福島 11R 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。

11R 福島競馬場発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カンティーユ	小崎	実28.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 9着/18頭+0.6秒 01/18 1中山611R 4着/16頭+0.3秒 10/27 4新潟811R 13着/17頭+1.2秒 08/11 2札幌211R 3着/16頭+0.2秒 06/22 1函館511R 2着/16頭+0.0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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
2	インブロリオ	吉田隼	実4.6	◎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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6秒 07/20 2小倉812R 2着/18頭+0.4秒 06/28 2小倉112R 1着/14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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (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。
3	ショウナンハクラク	荻野極	実33.3	▽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29%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 13着/18頭+0.7秒 12/20 5阪神511R 10着/15頭+0.8秒 11/09 3福島211R 3着/16頭+0.2秒 10/04 3京都111R 15着/18頭+1.0秒 08/03 2新潟47R 7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戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ ローテーション 120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 1.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	クムシラコ	嶋田	実15.8	▽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3着）
前5走 01/17 1中山611R 11着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟411R 8着/17頭+0.9秒 08/03 2新潟47R 11着/18頭+0.8秒 06/28 1函館511R 12着/16頭+0.9秒 05/25 1新潟811R 3着/16頭+0.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
5	アスティスプマンテ	小沢	実7.5	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/01 2中山210R 4着/15頭+0.2秒 12/28 5阪神812R 2着/10頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 17着/18頭+1.7秒 09/21 4阪神79R 1着/10頭勝利 08/16 3中京76R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (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。
6	シンバーシア	丹内	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山611R 12着/16頭+0.7秒 12/07 5中山29R 1着/12頭勝利 10/04 4東京110R 11着/15頭+1.0秒 06/22 3東京610R 4着/16頭+0.2秒 04/27 2東京28R 1着/14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戦の調子平均 12.7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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
7	ベイビーキッス	菊沢	実8.5	▲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 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1秒 11/08 3福島111R 10着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟210R 1着/18頭勝利
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) × 当競馬場適性 3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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
8	ギリーズボール	杉原	実5.4	○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／182日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山411R 13着/16頭+1.0秒 09/27 4中山85R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 182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 12.2% (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。
9	ウインモナーク	黛	実12.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率43%と適性高／前走3着／210日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山611R 16着/16頭+1.0秒 12/07 5中山211R 6着/16頭+0.7秒 06/28 1函館511R 13着/16頭+1.0秒 05/25 1新潟811R 8着/16頭+1.1秒 04/27 1福島611R 12着/16頭+0.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 43% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	マイネルレノン	国分恭	実55.8	×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33%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 5着/18頭+0.4秒 01/11 1京都411R 14着/16頭+0.8秒 12/07 5中山211R 11着/16頭+0.9秒 06/28 1函館511R 16着/16頭+3.1秒 05/17 2京都711R 3着/11頭+0.4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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (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。
11	アスクワンタイム	丸田	実10.2	△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／直近3走平均9.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉811R 2着/18頭+0.2秒 12/27 5阪神711R 8着/16頭+0.8秒 11/09 3福島211R 5着/16頭+0.4秒 07/12 2福島511R 8着/14頭+1.0秒 06/01 2京都1210R 3着/16頭+0.1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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	アルセナール	石川	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／182日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山211R 12着/16頭+0.9秒 07/27 2新潟27R 15着/18頭+1.3秒 05/10 2東京59R 1着/15頭勝利 03/15 2中山510R 3着/13頭+0.0秒 01/19 1中山79R 3着/12頭+0.6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 11.0着 (不振) △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
13	ルディック	亀田	実36.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山910R 1着/16頭勝利 01/05 1京都210R 2着/16頭+0.1秒 11/09 4京都210R 5着/12頭+0.3秒 10/04 3京都110R 2着/16頭+0.1秒 08/16 2新潟77R 2着/15頭+0.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
14	マーブルパレス	高杉	実9.0	△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67%と好調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神310R 5着/9頭+0.5秒 01/17 1京都610R 7着/9頭+1.6秒 12/13 5中山39R 1着/13頭勝利 11/01 3京都1011R 9着/12頭+0.8秒 10/05 3京都24R 1着/12頭勝利
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) △ ローテーション 91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 10.0% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
15	メイクセンス	石神道	実58.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 14位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
16	ブーケファロス	横山琉	実55.9	×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29%と適性高／直近3走平均13.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟411R 16着/17頭+1.4秒 10/04 3京都111R 14着/18頭+0.9秒 08/03 2新潟47R 9着/18頭+0.6秒 07/12 2福島511R 2着/14頭+0.0秒 05/25 1新潟811R 7着/16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戦の調子平均 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ▽ 前走実績前走 10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) -54% (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。

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

インブロリオ

騎手吉田隼

4.6倍

AI の勝率16%損益の分かれ目22%

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

◎2

インブロリオ

吉田隼

4.6倍

勝率 16%

›

○8

ギリーズボール

杉原

5.4倍

勝率 12%

›

▲7

ベイビーキッス

菊沢

8.5倍

勝率 11%

›

△5

アスティスプマンテ

小沢

7.5倍

勝率 10%

›

△14

マーブルパレス

高杉

9.0倍

勝率 10%

›

△11

アスクワンタイム

丸田

10.2倍

勝率 7%

›

▽9

ウインモナーク

黛

12.9倍

勝率 7%

›

▽4

クムシラコ

嶋田

15.8倍

勝率 7%

›

▽6

シンバーシア

丹内

16.0倍

勝率 6%

›

▽12

アルセナール

石川

23.2倍

勝率 5%

›

▽1

カンティーユ

小崎

28.5倍

勝率 2%

›

▽3

ショウナンハクラク

荻野極

33.3倍

対象外勝率 2%

›

▽13

ルディック

亀田

36.6倍

対象外勝率 2%

›

▽15

メイクセンス

石神道

58.7倍

対象外勝率 2%

›

×10

マイネルレノン

国分恭

55.8倍

対象外勝率 1%

›

×16

ブーケファロス

横山琉

55.9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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項