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。

6R 福島競馬場発走 12:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カドドゥディエ	▲上里	実20.1	▽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5走 01/25 1中山912R 5着/16頭+1.8秒 01/10 1中山37R 4着/16頭+0.7秒 10/18 4東京65R 9着/16頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
2	マーゴットドライ	菊沢	実8.2	△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 01/31 1東京15R 5着/16頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	マイネルミラケル	柴田大	実77.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／238日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1東京64R 13着/13頭+3.3秒 01/22 船橋7R 1着/13頭勝利 01/05 1中山26R 12着/18頭+1.1秒 10/19 4東京75R 15着/18頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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 238日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	ニホンピロゴルディ	☆田山	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/28 1小倉119R 4着/16頭+1.1秒 01/24 1小倉17R 4着/15頭+0.2秒 12/13 5中京37R 7着/18頭+1.1秒 11/15 3福島38R 2着/16頭+0.0秒 11/02 3京都117R 7着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
5	オブラプリーマ	荻野極	実17.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／84日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京49R 6着/7頭+1.0秒 12/06 5中山19R 3着/11頭+0.7秒 09/06 2札幌511R 7着/12頭+0.8秒 07/20 2福島85R 1着/13頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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。
6	ドンテスタマスター	斎藤	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走で勝率33%と好調／69日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 5着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神15R 2着/10頭+0.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (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。
7	バルドル	杉原	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/10 1中山35R 6着/15頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
8	マーゴットレジーナ	小沢	実34.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 12/14 5中京46R 8着/18頭+0.9秒 11/24 3福島612R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟44R 14着/16頭+1.0秒 08/23 4中京18R 2着/8頭+0.7秒 08/02 3中京311R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 2.0% (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。
9	オニノウタゲ	原田和	実340.9	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 02/07 2京都33R 12着/14頭+1.9秒 01/24 1中山81R 6着/16頭+1.6秒 11/16 5東京45R 9着/12頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ペリプルス	石川	実86.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉119R 6着/16頭+1.4秒 02/15 1小倉87R 12着/14頭+1.4秒 02/01 1小倉49R 7着/11頭+1.7秒 01/24 1小倉17R 10着/15頭+0.5秒 11/24 3福島69R 16着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
11	フィエールシャンテ	横山琉	実13.2	▽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5走 02/22 1阪神25R 5着/13頭+1.4秒 01/12 1京都55R 18着/18頭+9.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	アマンヘセル	◇永島	実36.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京15R 13着/16頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ドリームプレミア	西塚	実4.8	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／112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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (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	ボンボンベイビー	◇古川奈	実5.1	▲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3着）
前5走 02/10 1東京42R 6着/13頭+2.1秒 01/25 1京都92R 9着/16頭+1.1秒 01/10 1京都36R 8着/18頭+1.2秒 10/19 3京都72R 5着/6頭+0.3秒 10/12 3京都45R 8着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 13.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
15	オメガストリーム	野中	実86.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/15 1東京66R 12着/14頭+1.4秒 01/12 1中山57R 13着/15頭+6.6秒 12/06 5中山17R 16着/16頭+2.8秒 10/21 金沢5R 1着/9頭勝利 10/07 金沢3R 1着/7頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 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) +32%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
16	ノリマル	丹内	実5.1	○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／69日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉75R 7着/18頭+1.0秒 02/01 1小倉46R 2着/18頭+0.1秒 11/22 3福島57R 2着/16頭+0.1秒 11/08 5東京13R 3着/12頭+0.8秒 10/19 4新潟21R 6着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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

見送りAI の 1 位の馬

ドリームプレミア

騎手西塚

4.8倍

AI の勝率20%損益の分かれ目21%

オッズが買う範囲（10〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで

出走馬全16頭

◎13

ドリームプレミア

西塚

4.8倍

勝率 20%

›

○16

ノリマル

丹内

5.1倍

勝率 15%

›

▲14

ボンボンベイビー

◇古川奈

5.1倍

勝率 13%

›

△6

ドンテスタマスター

斎藤

8.1倍

勝率 9%

›

△2

マーゴットドライ

菊沢

8.2倍

勝率 9%

›

△4

ニホンピロゴルディ

☆田山

11.1倍

勝率 6%

›

▽5

オブラプリーマ

荻野極

17.6倍

勝率 6%

›

▽11

フィエールシャンテ

横山琉

13.2倍

勝率 5%

›

▽7

バルドル

杉原

19.3倍

勝率 5%

›

▽1

カドドゥディエ

▲上里

20.1倍

勝率 5%

›

▽8

マーゴットレジーナ

小沢

34.8倍

対象外勝率 2%

›

▽12

アマンヘセル

◇永島

36.1倍

対象外勝率 2%

›

▽15

オメガストリーム

野中

86.2倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ペリプルス

石川

86.7倍

対象外勝率 1%

›

▽3

マイネルミラケル

柴田大

77.2倍

対象外勝率 1%

›

×9

オニノウタゲ

原田和

340.9倍

対象外—

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 10〜30 倍・期待値 +20% 以上・勝率 8% 以上・1 レース 3 頭まで。

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