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 11:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブランフォルテ	▲水沼	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/14 1小倉74R 11着/12頭+8.9秒 08/16 2新潟72R 9着/18頭+0.6秒 07/27 2新潟24R 14着/15頭+4.3秒 06/08 3東京23R 9着/17頭+1.0秒 05/24 2東京95R 5着/17頭+1.2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戦の調子平均 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
2	イフルジャンス	小野寺	実15.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 12/06 5中京18R 9着/18頭+0.9秒 08/24 3新潟23R 8着/17頭+1.2秒 07/27 2新潟210R 4着/14頭+0.2秒 07/12 2福島54R 3着/16頭+0.1秒 06/14 3東京32R 2着/11頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	オーキーベルセルク	草野	実98.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均13.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神76R 7着/11頭+3.2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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	クラウンウルル	▲小林凌	実96.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均11.0着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京65R 11着/16頭+2.0秒 11/02 4東京116R 14着/16頭+2.8秒 09/07 4中山212R 15着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌38R 10着/11頭+2.5秒 08/17 1札幌89R 12着/16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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 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 1.5% (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。
5	サトノドルチェ	大江圭	実43.0	▽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 02/17 姫路6R 4着/10頭+0.5秒 01/29 姫路7R 2着/9頭+0.3秒 01/13 園田6R 5着/10頭+0.5秒 09/17 園田9R 8着/8頭+3.6秒 09/03 園田9R 10着/10頭+2.8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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
6	フラムリンガム	伴	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 01/17 1中山610R 9着/16頭+1.6秒 11/16 5東京49R 12着/14頭+2.1秒 08/23 4中京111R 16着/16頭+1.6秒 05/25 2京都1010R 13着/16頭+1.3秒 04/05 2阪神312R 1着/16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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
7	アウルムレガリア	五十嵐	実41.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9秒 03/08 2中山35R 10着/15頭+2.3秒 01/12 1中山45R 7着/18頭+0.7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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	メイショウゴッホ	黒岩	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 11/23 4京都62R 10着/13頭+2.8秒 11/08 4京都16R 11着/11頭+2.2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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
9	スカイロケット	高田	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 02/14 2京都511R 7着/14頭+0.6秒 01/24 1京都811R 5着/14頭+0.2秒 11/16 5東京411R 13着/18頭+0.8秒 08/24 3新潟210R 7着/13頭+0.5秒 06/01 2京都1210R 7着/16頭+0.4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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
10	フレイムジョーカー	上野	実6.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京48R 14着/16頭+2.2秒 11/02 4東京116R 13着/16頭+2.7秒 10/11 4東京312R 5着/16頭+1.3秒 10/04 4東京16R 13着/16頭+1.6秒 08/09 2新潟55R 8着/15頭+0.6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 7.0着 (不振) × 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 5.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
11	スズカダブル	小牧加	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.7着と低調）
前5走 01/11 1京都410R 9着/15頭+0.9秒 12/07 5阪神210R 10着/18頭+0.8秒 11/08 4京都110R 5着/12頭+0.1秒 09/06 4阪神110R 4着/12頭+0.1秒 07/20 2小倉811R 15着/16頭+1.4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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (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。
12	バトラーズワーフ	△坂口	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2着／64日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京23R 10着/14頭+1.8秒 11/16 5東京412R 10着/13頭+0.9秒 08/30 2札幌36R 11着/16頭+2.2秒 08/02 1札幌34R 14着/16頭+2.7秒 07/13 1函館106R 2着/15頭+0.1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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 20.7% (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。

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

バトラーズワーフ

騎手 △坂口

3.0倍

AI の勝率21%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12頭

◎12

バトラーズワーフ

△坂口

3.0倍

勝率 21%

›

○9

スカイロケット

高田

5.8倍

勝率 20%

›

▲11

スズカダブル

小牧加

7.3倍

勝率 16%

›

△1

ブランフォルテ

▲水沼

5.0倍

勝率 15%

›

△6

フラムリンガム

伴

11.1倍

勝率 8%

›

△10

フレイムジョーカー

上野

6.8倍

勝率 6%

›

▽2

イフルジャンス

小野寺

15.2倍

勝率 5%

›

▽8

メイショウゴッホ

黒岩

18.8倍

勝率 4%

›

▽5

サトノドルチェ

大江圭

43.0倍

対象外勝率 2%

›

▽4

クラウンウルル

▲小林凌

96.7倍

対象外勝率 2%

›

×7

アウルムレガリア

五十嵐

41.0倍

対象外勝率 1%

›

▽3

オーキーベルセルク

草野

98.6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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