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	サムハラ	▲石田	実6.8	B△ A▲勝率6% EV-55% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 3着/11頭+0.3秒 12/07 5中山25R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 10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 6.2% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -56% ※ 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	ブルズアイプリンス	戸崎圭	実14.7	B▽ A△勝率6% EV-4% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 6着/18頭+0.9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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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	サトノセレナーデ	杉原	実109.6	B▽ A▽勝率6% EV+569% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 12/28 5中山87R 9着/16頭+1.2秒 04/26 2東京17R 9着/14頭+0.7秒 10/16 門別10R 1着/12頭勝利 09/11 門別10R 1着/11頭勝利 08/20 門別6R 1着/10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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +585% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +570% ※ 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	クリノゴッホ	丸田	実121.1	B▽ A▽勝率6% EV+640% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +656% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +640% ※ 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	ロンドンアームズ	荻野極	実5.2	B○ A○勝率6% EV-66% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 7着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉29R 9着/16頭+0.8秒 11/02 4東京117R 12着/15頭+2.1秒 10/18 4東京67R 17着/17頭+2.1秒 08/10 2新潟612R 14着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 6.2% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 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。
6	コルチェスター	△石神道	実17.4	B▽ A△勝率6% EV+12% 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50%と好調／518日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京57R 9着/12頭+0.8秒 10/19 4東京56R 1着/17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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +13% ※ 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	ココボロ	嶋田	実196.5	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11.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4秒 09/06 4中山18R 7着/7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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1101% ※ 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	リネンタイリン	小崎	実42.7	B▽ A▽勝率6% EV+161% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/14 1東京57R 12着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 12着/13頭+1.1秒 11/24 5東京611R 11着/12頭+1.7秒 11/08 5東京111R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京58R 7着/7頭+3.6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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +161% ※ 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	シークレットイスラ	▲上里	実83.8	B▽ A▽勝率6% EV+412% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 13着/16頭+1.2秒 12/13 5中京33R 11着/12頭+3.2秒 11/22 3福島56R 14着/15頭+2.9秒 03/08 2中山312R 16着/16頭+2.1秒 11/30 4中京18R 15着/16頭+3.2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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +423% (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 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +412% ※ 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	ダノンゴーイチ	菊沢	実8.6	B△ A▽勝率6% EV-47% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／748日ぶりの実戦）
前5走 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2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 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 748日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -47% ※ 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	ブライティアブーケ	大野	実30.4	B▽ A▽勝率6% EV+85% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 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 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +86% ※ 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	コックオーヴァン	松岡	実6.6	B▲ A×勝率6% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.3着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 11着/11頭+1.1秒 12/13 5中山39R 7着/13頭+0.7秒 11/08 5東京111R 16着/16頭+2.0秒 10/19 4東京76R 5着/8頭+0.4秒 08/09 2新潟58R 5着/9頭+0.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 187日休養明け × 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 7位 / 勝率 6.1% / 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。
13	ルシェロアズーリ	津村	実3.2	B× A×勝率6% EV-79% 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9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 9着/18頭+0.8秒 11/22 3福島512R 5着/16頭+0.3秒 11/16 3福島47R 4着/16頭+0.2秒 09/21 4中山78R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島64R 1着/16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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -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 6.5% / 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。
14	ミセスリリー	▲佐藤	実144.1	B▽ A▽勝率6% EV+780% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎8R 1着/12頭勝利 11/17 川崎4R 1着/10頭勝利 08/16 1札幌72R 7着/14頭+2.1秒 07/12 2福島52R 13着/15頭+2.6秒 05/17 1新潟51R 6着/15頭+1.1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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +800% (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 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +781% ※ 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	コパノトーマス	原	実11.1	B△ A△勝率6% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6秒 09/27 4中山83R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -28% ※ 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	ウインイルネージュ	木幡巧	実41.9	B▽ A▽勝率6% EV+156% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +156% ※ 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 ×

