福島 12R 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。

12R 福島競馬場発走 16:01

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゲレーロアスール	★河原田	実59.2	▽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／160日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉96R 10着/16頭+1.0秒 11/22 4京都53R 10着/18頭+2.0秒 08/16 3中京72R 6着/10頭+1.3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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 160日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ヤスケ	▲水沼	実112.1	▽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／前走2着／193日ぶりの実戦）
前5走 01/21 笠松5R 10着/10頭+3.3秒 12/26 笠松3R 1着/8頭勝利 12/11 笠松1R 2着/8頭+0.0秒 05/11 2東京62R 14着/16頭+3.2秒 04/13 3中山63R 6着/16頭+1.0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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 193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 0.6% (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。
3	アーディアイリ	▲森田	実90.3	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神42R 1着/16頭勝利 02/15 2京都63R 5着/16頭+1.5秒 01/31 2京都11R 2着/16頭+0.8秒 11/30 4京都81R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都36R 2着/16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) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
4	グレイスフルマーチ	斎藤	実7.3	△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2.3着と安定／前走3着／62日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉107R 12着/14頭+2.4秒 02/07 1小倉58R 3着/12頭+0.6秒 01/24 1小倉112R 7着/15頭+1.3秒 11/16 3福島43R 7着/15頭+1.0秒 08/02 1札幌38R 10着/11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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
5	コイオステソーロ	丹内	実2.8	◎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／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 3着/15頭+0.4秒 01/04 1中山14R 5着/12頭+0.9秒 12/20 5中山54R 5着/13頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.2% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	エイシンマールス	荻野極	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中京38R 3着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟26R 2着/15頭+0.8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戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ビンバラ	横山琉	実6.6	▲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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (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。
8	エコロスパーダ	▲和田陽	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都27R 9着/15頭+1.8秒 12/06 5中京16R 3着/16頭+0.2秒 10/05 3京都26R 2着/14頭+0.1秒 05/31 2京都119R 6着/9頭+0.6秒 04/26 2京都17R 3着/12頭+0.4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 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ベルアズーロ	菊沢	実9.5	△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／前走2着／63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 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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
10	ポンピエ	吉田隼	実27.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉97R 3着/16頭+0.3秒 02/01 2京都28R 4着/11頭+0.5秒 01/12 1京都57R 5着/16頭+0.3秒 11/23 4京都66R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟412R 5着/12頭+0.7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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	オリジナルアポジー	武藤	実43.4	▽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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山57R 12着/16頭+3.4秒 09/27 4中山85R 12着/16頭+1.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
12	キープシャイニング	☆田山	実15.0	△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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都54R 2着/16頭+1.3秒 01/31 2京都13R 2着/13頭+0.3秒 01/18 1京都73R 4着/16頭+0.6秒 10/25 3京都81R 3着/14頭+0.0秒 10/13 3京都51R 6着/8頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
13	ブリスフル	丸田	実121.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（119日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山17R 13着/16頭+4.4秒 12/20 5中京56R 8着/16頭+1.2秒 12/07 5中山212R 10着/16頭+2.2秒 10/26 4新潟48R 12着/12頭+2.9秒 10/18 4新潟16R 4着/15頭+1.3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 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) +43%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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。
14	アスクガンバーレ	西塚	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/18 1京都77R 3着/11頭+0.1秒 01/05 1京都27R 4着/15頭+1.1秒 08/31 2札幌49R 6着/14頭+1.2秒 06/28 1函館56R 1着/12頭勝利 06/15 1函館22R 3着/14頭+0.6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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (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。
15	イサギ	小沢	実122.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉61R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神11R 7着/16頭+0.8秒 11/23 4京都61R 7着/14頭+2.1秒 11/08 3福島13R 5着/15頭+1.5秒 10/04 3京都11R 4着/14頭+0.7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戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。

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

コイオステソーロ

騎手丹内

2.8倍

AI の勝率29%損益の分かれ目36%

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15頭

◎5

コイオステソーロ

丹内

2.8倍

勝率 29%

›

○6

エイシンマールス

荻野極

4.6倍

勝率 16%

›

▲7

ビンバラ

横山琉

6.6倍

勝率 11%

›

△4

グレイスフルマーチ

斎藤

7.3倍

勝率 9%

›

△9

ベルアズーロ

菊沢

9.5倍

勝率 9%

›

△12

キープシャイニング

☆田山

15.0倍

勝率 7%

›

▽8

エコロスパーダ

▲和田陽

14.3倍

勝率 6%

›

▽14

アスクガンバーレ

西塚

25.3倍

勝率 4%

›

▽10

ポンピエ

吉田隼

27.6倍

勝率 4%

›

▽11

オリジナルアポジー

武藤

43.4倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ゲレーロアスール

★河原田

59.2倍

対象外勝率 1%

›

▽3

アーディアイリ

▲森田

90.3倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ブリスフル

丸田

121.7倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ヤスケ

▲水沼

112.1倍

対象外勝率 1%

›

▽15

イサギ

小沢

122.2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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