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 13:01

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ストロベリーツリー	小沢	実5.7	▲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 12/13 5阪神39R 5着/9頭+1.0秒 08/23 2札幌11R 1着/8頭勝利 08/03 1札幌45R 2着/7頭+0.9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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	サラサチャチャチャ	◇永島	実6.0	△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 03/01 2中山21R 2着/16頭+0.1秒 02/10 1東京43R 2着/16頭+0.3秒 01/18 1中山72R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山82R 8着/16頭+1.5秒 11/29 5東京72R 11着/18頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ヤマメイッカ	◇今村	実4.2	○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 01/11 1中山43R 14着/16頭+5.0秒 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
4	ブエナディオサ	小林脩	実210.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.7着と低調）
前5走 01/04 1中山18R 12着/16頭+0.7秒 12/06 5中山17R 5着/16頭+1.1秒 11/01 4東京106R 9着/15頭+1.5秒 10/18 4東京67R 11着/17頭+1.3秒 06/29 2福島27R 8着/16頭+2.0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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +25%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
5	レイム	◇古川奈	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5秒 12/07 5中京27R 3着/14頭+0.8秒 11/08 4京都17R 7着/16頭+0.7秒 10/18 4新潟112R 13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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
6	チュラビックタイム	▲森田	実183.6	▽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／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 02/14 1東京52R 13着/16頭+2.4秒 07/20 2福島812R 10着/15頭+2.1秒 05/25 2京都107R 12着/16頭+2.6秒 05/10 1新潟32R 1着/15頭勝利 04/20 1福島46R 2着/15頭+0.0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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
7	ダイメイクマモト	▲大久保	実7.3	△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 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6秒 11/09 4京都24R 9着/16頭+1.7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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
8	サンライズレマ	高杉	実22.9	▽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／88日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神14R 9着/14頭+2.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
9	ヴァイオパイシーズ	松本	実30.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（84日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉128R 4着/15頭+0.4秒 02/08 1小倉67R 4着/15頭+0.4秒 02/01 1小倉47R 14着/15頭+1.8秒 10/19 4新潟26R 15着/15頭+7.2秒 07/19 2福島72R 1着/15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戦の調子平均 5.7着 × 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 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
10	クリムゾンリーフ	◇小林美	実3.7	◎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走で勝率33%と好調）
前5走 02/22 1東京82R 3着/13頭+1.9秒 01/24 1中山84R 9着/15頭+1.5秒 01/05 1中山23R 4着/12頭+1.0秒 12/20 5中山54R 4着/13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) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ウーバーストロング	△石神道	実162.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 11/24 5東京612R 17着/18頭+2.5秒 11/08 3福島16R 16着/16頭+3.0秒 07/22 盛岡9R 1着/12頭勝利 06/22 3東京64R 6着/16頭+1.8秒 04/12 3中山59R 9着/9頭+5.2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 12.7着 (不振) ▽ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
12	パワポケグッド	横山琉	実129.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（63日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山45R 9着/16頭+2.4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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
13	オブシディアーナ	★河原田	実21.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4秒 10/29 園田12R 3着/12頭+0.5秒 10/08 園田4R 1着/10頭勝利
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 8.3着 (不振) ▽ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	マテンロウゼロ	▲和田陽	実14.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京49R 4着/7頭+0.4秒 01/24 1京都89R 7着/13頭+1.4秒 12/27 5中山711R 11着/16頭+0.9秒 12/07 5阪神24R 1着/8頭勝利 11/15 5東京34R 7着/13頭+0.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
15	ワールドキッス	△柴田裕	実95.8	▽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／174日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神28R 7着/15頭+1.3秒 06/15 3阪神46R 12着/16頭+2.2秒 05/25 2京都103R 1着/14頭勝利 05/17 2京都75R 13着/15頭+1.7秒 12/15 4中京64R 11着/16頭+1.5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戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32%（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: 1.0%) ※ 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。

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

クリムゾンリーフ

騎手 ◇小林美

3.7倍

AI の勝率22%損益の分かれ目27%

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15頭

◎10

クリムゾンリーフ

◇小林美

3.7倍

勝率 22%

›

○3

ヤマメイッカ

◇今村

4.2倍

勝率 16%

›

▲1

ストロベリーツリー

小沢

5.7倍

勝率 16%

›

△7

ダイメイクマモト

▲大久保

7.3倍

勝率 11%

›

△2

サラサチャチャチャ

◇永島

6.0倍

勝率 9%

›

△13

オブシディアーナ

★河原田

21.1倍

勝率 6%

›

▽14

マテンロウゼロ

▲和田陽

14.1倍

勝率 5%

›

▽5

レイム

◇古川奈

22.2倍

勝率 5%

›

▽8

サンライズレマ

高杉

22.9倍

勝率 4%

›

×9

ヴァイオパイシーズ

松本

30.2倍

対象外勝率 2%

›

▽15

ワールドキッス

△柴田裕

95.8倍

対象外勝率 1%

›

▽12

パワポケグッド

横山琉

129.4倍

対象外勝率 1%

›

▽11

ウーバーストロング

△石神道

162.3倍

対象外勝率 1%

›

▽6

チュラビックタイム

▲森田

183.6倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ブエナディオサ

小林脩

210.6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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