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	マイネルユーゲント	◇小林美	実7.1	▲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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉52R 16着/18頭+1.6秒 01/25 1小倉22R 2着/18頭+0.1秒 11/09 3福島22R 9着/16頭+0.7秒 08/10 2新潟61R 12着/18頭+1.8秒 07/12 2福島55R 2着/11頭+0.1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 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
2	クラウンフリード	▲森田	実155.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 03/01 佐賀10R 2着/12頭+0.7秒 02/14 佐賀5R 2着/12頭+0.1秒 01/17 佐賀6R 5着/12頭+1.7秒 12/28 佐賀3R 2着/10頭+0.8秒 12/07 佐賀6R 4着/11頭+1.6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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	スピリットライズ	亀田	実30.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都312R 18着/18頭+3.1秒 12/20 5中京512R 5着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟37R 10着/14頭+1.7秒 09/07 4阪神29R 7着/13頭+0.9秒 08/03 3中京412R 11着/18頭+0.9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 5.7着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	チュウワメロディー	小崎	実4.1	○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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2着/13頭+0.1秒 11/08 5東京11R 3着/15頭+1.0秒 10/19 4東京73R 3着/13頭+0.7秒 09/27 4中山85R 6着/16頭+0.9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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
5	ディーズメンフィス	★河原田	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山11R 6着/15頭+0.5秒 08/23 2札幌15R 4着/9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戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
6	ディオデルマーレ	丹内	実3.0	◎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（前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟312R 5着/17頭+0.5秒 01/05 1中山110R 4着/15頭+0.7秒 12/22 5中山86R 1着/15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 4.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 182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 29.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
7	ジューンオアシス	吉田隼	実17.0	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉102R 4着/18頭+0.9秒 01/25 1小倉25R 4着/18頭+0.7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) △ ローテーション 119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 4.5% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
8	リュウセイコウテイ	横山琉	実61.0	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉112R 8着/18頭+0.6秒 12/28 5中山83R 7着/16頭+0.7秒 10/05 4東京23R 14着/17頭+1.6秒 09/14 4中山42R 4着/16頭+0.4秒 08/10 2新潟61R 16着/18頭+2.1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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
9	ジェムシリカ	江田照	実9.4	△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／前走勝利の勢い／91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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
10	ペイシャアーサー	△石田	実57.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉127R 11着/18頭+1.1秒 01/31 1小倉38R 16着/18頭+1.4秒 06/29 1函館63R 1着/12頭勝利 06/14 1函館11R 3着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟61R 3着/16頭+0.0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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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。
11	ロンドンアームズ	菊沢	実12.1	△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／113日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 7着/18頭+0.4秒 01/25 1小倉29R 9着/16頭+0.8秒 11/02 4東京117R 12着/15頭+2.1秒 10/18 4東京67R 17着/17頭+2.1秒 08/10 2新潟612R 14着/18頭+1.2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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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 8.9% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ステキサプライズ	◇永島	実17.3	▽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 02/07 1東京32R 12着/16頭+2.0秒 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
13	レオプルミエール	野中	実86.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉76R 11着/18頭+0.5秒 11/08 3福島17R 12着/16頭+1.3秒 08/24 3新潟27R 10着/18頭+0.9秒 07/13 2福島67R 2着/15頭+0.2秒 06/29 2福島212R 2着/14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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
14	モズレイラココナ	杉原	実70.9	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 01/13 園田8R 1着/11頭勝利 12/30 園田10R 2着/12頭+0.1秒 12/17 園田9R 3着/12頭+0.8秒 11/18 園田12R 3着/12頭+0.5秒 11/04 園田8R 2着/11頭+0.8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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
15	レッドカメリア	嶋田	実57.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉38R 8着/18頭+0.6秒 11/09 3福島27R 6着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟23R 5着/18頭+0.3秒 09/21 4中山78R 5着/16頭+0.5秒 09/07 4中山212R 2着/16頭+0.2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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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	ルクスコスモス	丸山	実17.4	▽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 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0秒 10/24 大井7R 1着/12頭勝利 10/08 大井8R 1着/10頭勝利 08/23 4中京17R 8着/16頭+1.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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

ディオデルマーレ

騎手丹内

3.0倍

AI の勝率29%損益の分かれ目33%

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

◎6

ディオデルマーレ

丹内

3.0倍

勝率 29%

›

○4

チュウワメロディー

小崎

4.1倍

勝率 14%

›

▲1

マイネルユーゲント

◇小林美

7.1倍

勝率 11%

›

△11

ロンドンアームズ

菊沢

12.1倍

勝率 9%

›

△9

ジェムシリカ

江田照

9.4倍

勝率 8%

›

△5

ディーズメンフィス

★河原田

14.6倍

勝率 6%

›

▽12

ステキサプライズ

◇永島

17.3倍

勝率 5%

›

▽16

ルクスコスモス

丸山

17.4倍

勝率 5%

›

▽7

ジューンオアシス

吉田隼

17.0倍

勝率 4%

›

▽3

スピリットライズ

亀田

30.4倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ペイシャアーサー

△石田

57.7倍

対象外勝率 2%

›

▽15

レッドカメリア

嶋田

57.7倍

対象外勝率 1%

›

▽8

リュウセイコウテイ

横山琉

61.0倍

対象外勝率 1%

›

▽14

モズレイラココナ

杉原

70.9倍

対象外勝率 1%

›

▽13

レオプルミエール

野中

86.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

クラウンフリード

▲森田

155.0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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