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 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロマンス	石橋脩	実19.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ラスタリア	菊沢	実71.5	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 11/15 3福島33R 12着/16頭+1.2秒 09/21 4中山75R 10着/10頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ベルランコントル	原	実8.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/20 5中山53R 14着/16頭+2.0秒 12/07 5中山22R 3着/16頭+0.0秒 11/15 3福島33R 4着/16頭+0.4秒 09/28 4中山95R 5着/17頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	セシルブリュネ	荻野極	実8.2	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/20 5中山55R 3着/17頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	マーゴットドライ	木幡巧	実4.3	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 01/31 1東京15R 5着/16頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ダイシンパルス	江田照	実139.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/21 1東京76R 16着/16頭+3.9秒 01/25 1京都95R 5着/18頭+0.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	シュガーシャック	杉原誠人	実43.0	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/20 5中山57R 9着/16頭+2.7秒 11/24 5東京61R 8着/15頭+2.9秒 09/14 4中山45R 10着/10頭+3.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ブラッククラウズ	三浦	実23.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	プラネタリーアワー	小崎	実130.3	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/14 1東京51R 13着/16頭+2.9秒 11/29 5東京72R 8着/18頭+0.9秒 11/08 5東京16R 4着/13頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ソロンゴ	木幡育	実28.6	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ワインダークシー	津村	実4.3	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/07 5中山22R 4着/16頭+0.2秒 10/19 4新潟21R 3着/12頭+0.3秒 08/17 2新潟84R 3着/11頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	クラックミーアップ	松岡	実175.6	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 01/04 1中山16R 11着/17頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ウキヨノサンシロウ	▲上里	実276.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヤマメホープ	戸崎圭	実3.2	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/15 1東京65R 6着/16頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	スカイプライド	▲石田	実210.0	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヘルヴィッツ	北村友	実18.4	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/14 1東京54R 6着/15頭+1.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

🎯 AIの本命

AI評価1位

ロマンス

騎手石橋脩

単勝オッズ

19.9倍

AI期待値

-99%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

×1

ロマンス

石橋脩

19.9倍

-99%

›

×2

ラスタリア

菊沢

71.5倍

-99%

›

×3

ベルランコントル

原

8.9倍

-99%

›

×4

セシルブリュネ

荻野極

8.2倍

-99%

›

×5

マーゴットドライ

木幡巧

4.3倍

-99%

›

×6

ダイシンパルス

江田照

139.1倍

-99%

›

×7

シュガーシャック

杉原誠人

43.0倍

-99%

›

×8

ブラッククラウズ

三浦

23.1倍

-99%

›

×9

プラネタリーアワー

小崎

130.3倍

-99%

›

×10

ソロンゴ

木幡育

28.6倍

-99%

›

×11

ワインダークシー

津村

4.3倍

-99%

›

×12

クラックミーアップ

松岡

175.6倍

-99%

›

×13

ウキヨノサンシロウ

▲上里

276.9倍

-99%

›

×14

ヤマメホープ

戸崎圭

3.2倍

-99%

›

×15

スカイプライド

▲石田

210.0倍

-99%

›

×16

ヘルヴィッツ

北村友

18.4倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。