ルシェロアズーリ

騎手津村

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:○5ロンドンアームズ

5.2倍

EV -67%

▲A:×12コックオーヴァン

6.6倍

EV -58%

出走馬全16頭

×A:×13

ルシェロアズーリ

津村

3.2倍

-80%

›

○A:○5

ロンドンアームズ

荻野極

5.2倍

-67%

›

▲A:×12

コックオーヴァン

松岡

6.6倍

-58%

›

△A:▲1

サムハラ

▲石田

6.8倍

-57%

›

△A:▽10

ダノンゴーイチ

菊沢

8.6倍

-46%

›

△A:△15

コパノトーマス

原

11.1倍

-30%

›

▽A:△2

ブルズアイプリンス

戸崎圭

14.7倍

-8%

›

▽A:△6

コルチェスター

△石神道

17.4倍

+8%

›

▽A:▽11

ブライティアブーケ

大野

30.4倍

+89%

›

▽A:▽16

ウインイルネージュ

木幡巧

41.9倍

+161%

›

▽A:▽8

リネンタイリン

小崎

42.7倍

+166%

›

▽A:▽9

シークレットイスラ

▲上里

83.8倍

+423%

›

▽A:▽3

サトノセレナーデ

杉原

109.6倍

+585%

›

▽A:▽4

クリノゴッホ

丸田

121.1倍

+656%

›

▽A:▽14

ミセスリリー

▲佐藤

144.1倍

+800%

›

▽A:▽7

ココボロ

嶋田

196.5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	サムハラ	▲石田	実6.8	▲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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 3着/11頭+0.3秒 12/07 5中山25R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	ブルズアイプリンス	戸崎圭	実14.7	△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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉25R 6着/18頭+0.9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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	サトノセレナーデ	杉原	実109.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 12/28 5中山87R 9着/16頭+1.2秒 04/26 2東京17R 9着/14頭+0.7秒 10/16 門別10R 1着/12頭勝利 09/11 門別10R 1着/11頭勝利 08/20 門別6R 1着/10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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +569% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
4	クリノゴッホ	丸田	実121.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1秒 05/31 2東京114R 13着/14頭+18.1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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +640% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	ロンドンアームズ	荻野極	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 7着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉29R 9着/16頭+0.8秒 11/02 4東京117R 12着/15頭+2.1秒 10/18 4東京67R 17着/17頭+2.1秒 08/10 2新潟612R 14着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 6.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
6	コルチェスター	△石神道	実17.4	△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50%と好調／518日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京57R 9着/12頭+0.8秒 10/19 4東京56R 1着/17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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 518日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
7	ココボロ	嶋田	実196.5	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉128R 11着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 16着/16頭+2.7秒 02/08 1小倉67R 13着/15頭+2.8秒 09/27 4中山86R 11着/16頭+1.4秒 09/06 4中山18R 7着/7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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 6.1% (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。
8	リネンタイリン	小崎	実42.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/14 1東京57R 12着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 12着/13頭+1.1秒 11/24 5東京611R 11着/12頭+1.7秒 11/08 5東京111R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京58R 7着/7頭+3.6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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	シークレットイスラ	▲上里	実83.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均12.7着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京512R 13着/16頭+1.2秒 12/13 5中京33R 11着/12頭+3.2秒 11/22 3福島56R 14着/15頭+2.9秒 03/08 2中山312R 16着/16頭+2.1秒 11/30 4中京18R 15着/16頭+3.2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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +412% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
10	ダノンゴーイチ	菊沢	実8.6	▽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24走で勝率0%と苦戦傾向／748日ぶりの実戦）
前5走 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2秒 06/30 2福島212R 4着/16頭+0.2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 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 748日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ブライティアブーケ	大野	実30.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
12	コックオーヴァン	松岡	実6.6	×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11.3着と低調／187日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山58R 11着/11頭+1.1秒 12/13 5中山39R 7着/13頭+0.7秒 11/08 5東京111R 16着/16頭+2.0秒 10/19 4東京76R 5着/8頭+0.4秒 08/09 2新潟58R 5着/9頭+0.5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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 187日休養明け × 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 6.1% (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。
13	ルシェロアズーリ	津村	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走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 9着/18頭+0.8秒 11/22 3福島512R 5着/16頭+0.3秒 11/16 3福島47R 4着/16頭+0.2秒 09/21 4中山78R 6着/16頭+0.5秒 07/13 2福島64R 1着/16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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 15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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
14	ミセスリリー	▲佐藤	実144.1	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 12/18 川崎8R 1着/12頭勝利 11/17 川崎4R 1着/10頭勝利 08/16 1札幌72R 7着/14頭+2.1秒 07/12 2福島52R 13着/15頭+2.6秒 05/17 1新潟51R 6着/15頭+1.1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) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +780% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
15	コパノトーマス	原	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1中山58R 9着/11頭+0.7秒 12/28 5中山84R 9着/11頭+2.2秒 12/13 5中山39R 6着/13頭+0.6秒 11/16 3福島49R 8着/16頭+0.6秒 09/27 4中山83R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
16	ウインイルネージュ	木幡巧	実41.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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

ルシェロアズーリ

騎手津村

単勝オッズ

3.2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

○5ロンドンアームズ

5.2倍

EV -66%

▲1サムハラ

6.8倍

EV -55%

出走馬全16頭

×13

ルシェロアズーリ

津村

3.2倍

-79%

›

○5

ロンドンアームズ

荻野極

5.2倍

-66%

›

▲1

サムハラ

▲石田

6.8倍

-55%

›

△15

コパノトーマス

原

11.1倍

-28%

›

△2

ブルズアイプリンス

戸崎圭

14.7倍

-4%

›

△6

コルチェスター

△石神道

17.4倍

+12%

›

×12

コックオーヴァン

松岡

6.6倍

-59%

›

▽10

ダノンゴーイチ

菊沢

8.6倍

-47%

›

▽11

ブライティアブーケ

大野

30.4倍

+85%

›

▽16

ウインイルネージュ

木幡巧

41.9倍

+156%

›

▽8

リネンタイリン

小崎

42.7倍

+161%

›

▽9

シークレットイスラ

▲上里

83.8倍

+412%

›

▽3

サトノセレナーデ

杉原

109.6倍

+569%

›

▽4

クリノゴッホ

丸田

121.1倍

+640%

›

▽14

ミセスリリー

▲佐藤

144.1倍

+780%

›

▽7

ココボロ

嶋田

196.5倍

+999%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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