福島 4R 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。

4R 福島競馬場発走 11:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビタミンドロップ	丹内	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／90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 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 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (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。
2	ディアフリーゼ	◇古川奈	実50.2	▽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 04/04 船橋8R 4着/14頭+0.4秒 03/10 船橋6R 1着/14頭勝利 02/13 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/22 船橋2R 3着/9頭+0.2秒 12/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 27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 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
3	トップマジシャン	◇永島	実83.6	▽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 10/13 4東京58R 5着/7頭+2.4秒 09/15 4中山51R 1着/16頭勝利 08/31 3新潟43R 11着/18頭+1.7秒 08/09 3中京53R 6着/12頭+0.7秒 07/19 2福島74R 12着/16頭+1.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
4	ブリングライト	菊沢	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 02/28 1阪神37R 11着/16頭+1.8秒 01/05 1中山212R 6着/16頭+0.5秒 12/06 5中京12R 3着/13頭+0.6秒 11/08 3福島18R 3着/16頭+0.2秒 10/19 4新潟212R 3着/14頭+1.0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 11.0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) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (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。
5	セヴェンヌ	高杉	実7.6	△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5走 02/28 1阪神31R 5着/16頭+0.6秒 02/01 2京都24R 4着/16頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	サンライズブレイク	富田	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 02/14 2京都512R 2着/15頭+0.0秒 10/25 4新潟37R 6着/14頭+0.6秒 10/11 3京都312R 10着/16頭+1.6秒 08/09 3中京510R 10着/14頭+2.0秒 07/27 3中京210R 4着/12頭+0.4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 8.0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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
7	グレイトソン	▲和田陽	実6.1	▲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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都51R 6着/16頭+1.2秒 12/20 5阪神56R 9着/16頭+2.6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) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	アルバニー	横山琉	実95.6	▽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）
前5走 03/01 1阪神47R 5着/15頭+1.2秒 10/25 4新潟37R 5着/14頭+0.6秒 10/18 3京都612R 13着/15頭+1.4秒 05/25 2京都109R 6着/18頭+0.6秒 05/03 1新潟18R 8着/11頭+1.8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 9.7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) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
9	ミライハーモニー	◇今村	実4.0	◎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（前走3着）
前5走 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0秒 06/28 1函館58R 3着/12頭+0.1秒 06/15 1函館27R 2着/9頭+0.2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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ロードストラダーレ	丸田	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 11/23 5東京51R 1着/16頭勝利 10/26 4東京91R 5着/14頭+0.5秒 10/11 4東京36R 12着/16頭+3.5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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	タイセイブルーム	黛	実28.8	▽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）
前5走 01/17 1中山63R 6着/16頭+0.4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 8.3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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
12	オドラニャソンソン	★河原田	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1212R 13着/16頭+3.0秒 12/14 高知1R 1着/10頭勝利 11/30 高知9R 1着/11頭勝利 11/16 高知10R 4着/8頭+0.9秒 11/01 高知2R 2着/11頭+0.6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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
13	パワポケビー	▲森田	実94.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.3着と低調）
前5走 09/28 4阪神91R 12着/12頭+7.1秒 06/14 3阪神312R 11着/16頭+1.1秒 05/03 2京都38R 14着/14頭+3.0秒 03/19 園田11R 8着/8頭+5.8秒 11/30 4中京12R 7着/16頭+1.0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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
14	ゼンノフォトン	斎藤	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 02/22 1阪神22R 1着/16頭勝利 12/27 5中山76R 7着/14頭+1.6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 9.7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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
15	ゲンテン	◇小林美	実4.7	○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5走 02/14 1東京51R 5着/16頭+1.1秒 11/29 5東京75R 6着/13頭+0.6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 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
16	エフエイト	吉田豊	実68.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/28 1阪神37R 7着/16頭+1.1秒 12/28 5中山87R 7着/16頭+1.2秒 12/13 5中山37R 2着/16頭+0.3秒 11/01 3京都107R 8着/16頭+1.0秒 10/19 3京都73R 2着/12頭+0.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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

ミライハーモニー

騎手 ◇今村

4.0倍

AI の勝率20%損益の分かれ目25%

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

ミライハーモニー

◇今村

4.0倍

勝率 20%

›

○15

ゲンテン

◇小林美

4.7倍

勝率 14%

›

▲7

グレイトソン

▲和田陽

6.1倍

勝率 13%

›

△5

セヴェンヌ

高杉

7.6倍

勝率 10%

›

△6

サンライズブレイク

富田

7.6倍

勝率 10%

›

△14

ゼンノフォトン

斎藤

8.9倍

勝率 9%

›

▽4

ブリングライト

菊沢

20.6倍

勝率 6%

›

▽1

ビタミンドロップ

丹内

20.5倍

勝率 5%

›

▽10

ロードストラダーレ

丸田

26.4倍

勝率 5%

›

▽12

オドラニャソンソン

★河原田

27.3倍

勝率 2%

›

▽11

タイセイブルーム

黛

28.8倍

勝率 2%

›

▽2

ディアフリーゼ

◇古川奈

50.2倍

対象外勝率 2%

›

▽13

パワポケビー

▲森田

94.5倍

対象外勝率 2%

›

▽16

エフエイト

吉田豊

68.4倍

対象外勝率 1%

›

▽3

トップマジシャン

◇永島

83.6倍

対象外勝率 1%

›

▽8

アルバニー

横山琉

95.6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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