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 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジーナグレイス	江田照	実36.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/04 1中山11R 14着/16頭+3.1秒 11/01 4東京104R 6着/16頭+1.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ダイヤモンドパレス	津村	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/31 1東京15R 8着/16頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	フロンテアムーン	▲石田	実31.3	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/25 1中山912R 4着/16頭+1.8秒 11/09 5東京21R 12着/16頭+1.2秒 10/13 4東京56R 5着/17頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ミセスジョーンズ	▲石神道	実35.4	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 11/09 5東京21R 6着/16頭+0.7秒 09/21 4中山71R 3着/16頭+0.3秒 09/06 4中山12R 4着/12頭+0.6秒 08/24 3新潟26R 8着/13頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
5	アズサ推奨	菊沢	実50.6	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ50.6倍で期待値+217%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/31 1小倉32R 18着/18頭+3.1秒 12/07 5中山22R 15着/16頭+2.1秒 10/04 4東京15R 17着/17頭+4.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
6	アールグレイ	原	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/18 1中山712R 13着/16頭+1.4秒 12/21 5中山65R 3着/16頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
7	フレキシブル	戸崎圭	実5.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/28 2中山13R 8着/16頭+1.4秒 01/12 1中山55R 7着/16頭+1.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
8	ギャニミード	北村宏	実6.5	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/10 1中山34R 5着/12頭+0.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	アルティマローネ	武藤	実21.4	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/25 1中山95R 5着/18頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (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。
10	ホウオウライラック	丸田	実38.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/28 2中山15R 11着/18頭+0.6秒 01/12 1中山55R 10着/16頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	アドマイヤフク推奨	小崎	実53.9	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ53.9倍で期待値+237%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1東京212R 16着/16頭+4.6秒 11/02 4東京115R 3着/9頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +237% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
12	ノーブルスアーク	▲佐藤	実107.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/24 1中山85R 17着/18頭+3.7秒 12/07 5中山22R 14着/16頭+1.9秒 11/15 3福島35R 5着/16頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +564% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
13	アンヴデット	丸山	実16.1	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1中山56R 5着/18頭+0.3秒 10/19 4東京75R 9着/18頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
14	ピースフルマインド	荻野極	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/10 1中山35R 5着/15頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
15	キタノアヤカ推奨	木幡巧	実49.3	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ49.3倍で期待値+204%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1中山912R 6着/16頭+1.9秒 09/27 4中山83R 14着/16頭+2.7秒 08/24 3新潟26R 13着/13頭+5.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
16	スターリットフレア	杉原	実17.7	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (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。

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

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミセスジョーンズ

騎手 ▲石神道

単勝オッズ

35.4倍

AI期待値

+129%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲2ダイヤモンドパレス

4.6倍

EV -71%

○3フロンテアムーン

31.3倍

EV +96%

○5アズサ

50.6倍

EV +217%

▲6アールグレイ

4.9倍

EV -69%

○9アルティマローネ

21.4倍

EV +34%

○11アドマイヤフク

53.9倍

EV +237%

○13アンヴデット

16.1倍

EV +0%

▲14ピースフルマインド

6.6倍

EV -58%

○16スターリットフレア

17.7倍

EV +10%

出走馬AI評価順・全16頭

◎4

ミセスジョーンズ

▲石神道

35.4倍

+129%

›

▲2

ダイヤモンドパレス

津村

4.6倍

-71%

›

○3

フロンテアムーン

▲石田

31.3倍

+96%

›

○5

アズサ

菊沢

50.6倍

+217%

›

▲6

アールグレイ

原

4.9倍

-69%

›

○9

アルティマローネ

武藤

21.4倍

+34%

›

○11

アドマイヤフク

小崎

53.9倍

+237%

›

○13

アンヴデット

丸山

16.1倍

+0%

›

▲14

ピースフルマインド

荻野極

6.6倍

-58%

›

○16

スターリットフレア

杉原

17.7倍

+10%

›

▽1

ジーナグレイス

江田照

36.1倍

+123%

›

×7

フレキシブル

戸崎圭

5.4倍

-66%

›

×8

ギャニミード

北村宏

6.5倍

-59%

›

▽10

ホウオウライラック

丸田

38.3倍

+136%

›

▽12

ノーブルスアーク

▲佐藤

107.5倍

+564%

›

▽15

キタノアヤカ

木幡巧

49.3倍

+204%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 11 アドマイヤフク実53.9倍期待値 +260% 推奨 14.9〜100.0倍 200円
単勝 15 キタノアヤカ実49.3倍期待値 +189% 推奨 17.0〜100.0倍 200円
単勝 5 アズサ実50.6倍期待値 +179% 推奨 18.1〜100.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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