福島 7R 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。

7R 福島競馬場発走 13:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プリュノワール	斎藤	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉412R 6着/18頭+0.7秒 11/15 3福島312R 5着/16頭+0.3秒 07/05 2福島312R 3着/15頭+0.3秒 06/14 3東京38R 11着/18頭+0.7秒 04/13 1福島26R 11着/16頭+1.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
2	ラブアイミー	吉田隼	実136.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉127R 6着/18頭+0.7秒 02/07 1小倉512R 6着/17頭+0.5秒 12/07 5阪神27R 10着/11頭+2.1秒 10/25 4新潟39R 17着/18頭+1.7秒 08/24 4中京29R 13着/14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 11.0着 (不振) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	セゾンデフィーユ	荻野極	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／202日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉1012R 2着/18頭+0.1秒 01/25 1小倉29R 2着/16頭+0.1秒 11/08 3福島17R 3着/16頭+0.1秒 09/07 2札幌68R 3着/16頭+0.3秒 07/12 1函館91R 1着/14頭勝利
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 3.0着 (安定) △ ローテーション 202日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
4	グレイシエーション	杉原	実8.8	△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／126日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山71R 6着/16頭+0.9秒 11/02 4東京114R 6着/16頭+0.8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) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	オンザヴィーナス	◇永島	実86.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 13着/16頭+0.7秒 10/19 4新潟23R 12着/18頭+0.8秒 09/21 4中山78R 4着/16頭+0.2秒 04/13 1福島26R 12着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉512R 7着/18頭+0.9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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
6	カイショー	☆田山	実15.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉69R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1小倉19R 2着/12頭+0.2秒 12/06 5阪神19R 3着/8頭+0.4秒 10/04 3京都19R 8着/8頭+1.1秒 07/20 1函館1211R 3着/12頭+0.6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戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
7	ベレーバスク	△石神道	実8.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京57R 8着/16頭+0.3秒 12/13 5中京39R 9着/11頭+0.9秒 11/01 3京都1011R 5着/12頭+0.2秒 09/28 4中山99R 2着/8頭+0.2秒 08/16 2新潟75R 1着/17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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ヴィヴァラリス	△石田	実424.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均14.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山87R 16着/16頭+3.0秒 11/15 3福島37R 14着/16頭+1.4秒 09/07 4中山212R 16着/16頭+1.0秒 08/10 1札幌67R 11着/15頭+1.8秒 07/19 1函館1112R 13着/16頭+1.2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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193%（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: 0.2%) ※ 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。
9	フロムレイブン	丹内	実2.7	◎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3.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神79R 4着/10頭+0.4秒 12/14 5阪神411R 17着/18頭+2.4秒 10/25 3京都83R 1着/12頭勝利 08/30 4中京35R 2着/10頭+0.1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 3.0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 28.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
10	キャナルクルーズ	嶋田	実10.2	△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 09/21 4中山78R 9着/16頭+0.6秒 09/07 4中山212R 5着/16頭+0.3秒 07/27 1札幌22R 1着/14頭勝利 07/06 2福島43R 2着/16頭+0.1秒 04/27 1福島64R 6着/16頭+0.5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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
11	ハクサンテドリガワ	★河原田	実12.9	△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／111日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4阪神65R 6着/14頭+0.7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 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
12	ラスベガスサイン	横山琉	実162.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉69R 11着/15頭+1.6秒 12/13 5中京39R 6着/11頭+0.6秒 09/06 2札幌52R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌41R 2着/10頭+0.1秒 08/16 1札幌75R 3着/11頭+0.3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戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（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。
13	フィラーエ	国分恭	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4秒 10/13 3京都52R 5着/10頭+0.4秒 08/24 4中京25R 3着/5頭+0.8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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	シュークリーム	菊沢	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉103R 12着/14頭+0.8秒 02/15 1小倉83R 4着/14頭+1.7秒 12/07 5阪神27R 8着/11頭+0.9秒 11/16 3福島48R 2着/16頭+0.1秒 10/19 4新潟23R 8着/18頭+0.6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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
15	ダイユウヴェンティ	高杉	実35.7	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都66R 7着/18頭+1.3秒 01/31 1東京16R 8着/16頭+1.1秒 11/23 5東京53R 6着/17頭+0.9秒 10/25 4東京82R 2着/10頭+0.1秒 10/11 4東京31R 6着/10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) × 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 1.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
16	キタノクニカラ	小林脩	実281.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 8着/16頭+0.8秒 02/08 1小倉68R 12着/16頭+1.2秒 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94%（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: 0.4%) ※ 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。

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

フロムレイブン

騎手丹内

2.7倍

AI の勝率28%損益の分かれ目37%

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

◎9

フロムレイブン

丹内

2.7倍

勝率 28%

›

○7

ベレーバスク

△石神道

8.4倍

勝率 13%

›

▲3

セゾンデフィーユ

荻野極

4.5倍

勝率 10%

›

△4

グレイシエーション

杉原

8.8倍

勝率 8%

›

△10

キャナルクルーズ

嶋田

10.2倍

勝率 8%

›

△11

ハクサンテドリガワ

★河原田

12.9倍

勝率 6%

›

▽6

カイショー

☆田山

15.0倍

勝率 6%

›

▽13

フィラーエ

国分恭

20.3倍

勝率 6%

›

▽1

プリュノワール

斎藤

22.1倍

勝率 4%

›

▽14

シュークリーム

菊沢

27.2倍

勝率 4%

›

▽15

ダイユウヴェンティ

高杉

35.7倍

対象外勝率 2%

›

▽5

オンザヴィーナス

◇永島

86.4倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ラブアイミー

吉田隼

136.9倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ラスベガスサイン

横山琉

162.0倍

対象外勝率 1%

›

▽16

キタノクニカラ

小林脩

281.3倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ヴィヴァラリス

△石田

424.7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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