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 13:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニコ	嶋田	実139.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/14 金沢7R 1着/8頭勝利 12/01 金沢8R 2着/8頭+1.5秒 11/16 金沢2R 1着/8頭勝利 11/04 金沢7R 4着/8頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 12着/14頭+2.2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) +760% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	コヴェナント	野中	実246.0	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 11/16 盛岡8R 1着/11頭勝利 11/04 盛岡8R 3着/9頭+0.4秒 10/14 盛岡4R 3着/10頭+0.9秒 09/29 水沢5R 1着/11頭勝利 08/31 3新潟42R 8着/15頭+0.8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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
3	ケープウィッカム	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 03/01 2中山26R 3着/15頭+1.0秒 12/06 5中京13R 13着/15頭+1.2秒 11/16 3福島43R 4着/15頭+0.8秒 09/06 2札幌58R 3着/14頭+0.9秒 07/05 1函館712R 4着/13頭+0.1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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (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。
4	フォンデネージュ	木幡巧	実43.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/07 1東京34R 11着/13頭+2.0秒 12/13 5中京36R 10着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟14R 5着/14頭+0.9秒 07/26 2新潟14R 1着/15頭勝利 05/24 2東京91R 3着/16頭+0.7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) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
5	グランコネクシオン	菊沢	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 03/01 1小倉1212R 11着/16頭+2.3秒 02/01 1小倉47R 6着/15頭+0.5秒 11/23 5東京56R 11着/16頭+1.4秒 10/11 4東京38R 8着/16頭+1.3秒 09/15 4中山57R 6着/16頭+1.0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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
6	ヴンダーバール	津村	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 11/30 5東京83R 1着/16頭勝利 11/08 5東京12R 2着/15頭+0.3秒 10/12 4東京41R 2着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌61R 4着/14頭+0.8秒 07/06 1函館85R 2着/6頭+1.1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 7.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	デルマアポロニア	松岡	実14.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/28 1函館53R 1着/14頭勝利 06/14 1函館12R 2着/14頭+0.1秒 04/12 3中山51R 2着/14頭+0.5秒 03/22 2中京34R 3着/16頭+0.5秒 03/02 2中山24R 2着/16頭+0.5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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	エイミームーン	▲佐藤	実156.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/21 1阪神17R 11着/16頭+1.9秒 12/20 5中京52R 8着/16頭+0.9秒 11/30 5東京87R 6着/16頭+1.1秒 05/17 2東京71R 1着/16頭勝利 04/27 2東京21R 5着/16頭+0.4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) +987% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
9	ランスノーブル	▲石田	実13.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/22 1小倉98R 8着/16頭+1.5秒 02/22 1小倉98R 8着/16頭+1.5秒 02/22 1小倉98R 8着/16頭+1.5秒 02/22 1小倉98R 8着/16頭+1.5秒 02/22 1小倉98R 8着/16頭+1.5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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (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。
10	ベルフィーヌ	丸田	実57.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 03/01 2中山26R 4着/15頭+1.2秒 12/13 5中京36R 4着/16頭+0.3秒 11/16 3福島42R 6着/15頭+1.1秒 08/23 2札幌18R 9着/9頭+4.8秒 06/07 3東京18R 13着/16頭+1.6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) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	マタミカンサン	▲上里	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 03/01 2中山26R 2着/15頭+0.6秒 01/24 1中山88R 3着/11頭+0.8秒 08/16 1札幌78R 2着/14頭+0.1秒 05/18 2東京86R 16着/16頭+3.3秒 03/15 2中京16R 11着/13頭+2.4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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
12	リポジノ	小崎	実19.0	◎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 12/11 園田12R 7着/12頭+1.7秒 11/19 園田9R 1着/10頭勝利 09/07 2札幌63R 2着/14頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 2着/14頭+0.4秒 07/05 2小倉36R 6着/16頭+1.1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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (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。
13	グランシャット	丸山	実190.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/16 水沢10R 2着/12頭+0.5秒 12/01 水沢10R 2着/12頭+0.5秒 11/12 盛岡4R 1着/11頭勝利 10/27 盛岡2R 1着/8頭勝利 09/06 2札幌56R 7着/14頭+1.0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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
14	ブルーサーマル	原	実19.9	▲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52R 2着/16頭+0.3秒 12/20 5中山52R 2着/16頭+0.8秒 09/21 4中山74R 7着/16頭+2.0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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
15	アスコットヴェール	坂井	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 12/20 5中山52R 6着/16頭+1.8秒 11/30 5東京85R 2着/16頭+0.2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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。

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

リポジノ

騎手小崎

単勝オッズ

19.0倍

AI期待値

+45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲6ヴンダーバール

4.1倍

EV -68%

○2コヴェナント

246.0倍

EV +999%

▲15アスコットヴェール

2.9倍

EV -78%

▲14ブルーサーマル

19.9倍

EV +47%

出走馬AI評価順・全15頭

◎12

リポジノ

小崎

19.0倍

+45%

›

▲6

ヴンダーバール

津村

4.1倍

-68%

›

○2

コヴェナント

野中

246.0倍

+999%

›

▲15

アスコットヴェール

坂井

2.9倍

-78%

›

▲14

ブルーサーマル

原

19.9倍

+47%

›

△11

マタミカンサン

▲上里

6.2倍

-54%

›

△7

デルマアポロニア

松岡

14.5倍

+1%

›

△8

エイミームーン

▲佐藤

156.0倍

+987%

›

▽13

グランシャット

丸山

190.5倍

+999%

›

▽4

フォンデネージュ

木幡巧

43.8倍

+190%

›

▽1

ニコ

嶋田

139.3倍

+760%

›

×3

ケープウィッカム

戸崎圭

5.4倍

-67%

›

▽10

ベルフィーヌ

丸田

57.5倍

+229%

›

▽9

ランスノーブル

▲石田

13.7倍

-31%

›

▽5

グランコネクシオン

菊沢

41.4倍

+104%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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