福島 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

10R 福島競馬場発走 14:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デアリングエア	菊沢	実7.5	▲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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/10 1京都312R 3着/18頭+0.8秒 11/16 3福島47R 7着/16頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 7着/14頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 4着/14頭+0.6秒 08/09 1札幌512R 6着/11頭+0.6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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
2	サンポーニャ	荻野極	実14.0	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京62R 16着/16頭+6.8秒 08/30 2札幌312R 3着/15頭+0.5秒 08/10 1札幌67R 2着/15頭+0.1秒 07/19 1函館117R 7着/16頭+0.7秒 08/04 1札幌612R 4着/15頭+0.1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) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
3	ホウオウヘッセン	丸山	実28.5	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 1着/16頭勝利 10/26 4東京96R 6着/18頭+0.5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) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
4	ライツユーアップ	古川奈	実91.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉512R 8着/17頭+0.8秒 10/04 3京都16R 15着/16頭+2.0秒 08/03 3中京410R 10着/16頭+1.9秒 07/20 2小倉86R 4着/9頭+1.1秒 06/01 2京都126R 12着/14頭+1.9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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	ヴァンヴィーヴ	斎藤	実5.4	◎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（111日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山612R 2着/16頭+0.1秒 12/27 5中山79R 4着/16頭+0.7秒 12/06 5中山112R 2着/13頭+0.1秒 11/08 3福島110R 2着/16頭+0.1秒 08/03 1札幌410R 6着/13頭+0.3秒
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 3.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 111日休養明け × 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 12.3% (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。
6	ピアストイヤーズ	石川	実13.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 01/31 1小倉38R 11着/18頭+1.0秒 11/24 3福島68R 4着/16頭+0.2秒 11/09 3福島27R 2着/16頭+0.2秒 08/03 3中京412R 9着/18頭+0.6秒 07/12 2小倉56R 1着/18頭勝利
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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
7	オオナミコナミ	田山	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 6着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉510R 4着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟110R 7着/10頭+0.5秒 03/01 1小倉118R 1着/15頭勝利 02/16 1小倉86R 2着/16頭+0.0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 5.7着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
8	カレンデュラ	嶋田	実17.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 11/24 3福島66R 4着/16頭+0.3秒 11/15 3福島34R 3着/16頭+0.1秒 10/25 4新潟31R 2着/15頭+0.0秒 09/28 4中山92R 3着/16頭+0.3秒 08/31 3新潟43R 5着/18頭+0.8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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
9	ダンケルド	杉原	実13.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山68R 9着/16頭+0.8秒 12/20 5中山58R 1着/16頭勝利 09/13 4中山33R 1着/16頭勝利 07/26 2新潟112R 7着/17頭+0.5秒 05/31 2東京113R 3着/18頭+0.1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戦の調子平均 8.3着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	バンブルビー	横山琉	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都812R 7着/11頭+0.6秒 12/21 5中京612R 9着/18頭+0.6秒 11/24 3福島68R 1着/16頭勝利 10/25 4新潟312R 4着/17頭+0.4秒 10/05 4東京27R 2着/18頭+0.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
11	タナブイハチターボ	国分恭	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/01 2京都22R 7着/15頭+1.4秒 01/21 笠松8R 2着/8頭+0.5秒 12/21 5阪神62R 6着/16頭+0.9秒 10/13 3京都53R 7着/16頭+0.7秒 09/28 4阪神93R 7着/10頭+1.3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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	シラヌイ推奨	川又	実22.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/14 5阪神46R 6着/7頭+2.1秒 11/01 3京都1011R 11着/12頭+1.4秒 09/13 4阪神35R 1着/11頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
13	ラスティングスノー	吉田隼	実67.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神411R 16着/18頭+1.8秒 10/04 3京都19R 1着/8頭勝利 08/30 2札幌31R 1着/8頭勝利 08/10 1札幌65R 2着/12頭+0.1秒 ―
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戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.7% (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。
14	ミルトメロディー	河原田	実54.7	×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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 01/04 1中山11R 10着/16頭+2.1秒 11/16 5東京43R 12着/18頭+1.3秒 10/13 4東京56R 13着/17頭+1.9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
15	タマモブラウンタイ	丹内	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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 02/21 1小倉912R 6着/18頭+0.4秒 02/08 1小倉612R 3着/18頭+0.1秒 12/13 5阪神38R 12着/16頭+2.6秒 11/22 3福島52R 15着/16頭+2.0秒 10/04 3京都16R 16着/16頭+2.4秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (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。
16	アイルドリアン	小沢	実8.0	△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 04/13 1福島29R 4着/10頭+0.2秒 03/01 1小倉1110R 4着/18頭+0.5秒 01/05 1中山18R 15着/16頭+2.0秒 12/07 4中京312R 1着/18頭勝利 08/10 2中京17R 1着/18頭勝利
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戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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

買うAI の推奨A

シラヌイ

騎手川又

22.2倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 22.2倍）を上回り、期待値 +93% が買う基準（+20%）以上。

賭け金の目安 ¥200（AI の自信に応じて変えています）

中央は記録のための予想です（控除率を越える力は未確認）。

外れ（5着）

出走馬全16頭

◎5

ヴァンヴィーヴ

斎藤

5.4倍

勝率 12%

›

○11

タナブイハチターボ

国分恭

5.7倍

勝率 12%

›

▲1

デアリングエア

菊沢

7.5倍

勝率 12%

›

△16

アイルドリアン

小沢

8.0倍

勝率 10%

›

△15

タマモブラウンタイ

丹内

8.6倍

勝率 9%

›

△12

シラヌイ

川又

22.2倍

勝率 9%

›

▽6

ピアストイヤーズ

石川

13.6倍

勝率 7%

›

▽2

サンポーニャ

荻野極

14.0倍

勝率 7%

›

▽10

バンブルビー

横山琉

15.6倍

勝率 6%

›

▽7

オオナミコナミ

田山

15.6倍

勝率 5%

›

▽8

カレンデュラ

嶋田

17.1倍

勝率 5%

›

×9

ダンケルド

杉原

13.9倍

勝率 2%

›

▽3

ホウオウヘッセン

丸山

28.5倍

勝率 2%

›

▽13

ラスティングスノー

吉田隼

67.1倍

対象外勝率 2%

›

×14

ミルトメロディー

河原田

54.7倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ライツユーアップ

古川奈

91.8倍

対象外勝率 1%

›

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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝12シラヌイ不的中 5着

オッズ22.2倍予測時点
期待値+93%
推奨の幅11.5〜30.0倍
賭け金¥200

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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