福島 10R 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。

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	アラナコア	吉田隼	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1110R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5阪神88R 4着/13頭+0.5秒 12/07 5阪神29R 5着/13頭+0.3秒 11/15 5東京39R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 5着/15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戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (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。
2	クリノラピダス	秋山稔	実103.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 02/22 1阪神212R 13着/16頭+1.7秒 01/25 1小倉210R 12着/16頭+1.2秒 10/04 3京都112R 11着/13頭+1.6秒 09/13 4中山39R 10着/11頭+2.7秒 08/21 園田8R 1着/11頭勝利
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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
3	ホウショウルクス	角田和	実4.0	◎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5走 01/17 1京都64R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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) ○ 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 23.8% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
4	パースウェイド	菊沢	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/01 2中山26R 1着/15頭勝利 01/24 1中山88R 4着/11頭+0.8秒 07/19 2福島76R 6着/14頭+1.6秒 05/18 2東京86R 9着/16頭+1.8秒 09/07 4中山13R 1着/12頭勝利
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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	スカイドゥエラー	小崎	実103.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／225日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1110R 6着/16頭+0.8秒 11/16 4京都47R 7着/16頭+1.2秒 11/01 3京都108R 8着/15頭+1.2秒 10/18 3京都610R 9着/9頭+1.9秒 07/19 2小倉710R 9着/16頭+1.9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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 225日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	ハイクオリティ	荻野極	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神36R 4着/13頭+0.5秒 02/10 2京都44R 3着/9頭+1.2秒 01/05 1京都27R 2着/15頭+0.4秒 11/09 4京都26R 7着/16頭+1.0秒 10/18 4新潟16R 7着/15頭+1.9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 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	スマートクラビ	丹内	実73.4	▽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）
前5走 03/01 1小倉1212R 5着/16頭+1.1秒 02/15 1小倉812R 3着/13頭+0.3秒 11/22 3福島56R 6着/15頭+1.2秒 10/18 4新潟16R 13着/15頭+4.1秒 06/15 3阪神46R 8着/16頭+1.8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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
8	シュヴァルツリーベ	藤懸	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京18R 9着/16頭+1.1秒 08/23 3新潟19R 9着/15頭+0.8秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 05/10 2東京512R 12着/16頭+1.4秒 03/15 2中京17R 1着/15頭勝利
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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (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。
9	レッドベルダンス	嶋田	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/21 1東京712R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島19R 8着/16頭+0.5秒 10/12 4東京47R 5着/16頭+0.6秒 08/10 1札幌68R 8着/9頭+2.3秒 07/26 1札幌19R 4着/13頭+0.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	サマーナイト	河原田	実18.2	▽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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉97R 7着/16頭+0.8秒 01/12 1京都57R 10着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 7着/16頭+1.9秒 08/30 4中京312R 7着/12頭+1.5秒 06/29 2小倉212R 16着/16頭+2.7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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	ユイノマチブセ	木幡初	実11.4	△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／直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4中山98R 12着/16頭+2.1秒 08/31 3新潟410R 4着/11頭+0.6秒 08/02 2新潟38R 10着/12頭+2.4秒 11/03 3福島210R 8着/15頭+1.8秒 08/17 3新潟39R 10着/15頭+2.3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戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ジュンラトゥール	田山	実31.7	×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／106日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1110R 4着/16頭+0.4秒 01/04 1京都19R 10着/13頭+2.1秒 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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	ジェシーテソーロ	丸山	実50.0	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山17R 12着/16頭+4.3秒 02/01 1東京26R 14着/15頭+3.0秒 10/26 4東京912R 7着/16頭+1.1秒 10/12 4東京47R 2着/16頭+0.1秒 03/23 1阪神86R 11着/16頭+3.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
14	ロードソルスティス	横山琉	実12.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/28 2中山17R 5着/16頭+1.9秒 10/04 4東京18R 13着/16頭+2.1秒 06/28 2福島112R 9着/15頭+3.4秒 03/01 2中山11R 1着/15頭勝利 12/14 5中山55R 6着/15頭+1.2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 7.3着 (不振) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	オーケーマヒナ	石川	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4走で勝率25%と適性高／前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 16着/16頭+4.0秒 12/28 5中山88R 10着/13頭+3.5秒 11/15 3福島310R 15着/15頭+5.0秒 07/19 2福島76R 1着/14頭勝利 05/18 2東京86R 8着/16頭+1.7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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。

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

ホウショウルクス

騎手角田和

4.0倍

AI の勝率24%損益の分かれ目25%

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

◎3

ホウショウルクス

角田和

4.0倍

勝率 24%

›

○1

アラナコア

吉田隼

4.2倍

勝率 17%

›

▲6

ハイクオリティ

荻野極

6.4倍

勝率 9%

›

△9

レッドベルダンス

嶋田

7.8倍

勝率 9%

›

△11

ユイノマチブセ

木幡初

11.4倍

勝率 8%

›

△4

パースウェイド

菊沢

11.7倍

勝率 7%

›

▽15

オーケーマヒナ

石川

17.6倍

勝率 6%

›

▽14

ロードソルスティス

横山琉

12.5倍

勝率 5%

›

▽10

サマーナイト

河原田

18.2倍

勝率 4%

›

▽8

シュヴァルツリーベ

藤懸

28.4倍

勝率 4%

›

×12

ジュンラトゥール

田山

31.7倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ジェシーテソーロ

丸山

50.0倍

対象外勝率 1%

›

▽7

スマートクラビ

丹内

73.4倍

対象外勝率 1%

›

▽2

クリノラピダス

秋山稔

103.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

スカイドゥエラー

小崎

103.2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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