福島 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

10R 福島競馬場　発走 14:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワザモノ推奨	菊沢	実15.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 2東京1110R 11着/16頭+1.3秒 05/31 2東京1110R 11着/16頭+1.3秒 05/31 2東京1110R 11着/16頭+1.3秒 05/31 2東京1110R 11着/16頭+1.3秒 05/31 2東京1110R 11着/16頭+1.3秒
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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
2	マイネルフォルツァ	津村	実12.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/08 3東京28R 2着/18頭+0.2秒 06/08 3東京28R 2着/18頭+0.2秒 06/08 3東京28R 2着/18頭+0.2秒 06/08 3東京28R 2着/18頭+0.2秒 06/08 3東京28R 2着/18頭+0.2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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
3	ロゼル推奨	丸山	実51.4	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ51.4倍で期待値+184%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/13 3中山610R 7着/10頭+0.6秒 04/13 3中山610R 7着/10頭+0.6秒 04/13 3中山610R 7着/10頭+0.6秒 04/13 3中山610R 7着/10頭+0.6秒 04/13 3中山610R 7着/10頭+0.6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) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	ペッレグリーニ推奨	木幡巧	実19.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1東京27R 6着/9頭+0.7秒 07/27 2新潟26R 9着/11頭+1.0秒 05/31 2東京1110R 7着/16頭+0.8秒 03/29 3中山18R 11着/12頭+1.5秒 03/17 2中山811R 7着/10頭+0.9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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ベストミーエヴァー	戸崎圭	実1.4	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 02/10 1東京47R 2着/9頭+0.0秒 11/01 4東京1012R 1着/15頭勝利 08/31 3新潟48R 2着/9頭+0.8秒 05/03 2東京36R 2着/6頭+0.2秒 02/23 1東京86R 3着/15頭+0.1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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	ヨシヒロ	木幡育	実79.0	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +739% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	レッドダンルース推奨	小崎	実18.2	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/08 3東京212R 9着/14頭+1.8秒 06/08 3東京212R 9着/14頭+1.8秒 06/08 3東京212R 9着/14頭+1.8秒 06/08 3東京212R 9着/14頭+1.8秒 06/08 3東京212R 9着/14頭+1.8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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
8	シャイニースイフト推奨	吉田豊	実32.0	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ32.0倍で期待値+115%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/02 1東京27R 16着/16頭+5.9秒 02/02 1東京27R 16着/16頭+5.9秒 02/02 1東京27R 16着/16頭+5.9秒 02/02 1東京27R 16着/16頭+5.9秒 02/02 1東京27R 16着/16頭+5.9秒
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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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	バセリーナ推奨	野中	実17.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/15 2京都69R 7着/11頭+1.2秒 01/10 1中山310R 9着/16頭+1.0秒 12/14 5中山49R 11着/12頭+1.2秒 11/08 3福島16R 1着/16頭勝利 06/29 2福島28R 6着/9頭+0.8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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	リアンベーレ推奨	嶋田	実16.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/28 4中山910R 8着/13頭+0.7秒 07/12 2福島57R 1着/14頭勝利 06/15 3東京47R 5着/14頭+0.7秒 04/05 2阪神39R 6着/9頭+0.8秒 03/15 2中山57R 10着/16頭+2.4秒
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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
11	グランカンタンテ	荻野極	実9.6	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中山69R 10着/11頭+1.5秒 11/24 3福島610R 2着/16頭+0.0秒 09/15 4中山510R 5着/9頭+1.0秒 07/06 2福島410R 7着/16頭+1.0秒 04/27 1福島68R 1着/16頭勝利
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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
12	ビッグデイメイク	柴田大	実121.9	◎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 01/11 1中山49R 13着/13頭+1.2秒 12/27 5阪神712R 5着/9頭+1.0秒 12/14 5中京410R 9着/10頭+2.4秒 11/06 船橋10R 8着/13頭+1.0秒 10/03 船橋12R 5着/13頭+0.5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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (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。

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

ビッグデイメイク

騎手柴田大

単勝オッズ

121.9倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ヨシヒロ

79.0倍

EV +739%

○10リアンベーレ

16.7倍

EV +69%

▲11グランカンタンテ

9.6倍

EV -13%

▲5ベストミーエヴァー

1.4倍

EV -87%

出走馬AI評価順・全12頭

◎12

ビッグデイメイク

柴田大

121.9倍

+999%

›

○6

ヨシヒロ

木幡育

79.0倍

+739%

›

○10

リアンベーレ

嶋田

16.7倍

+69%

›

▲11

グランカンタンテ

荻野極

9.6倍

-13%

›

▲5

ベストミーエヴァー

戸崎圭

1.4倍

-87%

›

△9

バセリーナ

野中

17.8倍

+52%

›

△4

ペッレグリーニ

木幡巧

19.1倍

+60%

›

△7

レッドダンルース

小崎

18.2倍

+47%

›

▽1

ワザモノ

菊沢

15.2倍

+8%

›

▽8

シャイニースイフト

吉田豊

32.0倍

+115%

›

▽2

マイネルフォルツァ

津村

12.0倍

-25%

›

▽3

ロゼル

丸山

51.4倍

+184%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 4 ペッレグリーニ実19.1倍期待値 +59% 推奨 11.9〜100.0倍 200円
単勝 7 レッドダンルース実18.2倍期待値 +54% 推奨 11.8〜100.0倍 200円
単勝 9 バセリーナ実17.8倍期待値 +46% 推奨 12.1〜100.0倍 100円
単勝 10 リアンベーレ実16.7倍期待値 +39% 推奨 11.9〜100.0倍 100円
単勝 1 ワザモノ実15.2倍期待値 +26% 推奨 12.0〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 3 ロゼル実51.4倍期待値 +184% 推奨 18.1〜100.0倍 200円
単勝 8 シャイニースイフト実32.0倍期待値 +115% 推奨 14.9〜100.0倍 200円
単勝 10 リアンベーレ実16.7倍期待値 +69% 推奨 9.8〜100.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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