福島 3R 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

3R 福島競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アロハオエ	江田照	実216.1	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10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京79R 6着/7頭+2.1秒 02/14 2京都56R 13着/17頭+2.4秒 12/28 5中山83R 12着/16頭+1.4秒 09/27 4中山82R 11着/16頭+1.7秒 09/06 4中山12R 7着/12頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 6.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1216% ※ 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	ラクシオンデクラ	菊沢	実82.8	B▽ A▽勝率6% EV+404% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13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 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) +419% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +404% ※ 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	カタカムナ	木幡巧	実177.0	B▽ A▽勝率6% EV+977% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉126R 10着/16頭+1.1秒 01/10 1中山35R 11着/15頭+2.4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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 6.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +978% ※ 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	ランウェイミューズ	坂井	実9.6	B▽ A△勝率6% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（64日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山45R 2着/16頭+0.7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 4.7着 × 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 6.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
5	ルージュラベル	▲佐藤	実94.4	B▽ A▽勝率6% EV+474% 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）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +491% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +475% ※ 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	グランマエストロ	戸崎圭	実4.2	B○ A○勝率6% EV-72% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/21 1東京76R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 2着/18頭+0.2秒 11/02 4東京111R 3着/12頭+0.7秒 08/30 3新潟35R 8着/18頭+1.1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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -73% ※ 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	チャチャット	横山典	実53.7	B▽ A△勝率6% EV+246% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 13着/16頭+1.9秒 11/29 5東京73R 2着/12頭+0.2秒 11/09 5東京21R 8着/16頭+0.8秒 09/20 4中山65R 10着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +247% ※ 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	ペプチドドリーム	団野	実2.0	B× A×勝率6% EV-87% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -87% ※ 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	シルバーゴールド	吉田豊	実20.9	B△ A▽勝率6% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／204日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山74R 2着/18頭+0.1秒 11/23 5東京52R 11着/18頭+1.2秒 10/25 4東京83R 3着/9頭+0.2秒 09/20 4中山62R 5着/14頭+0.7秒 08/17 2新潟83R 4着/11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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 204日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +27% ※ 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	レッドフリーマン	荻野極	実66.8	B▽ A▽勝率6% EV+331% 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）
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +318% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +331% ※ 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	カキュウ	小崎	実350.8	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10.0着と低調）
前5走 02/28 2中山15R 16着/18頭+0.9秒 01/25 1中山95R 16着/18頭+2.6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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 6.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +2036% ※ 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	ルアグロール	小林脩	実124.6	B▽ A▽勝率6% EV+658% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 5着/16頭+0.8秒 01/11 1中山43R 12着/16頭+4.1秒 12/28 5中山85R 7着/16頭+3.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +681% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +659% ※ 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	ベルランコントル	原	実18.6	B△ A▽勝率6% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 14着/16頭+2.0秒 12/07 5中山22R 3着/16頭+0.0秒 11/15 3福島33R 4着/16頭+0.4秒 09/28 4中山95R 5着/17頭+0.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
14	シャルムグリーン	津村	実5.4	B▲ A▲勝率6% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山37R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け × 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 6.3% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -65% ※ 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	ボールドフロント	▲石田	実221.9	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10.0着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神81R 8着/13頭+3.2秒 12/06 5中山15R 12着/18頭+1.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 203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 6.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +1251% ※ 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	ブラーヴジャン	田辺	実16.2	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（127日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山15R 6着/16頭+0.4秒 10/19 4東京73R 4着/13頭+0.7秒 10/11 4東京35R 7着/14頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.2%) △ 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。

