福島 9R 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。

9R 福島競馬場発走 14:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サクラアドリア	吉田隼	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 03/01 1小倉129R 10着/18頭+0.4秒 12/14 5中山412R 3着/16頭+0.3秒 11/24 3福島612R 4着/16頭+0.3秒 09/20 4中山67R 7着/18頭+0.6秒 07/19 1函館119R 12着/14頭+2.0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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
2	マイネルダンク	土田	実276.0	▽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33%と適性高／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 02/25 佐賀2R 1着/12頭勝利 02/07 佐賀7R 1着/12頭勝利 01/24 佐賀4R 2着/12頭+0.6秒 12/23 水沢9R 7着/10頭+1.5秒 12/10 水沢9R 8着/11頭+2.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82%（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。
3	レダアトミカ	荻野極	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山65R 1着/18頭勝利 10/26 4東京95R 3着/16頭+0.2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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (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。
4	アッシズオブローズ	杉原	実16.1	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山42R 12着/16頭+2.9秒 10/25 4東京83R 4着/9頭+0.3秒 08/10 2新潟62R 4着/12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 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ゼットエイト	城戸	実97.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/22 1小倉109R 9着/12頭+1.4秒 02/15 1小倉86R 10着/16頭+0.6秒 12/14 5中京49R 7着/12頭+1.6秒 11/22 3福島59R 10着/16頭+0.5秒 07/05 1函館79R 6着/8頭+1.0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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	ブランドブラン	斎藤	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉85R 2着/16頭+0.0秒 12/21 5阪神64R 8着/12頭+1.1秒 12/06 5阪神12R 4着/16頭+1.5秒 09/21 4阪神76R 3着/9頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	ウインマニフィーク	丹内	実13.5	▽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／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉116R 7着/16頭+0.9秒 02/14 1小倉75R 2着/18頭+0.2秒 01/31 1小倉37R 6着/16頭+0.6秒 11/24 5東京63R 8着/16頭+0.9秒 11/09 5東京24R 6着/14頭+0.8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 133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 5.5% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
8	リリエンフェルト	原田和	実220.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/25 姫路3R 4着/10頭+1.3秒 11/06 園田6R 1着/10頭勝利 10/15 園田6R 3着/10頭+2.0秒 09/25 園田3R 1着/10頭勝利 09/11 園田3R 6着/10頭+1.1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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 4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) +45%（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: 0.5%) ※ 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。
9	ダノンハドソン	小沢	実63.3	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神35R 1着/7頭勝利 ― ― ― ―
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 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (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。
10	クイーンズレイン	石神道	実11.6	△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／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1東京56R 7着/16頭+1.1秒 11/15 5東京36R 6着/14頭+0.8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 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
11	デリシュー	菊沢	実56.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／63日ぶりの実戦）
前5走 02/07 1小倉59R 4着/13頭+0.7秒 01/25 1小倉212R 5着/14頭+0.3秒 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13頭+0.3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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
12	ディアアズール	丸山	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 12/20 5中山56R 6着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
13	トレベルオール	石川	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山512R 3着/18頭+0.0秒 11/08 3福島19R 6着/16頭+0.4秒 09/06 4中山19R 5着/11頭+0.3秒 06/21 3東京58R 7着/16頭+0.8秒 03/08 2中山312R 11着/16頭+0.9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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
14	リアルセンター	西塚	実107.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 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) +41%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
15	マイネルクオリア	柴田大	実85.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
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⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
16	ダーコ	田山	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走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
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 16 ◎ 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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.5% (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。

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

ダーコ

騎手田山

2.3倍

AI の勝率26%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16頭

◎16

ダーコ

田山

2.3倍

勝率 26%

›

○12

ディアアズール

丸山

5.3倍

勝率 18%

›

▲6

ブランドブラン

斎藤

7.0倍

勝率 11%

›

△10

クイーンズレイン

石神道

11.6倍

勝率 8%

›

△3

レダアトミカ

荻野極

12.1倍

勝率 7%

›

△13

トレベルオール

石川

13.0倍

勝率 7%

›

▽7

ウインマニフィーク

丹内

13.5倍

勝率 6%

›

▽4

アッシズオブローズ

杉原

16.1倍

勝率 4%

›

▽1

サクラアドリア

吉田隼

24.4倍

勝率 4%

›

▽9

ダノンハドソン

小沢

63.3倍

対象外勝率 4%

›

▽11

デリシュー

菊沢

56.4倍

対象外勝率 2%

›

▽14

リアルセンター

西塚

107.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ゼットエイト

城戸

97.7倍

対象外勝率 1%

›

▽15

マイネルクオリア

柴田大

85.3倍

対象外勝率 1%

›

▽8

リリエンフェルト

原田和

220.9倍

対象外勝率 1%

›

▽2

マイネルダンク

土田

276.0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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