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 14:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイキインドラ	石川	実41.3	▽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）
前5走 12/14 5中山48R 11着/14頭+5.2秒 11/23 5東京57R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌56R 2着/14頭+0.1秒 08/31 2札幌46R 2着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌14R 4着/14頭+1.7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 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
2	スリーケイ	斎藤	実18.4	▽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67%と好調／前走勝利の勢い／76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 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
3	ジオパーククラウン	菊沢	実124.4	▽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12.7着と低調）
前5走 02/22 1東京88R 15着/16頭+1.5秒 11/29 4京都712R 15着/16頭+1.2秒 10/11 3京都310R 10着/13頭+0.4秒 08/30 4中京310R 7着/11頭+0.3秒 08/23 4中京110R 5着/13頭+0.3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 12.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (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。
4	ユージュアーナ	柴田裕	実80.6	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 11着/16頭+1.2秒 12/07 5中京22R 5着/16頭+0.4秒 11/24 3福島62R 8着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 1着/14頭勝利 08/16 1札幌72R 3着/14頭+0.4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 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) △ 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 1.3% (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。
5	ディアウス	高杉	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 02/28 1小倉1110R 7着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉610R 2着/16頭+0.1秒 08/17 1札幌88R 1着/13頭勝利 07/26 1札幌13R 1着/14頭勝利 05/25 2京都101R 3着/16頭+0.2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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
6	ルージュビバーチェ	鮫島駿	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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 1着/14頭勝利 11/30 4京都82R 5着/13頭+1.1秒 10/11 3京都35R 7着/17頭+1.5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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
7	ショーダンサー	国分優	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 01/18 1京都710R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神88R 2着/13頭+0.1秒 09/13 4阪神310R 5着/9頭+0.3秒 08/24 4中京210R 3着/16頭+0.5秒 08/02 3中京39R 1着/10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戦の調子平均 3.3着 ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	コスモコンフェルマ	柴田大	実89.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神112R 2着/13頭+0.1秒 01/12 1中山59R 11着/16頭+1.7秒 12/20 5中山510R 14着/16頭+2.7秒 10/13 4東京57R 1着/16頭勝利 09/21 4中山77R 4着/16頭+2.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（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: 1.1%) ※ 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。
9	アンティミスト	小林美	実10.2	△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5走 01/11 1中山44R 10着/16頭+2.3秒 12/28 5中山84R 4着/11頭+0.7秒 11/09 5東京29R 13着/15頭+3.4秒 08/03 1札幌41R 1着/12頭勝利 07/13 1函館105R 6着/7頭+1.5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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
10	アラナコア	吉田隼	実3.2	◎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2.7着と安定／前走2着／69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 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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ラストレガシー	嶋田	実19.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/01 1小倉44R 8着/12頭+4.1秒 11/24 3福島63R 9着/15頭+1.3秒 09/28 4中山96R 7着/16頭+1.0秒 09/07 4中山28R 6着/15頭+1.5秒 06/29 2福島23R 1着/15頭勝利
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 5.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
12	オオツカ	小崎	実4.7	○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5走 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3秒 12/14 5中京44R 7着/13頭+0.9秒 07/20 2小倉85R 12着/13頭+3.2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) × 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 12.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ライフゲート	丹内	実17.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1小倉1010R 5着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉610R 4着/16頭+0.3秒 01/25 1小倉210R 4着/16頭+0.2秒 12/06 5中山110R 7着/12頭+0.5秒 11/15 3福島310R 5着/15頭+0.9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 5.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (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。
14	ザハント	松本	実40.5	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11頭+1.1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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
15	タンテドヴィーヴル	亀田	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4秒 11/09 4京都212R 7着/17頭+0.4秒 10/18 3京都612R 3着/15頭+0.1秒 08/17 3中京811R 8着/15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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。

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

アラナコア

騎手吉田隼

3.2倍

AI の勝率24%損益の分かれ目31%

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

◎10

アラナコア

吉田隼

3.2倍

勝率 24%

›

○12

オオツカ

小崎

4.7倍

勝率 12%

›

▲15

タンテドヴィーヴル

亀田

8.6倍

勝率 9%

›

△5

ディアウス

高杉

8.7倍

勝率 9%

›

△7

ショーダンサー

国分優

10.1倍

勝率 9%

›

△9

アンティミスト

小林美

10.2倍

勝率 9%

›

▽13

ライフゲート

丹内

17.0倍

勝率 8%

›

▽6

ルージュビバーチェ

鮫島駿

17.1倍

勝率 5%

›

▽11

ラストレガシー

嶋田

19.5倍

勝率 5%

›

▽2

スリーケイ

斎藤

18.4倍

勝率 4%

›

▽14

ザハント

松本

40.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

タイキインドラ

石川

41.3倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ユージュアーナ

柴田裕

80.6倍

対象外勝率 1%

›

▽8

コスモコンフェルマ

柴田大

89.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ジオパーククラウン

菊沢

124.4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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