秒 09/21 4中山78R 3着/16頭+0.2秒 08/17 1札幌89R 10着/16頭+0.8秒 03/16 2中山66R 3着/8頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 245日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +42% ※ 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	ザバルガド推奨	池添	実25.2	B▽ A▲勝率9% EV+115% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ25.2倍で期待値+109%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/14 1東京511R 10着/16頭+1.4秒 10/19 4東京73R 1着/13頭勝利 07/26 2新潟13R 15着/18頭+3.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 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 8.3% (オッズ暗示: 4.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 +115% ※ 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	デンプシー	戸崎圭	実2.5	B× A×勝率9% EV-78% 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2着／64日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟13R 18着/18頭+5.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.3% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.5% / 期待値 -79% ※ 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 ×

デンプシー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6アイアンパイク

3.9倍

EV -67%

▲A:△8ミスターマーボー

5.4倍

EV -55%

出走馬全12頭

×A:×12

デンプシー

戸崎圭

2.5倍

-79%

›

○A:△6

アイアンパイク

横山典

3.9倍

-67%

›

▲A:△8

ミスターマーボー

菊沢

5.4倍

-55%

›

△A:▽3

ラブリーガール

吉田豊

8.1倍

-32%

›

△A:○1

プリティーミズホ

三浦

16.3倍

+35%

›

△A:△10

マイネルステラート

木幡巧

16.6倍

+38%

›

▽A:▽7

ビッグフラワー

小崎

17.5倍

+45%

›

▽A:▲11

ザバルガド

池添

25.2倍

+109%

›

▽A:▽9

ホウオウショコラ

▲上里

34.4倍

+186%

›

▽A:▽5

テルケンレンスキー

木幡初

36.9倍

+207%

›

▽A:▽2

レッドカメリア

嶋田

60.7倍

+405%

›

▽A:▽4

アイスブレイカー

江田照

164.1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 7 ビッグフラワー実17.5倍期待値 +44% 推奨 12.1〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 10 マイネルステラート実16.6倍期待値 +41% 推奨 11.7〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 ザバルガド実25.2倍期待値 +109% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 7 ビッグフラワー実17.5倍期待値 +45% 推奨 12.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 10 マイネルステラート実16.6倍期待値 +38% 推奨 12.0〜30.0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

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	プリティーミズホ	三浦	実16.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（211日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 4着/13頭+0.5秒 11/16 3福島49R 11着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 4着/13頭+0.5秒 08/02 2新潟33R 1着/12頭勝利 07/12 2福島56R 13着/14頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 211日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (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。
2	レッドカメリア	嶋田	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 449日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ラブリーガール	吉田豊	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10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/01 2中山28R 15着/16頭+2.0秒 11/24 3福島68R 10着/16頭+0.5秒 10/05 4東京27R 8着/18頭+0.4秒 08/10 2新潟612R 5着/18頭+0.1秒 07/27 2新潟212R 6着/16頭+0.5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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (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。
4	アイスブレイカー	江田照	実164.1	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山212R 9着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 6着/16頭+1.2秒 10/25 4東京87R 8着/16頭+1.9秒 10/19 4東京78R 9着/15頭+1.0秒 09/13 4中山38R 11着/15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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 8.1% (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	テルケンレンスキー	木幡初	実36.9	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山99R 7着/12頭+1.1秒 12/07 5中山22R 1着/16頭勝利 11/08 3福島12R 2着/16頭+0.2秒 10/19 4東京72R 2着/8頭+0.5秒 08/09 2新潟52R 8着/10頭+2.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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 8.2% (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。
6	アイアンパイク	横山典	実3.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 03/01 2中山25R 2着/16頭+0.0秒 02/07 1東京36R 3着/16頭+0.1秒 01/11 1中山42R 3着/16頭+1.1秒 12/20 5中山56R 2着/16頭+0.0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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	ビッグフラワー推奨	小崎	実17.5	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/16 3福島47R 6着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟312R 3着/17頭+0.2秒 07/19 1函館1112R 7着/16頭+0.6秒 07/06 1函館812R 2着/10頭+0.3秒 06/22 1函館48R 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 5.0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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	ミスターマーボー	菊沢	実5.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/01 1小倉125R 2着/18頭+0.1秒 02/15 1小倉82R 2着/18頭+0.0秒 11/24 3福島66R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4新潟42R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京53R 4着/12頭+0.4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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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 8.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
9	ホウオウショコラ	▲上里	実34.4	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 8着/16頭+0.9秒 11/09 3福島29R 16着/16頭+2.1秒 03/15 2中山511R 4着/12頭+0.2秒 01/19 1中山75R 1着/16頭勝利 ―
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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	マイネルステラート推奨	木幡巧	実16.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/09 3福島212R 8着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟23R 6着/18頭+0.3秒 09/21 4中山78R 3着/16頭+0.2秒 08/17 1札幌89R 10着/16頭+0.8秒 03/16 2中山66R 3着/8頭+0.4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 5.7着 △ ローテーション 245日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ザバルガド推奨	池添	実25.2	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ25.2倍で期待値+115%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 02/14 1東京511R 10着/16頭+1.4秒 10/19 4東京73R 1着/13頭勝利 07/26 2新潟13R 15着/18頭+3.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	デンプシー	戸崎圭	実2.5	×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2着／64日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟13R 18着/18頭+5.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

デンプシー

騎手戸崎圭

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1プリティーミズホ

16.3倍

EV +39%

▲11ザバルガド

25.2倍

EV +115%

出走馬全12頭

×12

デンプシー

戸崎圭

2.5倍

-78%

›

○1

プリティーミズホ

三浦

16.3倍

+39%

›

▲11

ザバルガド

池添

25.2倍

+115%

›

△10

マイネルステラート

木幡巧

16.6倍

+41%

›

△8

ミスターマーボー

菊沢

5.4倍

-54%

›

△6

アイアンパイク

横山典

3.9倍

-67%

›

▽7

ビッグフラワー

小崎

17.5倍

+44%

›

▽2

レッドカメリア

嶋田

60.7倍

+401%

›

▽9

ホウオウショコラ

▲上里

34.4倍

+182%

›

▽5

テルケンレンスキー

木幡初

36.9倍

+202%

›

▽3

ラブリーガール

吉田豊

8.1倍

-34%

›

▽4

アイスブレイカー

江田照

164.1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)

単勝 7 ビッグフラワー実17.5倍期待値 +44% 推奨 12.1〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 10 マイネルステラート実16.6倍期待値 +41% 推奨 11.7〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 ザバルガド実25.2倍期待値 +109% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 7 ビッグフラワー実17.5倍期待値 +45% 推奨 12.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 10 マイネルステラート実16.6倍期待値 +38% 推奨 12.0〜30.0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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