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 ×

ペプチドドリーム

騎手団野

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6グランマエストロ

4.2倍

EV -73%

▲A:▲14シャルムグリーン

5.4倍

EV -66%

出走馬全16頭

×A:×8

ペプチドドリーム

団野

2.0倍

-87%

›

○A:○6

グランマエストロ

戸崎圭

4.2倍

-73%

›

▲A:▲14

シャルムグリーン

津村

5.4倍

-66%

›

△A:△16

ブラーヴジャン

田辺

16.2倍

+1%

›

△A:▽13

ベルランコントル

原

18.6倍

+16%

›

△A:▽9

シルバーゴールド

吉田豊

20.9倍

+31%

›

▽A:△7

チャチャット

横山典

53.7倍

+236%

›

▽A:▽10

レッドフリーマン

荻野極

66.8倍

+318%

›

▽A:▽2

ラクシオンデクラ

菊沢

82.8倍

+419%

›

▽A:▽5

ルージュラベル

▲佐藤

94.4倍

+491%

›

▽A:▽12

ルアグロール

小林脩

124.6倍

+681%

›

▽A:▽3

カタカムナ

木幡巧

177.0倍

+999%

›

▽A:▽1

アロハオエ

江田照

216.1倍

+999%

›

▽A:▽15

ボールドフロント

▲石田

221.9倍

+999%

›

▽A:▽11

カキュウ

小崎

350.8倍

+999%

›

▽A:△4

ランウェイミューズ

坂井

9.6倍

-42%

›

💡 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）

3R 福島競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アロハオエ	江田照	実216.1	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京79R 6着/7頭+2.1秒 02/14 2京都56R 13着/17頭+2.4秒 12/28 5中山83R 12着/16頭+1.4秒 09/27 4中山82R 11着/16頭+1.7秒 09/06 4中山12R 7着/12頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112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 6.1% (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。
2	ラクシオンデクラ	菊沢	実82.8	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山74R 8着/18頭+0.6秒 10/13 4東京55R 13着/13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 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) +404% (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。
3	カタカムナ	木幡巧	実177.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉126R 10着/16頭+1.1秒 01/10 1中山35R 11着/15頭+2.4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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +977% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
4	ランウェイミューズ	坂井	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（64日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山45R 2着/16頭+0.7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 4.7着 × 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 6.5% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	ルージュラベル	▲佐藤	実94.4	▽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）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +474% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	グランマエストロ	戸崎圭	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/21 1東京76R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 2着/18頭+0.2秒 11/02 4東京111R 3着/12頭+0.7秒 08/30 3新潟35R 8着/18頭+1.1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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
7	チャチャット	横山典	実53.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 13着/16頭+1.9秒 11/29 5東京73R 2着/12頭+0.2秒 11/09 5東京21R 8着/16頭+0.8秒 09/20 4中山65R 10着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +246% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ペプチドドリーム	団野	実2.0	×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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
9	シルバーゴールド	吉田豊	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／204日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山74R 2着/18頭+0.1秒 11/23 5東京52R 11着/18頭+1.2秒 10/25 4東京83R 3着/9頭+0.2秒 09/20 4中山62R 5着/14頭+0.7秒 08/17 2新潟83R 4着/11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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 204日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
10	レッドフリーマン	荻野極	実66.8	▽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）
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
11	カキュウ	小崎	実350.8	▽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 02/28 2中山15R 16着/18頭+0.9秒 01/25 1中山95R 16着/18頭+2.6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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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: 0.3%) ※ 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	ルアグロール	小林脩	実124.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 5着/16頭+0.8秒 01/11 1中山43R 12着/16頭+4.1秒 12/28 5中山85R 7着/16頭+3.6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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +658% (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。
13	ベルランコントル	原	実18.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 14着/16頭+2.0秒 12/07 5中山22R 3着/16頭+0.0秒 11/15 3福島33R 4着/16頭+0.4秒 09/28 4中山95R 5着/17頭+0.7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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
14	シャルムグリーン	津村	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 2着/16頭+0.0秒 01/10 1中山37R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
15	ボールドフロント	▲石田	実221.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／203日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神81R 8着/13頭+3.2秒 12/06 5中山15R 12着/18頭+1.9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 10.0着 (不振) △ ローテーション 203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 6.1% (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。
16	ブラーヴジャン	田辺	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（127日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山15R 6着/16頭+0.4秒 10/19 4東京73R 4着/13頭+0.7秒 10/11 4東京35R 7着/14頭+0.4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 5.3着 △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ペプチドドリーム

騎手団野

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6グランマエストロ

4.2倍

EV -72%

▲14シャルムグリーン

5.4倍

EV -65%

出走馬全16頭

×8

ペプチドドリーム

団野

2.0倍

-87%

›

○6

グランマエストロ

戸崎圭

4.2倍

-72%

›

▲14

シャルムグリーン

津村

5.4倍

-65%

›

△4

ランウェイミューズ

坂井

9.6倍

-38%

›

△16

ブラーヴジャン

田辺

16.2倍

+4%

›

△7

チャチャット

横山典

53.7倍

+246%

›

▽10

レッドフリーマン

荻野極

66.8倍

+331%

›

▽13

ベルランコントル

原

18.6倍

+13%

›

▽9

シルバーゴールド

吉田豊

20.9倍

+27%

›

▽2

ラクシオンデクラ

菊沢

82.8倍

+404%

›

▽5

ルージュラベル

▲佐藤

94.4倍

+474%

›

▽12

ルアグロール

小林脩

124.6倍

+658%

›

▽3

カタカムナ

木幡巧

177.0倍

+977%

›

▽1

アロハオエ

江田照

216.1倍

+999%

›

▽15

ボールドフロント

▲石田

221.9倍

+999%

›

▽11

カキュウ

小崎

350.8倍

+999%

›

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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）

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