福島 3R 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。

3R 福島競馬場発走 10:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードフロリゼル	菊沢	実12.9	△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 01/11 1中山47R 5着/16頭+1.4秒 09/21 4中山77R 11着/16頭+2.6秒 08/23 3新潟18R 5着/11頭+1.4秒 04/05 3中山33R 1着/12頭勝利 03/09 2中山43R 5着/16頭+1.0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 3.7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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (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。
2	ソングコレクター	富田	実27.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／197日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 9着/16頭+1.5秒 12/07 5中京23R 12着/14頭+2.7秒 09/20 4阪神66R 11着/16頭+1.9秒 08/23 4中京112R 3着/7頭+0.5秒 06/08 3阪神28R 12着/13頭+3.4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 6.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 197日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ラブインアクション	鮫島駿	実2.3	◎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2.3着と安定／前走2着）
前5走 02/01 1小倉41R 1着/16頭勝利 11/09 4京都21R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都56R 4着/15頭+1.0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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 24.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
4	ヒヒーン	◇小林美	実11.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/21 4阪神78R 10着/13頭+1.6秒 06/22 1函館412R 5着/12頭+0.5秒 06/14 1函館112R 8着/14頭+1.7秒 02/22 1小倉98R 16着/16頭+3.7秒 02/09 1小倉67R 3着/13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 6.3着 ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
5	ファイアリービート	横山琉	実29.5	×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／70日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山84R 8着/15頭+1.5秒 11/01 4東京101R 3着/16頭+0.6秒 10/11 4東京34R 4着/16頭+2.7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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ビスケットマリー	△石神道	実294.3	▽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）
前5走 03/01 2中山26R 11着/15頭+2.4秒 02/15 1小倉812R 5着/13頭+0.8秒 02/07 1小倉57R 11着/18頭+1.1秒 12/16 水沢10R 1着/12頭勝利 12/01 水沢9R 1着/11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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	タルタロス	△石田	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 12/06 5中京16R 8着/16頭+1.4秒 11/24 3福島69R 11着/16頭+1.1秒 11/01 4東京1012R 8着/15頭+0.9秒 07/12 1函館99R 9着/11頭+1.1秒 06/29 1函館69R 6着/10頭+1.1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 3.7着 ○ 前走実績前走 2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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
8	タイセイサーブル	角田和	実31.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 02/21 1阪神14R 6着/14頭+1.6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	アルマグラース	嶋田	実361.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.0着と低調）
前5走 02/22 1小倉1012R 16着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉38R 14着/18頭+1.3秒 10/05 4東京27R 17着/18頭+1.4秒 09/07 2札幌67R 9着/13頭+1.8秒 08/24 2札幌28R 9着/11頭+2.3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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
10	オーライカモン	松本	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/24 1京都89R 12着/13頭+2.2秒 01/04 1中山110R 6着/8頭+0.3秒 12/06 5中京19R 6着/8頭+0.5秒 10/26 4新潟45R 1着/18頭勝利 ―
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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	メティエダール	小崎	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 11/23 4京都66R 3着/16頭+0.4秒 07/27 3中京210R 5着/12頭+1.0秒 06/22 3阪神68R 14着/16頭+3.8秒 03/15 1阪神57R 12着/16頭+1.7秒 01/06 1中京28R 3着/16頭+0.0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戦の調子平均 6.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
12	レボルシオン	江田照	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 09/06 2札幌512R 4着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌412R 4着/12頭+0.4秒 09/16 4中山57R 10着/11頭+4.0秒 06/29 2福島13R 1着/15頭勝利 06/16 3東京62R 5着/16頭+0.8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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
13	ティアップドライブ	★河原田	実45.9	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京412R 8着/16頭+0.8秒 01/25 1中山96R 11着/15頭+2.6秒 11/23 5東京57R 10着/16頭+2.1秒 10/26 4東京912R 8着/16頭+1.3秒 09/28 4中山96R 12着/16頭+1.4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 8.0着 (不振) △ ローテーション 148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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ナックシュバリエ	原田和	実309.3	▽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 12/27 金沢6R 5着/12頭+1.7秒 12/19 金沢3R 4着/10頭+2.0秒 12/08 金沢10R 2着/9頭+0.9秒 11/25 金沢1R 2着/7頭+0.6秒 11/10 金沢1R 2着/8頭+0.0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 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ニーナバイリッカ	◇永島	実114.0	▽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5走 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15頭+0.6秒 08/17 3中京89R 5着/16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) +37%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (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

ラブインアクション

騎手鮫島駿

2.3倍

AI の勝率24%損益の分かれ目43%

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

ラブインアクション

鮫島駿

2.3倍

勝率 24%

›

○12

レボルシオン

江田照

6.1倍

勝率 16%

›

▲10

オーライカモン

松本

6.8倍

勝率 16%

›

△11

メティエダール

小崎

8.9倍

勝率 10%

›

△7

タルタロス

△石田

10.7倍

勝率 8%

›

△1

ロードフロリゼル

菊沢

12.9倍

勝率 7%

›

▽4

ヒヒーン

◇小林美

11.2倍

勝率 6%

›

▽2

ソングコレクター

富田

27.0倍

勝率 4%

›

×5

ファイアリービート

横山琉

29.5倍

勝率 2%

›

×8

タイセイサーブル

角田和

31.8倍

対象外勝率 2%

›

▽13

ティアップドライブ

★河原田

45.9倍

対象外勝率 1%

›

▽15

ニーナバイリッカ

◇永島

114.0倍

対象外勝率 1%

›

▽6

ビスケットマリー

△石神道

294.3倍

対象外勝率 1%

›

▽14

ナックシュバリエ

原田和

309.3倍

対象外勝率 1%

›

▽9

アルマグラース

嶋田

361.1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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