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	ジュエルドレーサー	秋山稔	実81.9	▽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）
前5走 09/09 笠松4R 1着/8頭勝利 08/11 笠松7R 1着/8頭勝利 07/08 名古屋6R 7着/12頭+1.3秒 06/10 笠松4R 2着/10頭+0.9秒 05/14 笠松8R 5着/9頭+1.1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 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) +4%（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: 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。
2	サムハラ	△石田	実39.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 01/12 1中山58R 3着/11頭+0.3秒 12/07 5中山25R 1着/16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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
3	サウンドファミリエ	★河原田	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都65R 8着/15頭+2.1秒 12/20 5中山56R 11着/16頭+2.2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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	ワタシイノッテマス	▲森田	実109.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均12.3着と低調）
前5走 02/08 1小倉69R 8着/15頭+1.1秒 01/29 名古屋10R 3着/12頭+0.6秒 01/15 名古屋11R 5着/8頭+2.8秒 01/04 名古屋8R 7着/11頭+2.2秒 12/23 名古屋6R 5着/10頭+1.5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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.6% (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。
5	マイネルステラート	横山琉	実22.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 11/09 3福島212R 8着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟23R 6着/18頭+0.3秒 09/21 4中山78R 3着/16頭+0.2秒 08/17 1札幌89R 10着/16頭+0.8秒 03/16 2中山66R 3着/8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戦の調子平均 7.7着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
6	シヴィータス	◇小林美	実2.6	◎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 11/02 4東京114R 5着/16頭+0.7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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ジェムシリカ	小林脩	実12.6	△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／98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 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
8	ノアールビーナス	小沢	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中京59R 4着/9頭+0.3秒 12/13 5中京39R 4着/11頭+0.5秒 09/28 4阪神92R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌31R 6着/8頭+0.7秒 07/20 1函館1211R 8着/12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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	ハッピーダンシング	▲水沼	実154.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均15.7着と低調）
前5走 02/22 1小倉103R 14着/14頭+2.7秒 10/18 4新潟112R 18着/18頭+2.1秒 08/16 2新潟711R 16着/18頭+1.5秒 05/17 1新潟56R 1着/16頭勝利 02/15 1小倉72R 15着/18頭+3.0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 15.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（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: 0.6%) ※ 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	ゴールドパレード	角田和	実10.7	▲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5走 02/07 1小倉52R 8着/18頭+0.9秒 12/06 5中京14R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島34R 4着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟42R 5着/13頭+0.5秒 10/11 4東京33R 5着/10頭+1.6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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
11	ダイユウルミナス	泉谷	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/14 1東京55R 7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 4.3着 ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
12	ブライティアブーケ	△石神道	実15.3	▽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）
前5走 02/08 1小倉67R 9着/15頭+1.4秒 01/31 1小倉38R 13着/18頭+1.2秒 11/16 3福島47R 12着/16頭+1.1秒 10/04 3京都17R 11着/18頭+0.7秒 09/07 4阪神29R 4着/13頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
13	キタノクニカラ	◇古川奈	実63.9	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉98R 8着/16頭+0.8秒 02/08 1小倉68R 12着/16頭+1.2秒 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
14	ディーズメンフィス	▲大久保	実28.5	×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 02/28 2中山11R 6着/15頭+0.5秒 08/23 2札幌15R 4着/9頭+2.1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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.6% (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。
15	リアライズブラーヴ	▲和田陽	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 02/15 1東京64R 11着/13頭+2.0秒 01/12 1京都511R 10着/16頭+1.0秒 12/06 5中京19R 4着/8頭+0.3秒 10/18 4新潟11R 1着/13頭勝利 08/30 4中京31R 5着/12頭+0.5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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22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 24.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
16	レオプルミエール	松本	実75.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／217日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉76R 11着/18頭+0.5秒 11/08 3福島17R 12着/16頭+1.3秒 08/24 3新潟27R 10着/18頭+0.9秒 07/13 2福島67R 2着/15頭+0.2秒 06/29 2福島212R 2着/14頭+0.0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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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: 1.3%) ※ 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

シヴィータス

騎手 ◇小林美

2.6倍

AI の勝率26%損益の分かれ目38%

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

◎6

シヴィータス

◇小林美

2.6倍

勝率 26%

›

○15

リアライズブラーヴ

▲和田陽

3.5倍

勝率 24%

›

▲10

ゴールドパレード

角田和

10.7倍

勝率 9%

›

△11

ダイユウルミナス

泉谷

11.9倍

勝率 8%

›

△7

ジェムシリカ

小林脩

12.6倍

勝率 8%

›

△8

ノアールビーナス

小沢

13.7倍

勝率 7%

›

▽3

サウンドファミリエ

★河原田

17.9倍

勝率 6%

›

▽12

ブライティアブーケ

△石神道

15.3倍

勝率 5%

›

▽5

マイネルステラート

横山琉

22.8倍

勝率 4%

›

×14

ディーズメンフィス

▲大久保

28.5倍

勝率 2%

›

▽13

キタノクニカラ

◇古川奈

63.9倍

対象外勝率 1%

›

▽16

レオプルミエール

松本

75.1倍

対象外勝率 1%

›

▽2

サムハラ

△石田

39.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ジュエルドレーサー

秋山稔

81.9倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ハッピーダンシング

▲水沼

154.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ワタシイノッテマス

▲森田

109.6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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