福島 8R 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。

8R 福島競馬場発走 13:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スイーヴル	▲和田陽	実18.6	△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 03/01 1小倉123R 3着/14頭+0.8秒 02/14 1小倉73R 3着/14頭+0.2秒 01/31 1小倉31R 6着/14頭+1.0秒 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2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 12着 (大敗) ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (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。
2	カツノテンス	◇古川奈	実60.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調）
前5走 01/17 1中山66R 8着/16頭+0.6秒 01/05 1中山212R 5着/16頭+0.3秒 12/13 5中山37R 11着/16頭+1.0秒 11/22 3福島52R 8着/16頭+1.0秒 09/27 4中山88R 13着/16頭+2.1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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
3	ミヤラティーニ	▲森田	実18.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中京51R 1着/16頭勝利 10/11 3京都31R 4着/16頭+0.5秒 08/17 3中京82R 8着/16頭+2.1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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
4	ガルディーノ	△石田	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/10 1中山33R 16着/16頭+4.4秒 12/14 5中山41R 10着/15頭+1.4秒 10/25 4新潟32R 12着/15頭+3.9秒 09/28 4中山94R 9着/16頭+2.2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 4.0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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (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	マジェステラ	△石神道	実29.4	▽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 02/21 1東京71R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京24R 13着/14頭+1.6秒 11/23 5東京51R 6着/16頭+0.5秒 11/08 5東京16R 3着/13頭+0.5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 7.7着 (不振) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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	アイランドピーク	▲水沼	実108.1	▽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／140日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 12着/14頭+1.6秒 07/06 2福島412R 8着/15頭+2.4秒 05/10 2東京57R 14着/16頭+1.9秒 02/08 1東京312R 5着/16頭+0.2秒 12/03 金沢9R 1着/6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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	クリノミニスター	小林脩	実108.0	▽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0%と苦戦傾向）
前5走 02/22 1小倉103R 5着/14頭+0.4秒 02/07 2京都312R 4着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 8着/15頭+1.0秒 11/16 3福島48R 7着/16頭+0.4秒 10/19 4新潟212R 6着/14頭+1.5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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +54%（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: 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。
8	ヨドノゴールド	△柴田裕	実25.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／69日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉23R 3着/14頭+0.7秒 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0秒 04/13 1福島28R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1中京48R 6着/16頭+0.3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 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
9	モズオウンゴール	◇永島	実2.6	◎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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神31R 7着/16頭+1.0秒 02/10 2京都43R 2着/14頭+0.0秒 01/17 1京都64R 5着/16頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195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 28.7% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
10	ロードクラシコ	☆田山	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/06 5中京14R 11着/18頭+0.7秒 08/23 3新潟15R 11着/13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 7.7着 (不振) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
11	グラスゴー	★河原田	実14.9	△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 02/01 2京都26R 10着/16頭+1.0秒 01/17 1京都62R 1着/16頭勝利 11/01 3京都102R 11着/12頭+1.1秒 10/11 3京都31R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4阪神95R 7着/18頭+0.6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 6.0着 ○ 前走実績前走 3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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (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。
12	マダムイグレイン	小沢	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/26 姫路2R 1着/10頭勝利 11/12 園田8R 2着/10頭+0.1秒 09/17 名古屋10R 2着/12頭+0.5秒 08/09 3中京55R 9着/16頭+1.5秒 07/27 3中京24R 2着/16頭+0.0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 5.0着 ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 13.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
13	レオナルドスター	▲大久保	実55.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 03/01 1小倉127R 10着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉76R 3着/18頭+0.2秒 12/13 5中京312R 2着/18頭+0.1秒 10/15 園田12R 1着/12頭勝利 09/24 園田10R 4着/10頭+0.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
14	ユーダイモニア	横山琉	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (勝率のレース内順位) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
15	マダムカマラード	秋山稔	実20.5	▽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）
前5走 01/24 1京都83R 10着/16頭+1.1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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
16	メラヴィリオーザ	▲上里	実108.5	▽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／69日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神47R 4着/15頭+1.2秒 02/14 1小倉77R 7着/16頭+1.4秒 12/20 5阪神57R 10着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神17R 11着/14頭+1.4秒 10/13 3京都54R 8着/13頭+2.0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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（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: 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

モズオウンゴール

騎手 ◇永島

2.6倍

AI の勝率29%損益の分かれ目38%

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

モズオウンゴール

◇永島

2.6倍

勝率 29%

›

○12

マダムイグレイン

小沢

4.6倍

勝率 14%

›

▲10

ロードクラシコ

☆田山

6.3倍

勝率 12%

›

△14

ユーダイモニア

横山琉

9.4倍

勝率 7%

›

△11

グラスゴー

★河原田

14.9倍

勝率 7%

›

△1

スイーヴル

▲和田陽

18.6倍

勝率 6%

›

▽3

ミヤラティーニ

▲森田

18.7倍

勝率 6%

›

▽4

ガルディーノ

△石田

19.3倍

勝率 6%

›

▽15

マダムカマラード

秋山稔

20.5倍

勝率 5%

›

×8

ヨドノゴールド

△柴田裕

25.3倍

勝率 2%

›

▽5

マジェステラ

△石神道

29.4倍

勝率 2%

›

▽13

レオナルドスター

▲大久保

55.0倍

対象外勝率 2%

›

▽7

クリノミニスター

小林脩

108.0倍

対象外勝率 1%

›

▽16

メラヴィリオーザ

▲上里

108.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

カツノテンス

◇古川奈

60.8倍

対象外勝率 1%

›

▽6

アイランドピーク

▲水沼

108.1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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