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	エテルノレガーメ	小崎	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1阪神27R 4着/9頭+0.5秒 01/31 2京都18R 9着/10頭+1.8秒 12/14 5中京49R 9着/12頭+2.3秒 11/15 4京都37R 6着/16頭+0.8秒 06/21 3阪神54R 1着/13頭勝利
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 7.3着 (不振) ▽ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (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。
2	アイサーベル	松本	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均16.0着と低調／216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 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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 216日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
3	サヴマ	菊沢	実28.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 4着/15頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
4	ギオンバヤシ	★河原田	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉116R 3着/16頭+0.4秒 02/08 1小倉66R 7着/16頭+0.8秒 01/11 1京都412R 7着/18頭+1.0秒 12/21 5阪神65R 5着/12頭+0.3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 5.0着 × 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 10.4% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	カットソロ	◇古川奈	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 02/21 1阪神16R 3着/11頭+0.9秒 02/07 1東京35R 2着/16頭+0.1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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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 8.5% (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。
6	アイアムコロンブス	丸田	実74.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京84R 8着/13頭+1.5秒 11/02 4東京115R 7着/9頭+1.5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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	アスクファイアモア	小沢	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119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 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 5.7着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
8	メイショウピリカ	◇今村	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9秒 12/27 5阪神77R 13着/15頭+1.4秒 12/14 5中京46R 4着/18頭+0.3秒 09/14 4阪神47R 14着/14頭+1.3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 7.0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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
9	サトノブリジャール	富田	実3.0	◎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 02/15 2京都67R 8着/13頭+2.3秒 01/31 2京都18R 5着/10頭+0.7秒 01/11 1京都46R 6着/14頭+1.3秒 12/27 5阪神77R 6着/15頭+0.4秒 07/19 1函館119R 10着/14頭+1.9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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	オーサムユニバンス	石川	実12.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（272日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉87R 4着/14頭+0.1秒 01/24 1小倉17R 6着/15頭+0.2秒 12/07 5中京212R 4着/10頭+0.7秒 11/09 3福島28R 2着/16頭+0.2秒 08/30 4中京38R 3着/8頭+0.2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 4.7着 △ ローテーション 272日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
11	テイキットイージー	柴田大	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 02/28 1小倉119R 11着/16頭+1.8秒 11/24 3福島69R 9着/16頭+0.8秒 11/08 3福島19R 10着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟19R 6着/15頭+0.3秒 09/27 4中山87R 5着/16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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ブライトエアリー	横山琉	実49.6	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉106R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神43R 2着/11頭+0.4秒 11/23 5東京52R 9着/18頭+1.0秒 11/08 3福島12R 3着/16頭+0.6秒 10/13 4東京56R 3着/17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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
13	ウィスピア	▲和田陽	実74.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 14着/18頭+2.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
14	レットミーテイク	吉田隼	実43.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（70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 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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
15	クリスタルドレス	嶋田	実45.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（69日ぶりの実戦）
前5走 02/10 1東京46R 12着/18頭+1.8秒 01/25 1中山912R 11着/16頭+2.3秒 09/20 4中山65R 11着/16頭+1.0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 5.3着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ドンテスタマスター	斎藤	実6.7	▲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／76日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 5着/18頭+0.8秒 12/06 5阪神15R 2着/10頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 10.4% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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

サトノブリジャール

騎手富田

3.0倍

AI の勝率26%損益の分かれ目33%

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

サトノブリジャール

富田

3.0倍

勝率 26%

›

○4

ギオンバヤシ

★河原田

6.6倍

勝率 10%

›

▲16

ドンテスタマスター

斎藤

6.7倍

勝率 10%

›

△1

エテルノレガーメ

小崎

10.2倍

勝率 10%

›

△5

カットソロ

◇古川奈

13.0倍

勝率 8%

›

△7

アスクファイアモア

小沢

13.2倍

勝率 7%

›

▽10

オーサムユニバンス

石川

12.4倍

勝率 7%

›

▽8

メイショウピリカ

◇今村

13.0倍

勝率 7%

›

▽2

アイサーベル

松本

19.1倍

勝率 4%

›

▽11

テイキットイージー

柴田大

21.7倍

勝率 4%

›

×3

サヴマ

菊沢

28.3倍

勝率 1%

›

▽14

レットミーテイク

吉田隼

43.9倍

対象外勝率 1%

›

▽15

クリスタルドレス

嶋田

45.3倍

対象外勝率 1%

›

▽12

ブライトエアリー

横山琉

49.6倍

対象外勝率 1%

›

▽6

アイアムコロンブス

丸田

74.7倍

対象外勝率 1%

›

▽13

ウィスピア

▲和田陽

74.8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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