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。

8R 福島競馬場発走 13:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスコットアイ	小崎	実70.8	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 11着/14頭+1.5秒 12/21 5中京67R 16着/16頭+1.8秒 12/07 5中京27R 5着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟24R 6着/13頭+1.2秒 08/03 3中京410R 6着/16頭+1.2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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	ダイイズキャスト	★河原田	実15.1	▽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 02/15 2京都63R 8着/16頭+1.7秒 01/24 1京都83R 8着/16頭+0.9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 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
3	ラテラルパーム	荻野極	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 13着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 11着/13頭+1.0秒 10/25 4新潟31R 1着/15頭勝利 08/30 3新潟35R 3着/18頭+0.2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戦の調子平均 3.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
4	ミスタートントン	菊沢	実11.0	△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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山33R 2着/16頭+0.4秒 11/24 5東京62R 8着/18頭+1.2秒 10/26 4東京96R 4着/18頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	シェイプオブユー	川又	実42.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島61R 5着/16頭+1.5秒 10/18 3京都66R 6着/16頭+2.1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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
6	オプティモ	丹内	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/21 1阪神13R 1着/15頭勝利 01/04 1京都13R 2着/16頭+0.0秒 12/13 5中京34R 5着/13頭+0.7秒 11/29 4京都75R 6着/12頭+0.3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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
7	レジェンダリーデイ	高杉	実24.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 02/14 2京都512R 12着/15頭+1.4秒 02/01 1小倉43R 9着/14頭+1.0秒 11/15 3福島32R 2着/16頭+0.1秒 10/08 園田11R 3着/12頭+0.7秒 08/02 3中京310R 13着/13頭+8.6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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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 1.8% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
8	タヤスロレンヌ	江田照	実43.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 02/28 2中山11R 1着/15頭勝利 02/07 1東京32R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1中山81R 2着/16頭+0.9秒 12/28 5中山81R 5着/16頭+0.7秒 11/15 3福島34R 10着/16頭+0.6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 12.0着 (不振) × 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 1.4% (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	ファンシーフリル	△石田	実14.9	△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／92日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 1着/14頭勝利 02/21 1小倉93R 2着/14頭+0.7秒 02/07 1小倉53R 2着/14頭+0.3秒 01/31 1小倉31R 2着/14頭+0.1秒 11/24 3福島61R 2着/16頭+0.4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) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
10	アイスメルティング	丸山	実16.2	▽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／274日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1東京37R 8着/14頭+1.8秒 01/12 1中山51R 1着/16頭勝利 12/27 5中山76R 2着/14頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 274日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
11	ライトニングロッド	横山琉	実17.1	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神11R 4着/16頭+0.4秒 11/22 4京都56R 12着/16頭+3.0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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
12	アイファーモービル	藤懸	実30.9	×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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉83R 5着/14頭+1.9秒 01/25 1小倉23R 2着/14頭+0.3秒 12/03 園田10R 1着/12頭勝利 11/04 園田9R 1着/11頭勝利 10/23 園田9R 1着/12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戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 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 1.4% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	グランルチャドール	☆田山	実26.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/10 2中山62R 1着/16頭勝利 01/21 1小倉46R 10着/11頭+3.2秒 12/23 5中山75R 10着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	トゥインクルアップ	◇小林美	実3.1	◎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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/25 4新潟34R 4着/15頭+0.4秒 09/15 4中山512R 2着/16頭+0.3秒 06/29 2小倉28R 5着/14頭+1.1秒 05/04 2京都45R 5着/15頭+0.6秒 03/02 1阪神24R 11着/16頭+1.7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 3.0着 (安定) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
15	アメリカンビヨンド	西塚	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14頭+0.8秒 05/25 2東京103R 1着/16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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
16	スペルビア	▲上里	実107.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山58R 8着/16頭+1.6秒 10/30 門別9R 1着/11頭勝利 09/17 門別10R 1着/11頭勝利 08/19 門別10R 3着/12頭+0.3秒 07/09 門別9R 6着/9頭+1.2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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。

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

トゥインクルアップ

騎手 ◇小林美

3.1倍

AI の勝率27%損益の分かれ目32%

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

◎14

トゥインクルアップ

◇小林美

3.1倍

勝率 27%

›

○6

オプティモ

丹内

6.2倍

勝率 14%

›

▲15

アメリカンビヨンド

西塚

7.0倍

勝率 12%

›

△3

ラテラルパーム

荻野極

9.3倍

勝率 9%

›

△4

ミスタートントン

菊沢

11.0倍

勝率 8%

›

△9

ファンシーフリル

△石田

14.9倍

勝率 6%

›

▽2

ダイイズキャスト

★河原田

15.1倍

勝率 6%

›

▽10

アイスメルティング

丸山

16.2倍

勝率 5%

›

▽11

ライトニングロッド

横山琉

17.1倍

勝率 4%

›

×7

レジェンダリーデイ

高杉

24.3倍

勝率 2%

›

×13

グランルチャドール

☆田山

26.1倍

勝率 2%

›

×12

アイファーモービル

藤懸

30.9倍

対象外勝率 1%

›

▽5

シェイプオブユー

川又

42.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

タヤスロレンヌ

江田照

43.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

アスコットアイ

小崎

70.8倍

対象外勝率 1%

›

▽16

スペルビア

▲上里

107.6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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