福島 2R 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。

2R 福島競馬場　発走 10:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファランギーナ	戸崎圭	実3.2	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ボンボンベイビー	吉田豊	実15.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/10 1東京42R 6着/13頭+2.1秒 01/25 1京都92R 9着/16頭+1.1秒 01/10 1京都36R 8着/18頭+1.2秒 10/19 3京都72R 5着/6頭+0.3秒 10/12 3京都45R 8着/13頭+1.1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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
3	ベルトラッキ	▲上里	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 02/10 1東京46R 3着/18頭+0.2秒 01/24 1中山85R 2着/18頭+0.2秒 11/15 3福島35R 2着/16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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
4	オープンザパンドラ	菊沢	実8.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
5	ホグホグナナハン推奨	丸田	実83.7	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ83.7倍で期待値+415%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +415% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	ドナディクオーレ	津村	実9.1	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/31 1東京15R 11着/16頭+1.3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	クイーンズレイン	▲石神道	実6.7	▲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東京56R 7着/16頭+1.1秒 11/15 5東京36R 6着/14頭+0.8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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
8	リバーブレーション	杉原	実170.6	▽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25R 8着/16頭+1.2秒 02/14 1東京54R 4着/15頭+0.8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) +950% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	レディホークダイヤ推奨	北村宏	実79.2	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ79.2倍で期待値+395%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/10 1東京45R 9着/16頭+1.0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) +395% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	ヨーゼフ	武藤	実107.6	◎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 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +594% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
11	オーケーグリット推奨	▲石田	実78.5	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ78.5倍で期待値+383%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 12着/16頭+2.4秒 11/15 5東京34R 12着/13頭+1.3秒 11/01 4東京101R 13着/16頭+3.9秒 10/13 4東京55R 6着/13頭+0.6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) +383% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
12	ミサダメキメル	柴田大	実60.1	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/01 1東京212R 8着/16頭+1.3秒 11/30 5東京84R 6着/13頭+1.3秒 11/15 5東京35R 7着/10頭+1.4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) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
13	シンショク	田辺	実12.8	◎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 12/20 5中京55R 10着/18頭+0.9秒 11/24 5東京63R 4着/16頭+0.6秒 11/15 3福島35R 6着/16頭+0.5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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
14	トップオブザキング	原	実105.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/07 1東京33R 13着/16頭+2.9秒 01/25 1中山94R 12着/16頭+2.2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) +546% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
15	クライングナウ	坂井	実15.1	▲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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
16	アイスアイスベイビ	木幡巧	実13.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/10 1東京46R 5着/18頭+0.7秒 12/14 5中京44R 6着/13頭+0.7秒 11/15 3福島35R 8着/16頭+0.7秒 ― ―
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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。

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

ヨーゼフ

騎手武藤

単勝オッズ

107.6倍

AI期待値

+594%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲3ベルトラッキ

4.7倍

EV -70%

▲1ファランギーナ

3.2倍

EV -79%

▲4オープンザパンドラ

8.8倍

EV -44%

▲6ドナディクオーレ

9.1倍

EV -43%

▲7クイーンズレイン

6.7倍

EV -58%

▲9レディホークダイヤ

79.2倍

EV +395%

▲12ミサダメキメル

60.1倍

EV +276%

▲15クライングナウ

15.1倍

EV -5%

出走馬AI評価順・全16頭

◎10

ヨーゼフ

武藤

107.6倍

+594%

›

◎13

シンショク

田辺

12.8倍

-17%

›

▲3

ベルトラッキ

▲上里

4.7倍

-70%

›

▲1

ファランギーナ

戸崎圭

3.2倍

-79%

›

▲4

オープンザパンドラ

菊沢

8.8倍

-44%

›

▲6

ドナディクオーレ

津村

9.1倍

-43%

›

▲7

クイーンズレイン

▲石神道

6.7倍

-58%

›

▲9

レディホークダイヤ

北村宏

79.2倍

+395%

›

▲12

ミサダメキメル

柴田大

60.1倍

+276%

›

▲15

クライングナウ

坂井

15.1倍

-5%

›

▽2

ボンボンベイビー

吉田豊

15.9倍

-2%

›

▽5

ホグホグナナハン

丸田

83.7倍

+415%

›

▽8

リバーブレーション

杉原

170.6倍

+950%

›

▽11

オーケーグリット

▲石田

78.5倍

+383%

›

▽14

トップオブザキング

原

105.0倍

+546%

›

▽16

アイスアイスベイビ

木幡巧

13.2倍

-18%

›

💡 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 5 ホグホグナナハン実83.7倍期待値 +438% 推奨 15.5〜100.0倍 300円
単勝 11 オーケーグリット実78.5倍期待値 +438% 推奨 14.6〜100.0倍 300円
単勝 9 レディホークダイヤ実79.2倍期待値 +431% 推奨 14.9〜100.0倍 300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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