福島 8R 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。

8R 福島競馬場　発走 14:01

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミエノストロング	荻野極	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 02/28 1小倉116R 4着/16頭+0.5秒 02/14 1小倉75R 3着/18頭+0.4秒 12/20 5中京55R 9着/18頭+0.7秒 11/24 3福島65R 2着/16頭+0.1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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	カリーン	丸山	実8.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
3	クモヒトツナイ	▲佐藤	実20.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 11/29 5東京77R 9着/16頭+1.6秒 11/15 3福島39R 9着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌59R 9着/15頭+1.1秒 08/16 1札幌712R 4着/12頭+0.4秒 06/22 1函館47R 6着/13頭+1.2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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
4	ジャグアール	石橋脩	実10.0	▽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712R 8着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉48R 7着/13頭+1.1秒 12/13 5中京312R 8着/18頭+0.4秒 09/07 2札幌68R 12着/16頭+1.7秒 08/09 1札幌512R 7着/11頭+0.8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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	サンシップ	杉原	実97.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/02 大井8R 6着/11頭+1.8秒 08/11 大井5R 9着/14頭+1.2秒 07/14 大井7R 3着/12頭+0.6秒 07/02 大井5R 4着/12頭+0.8秒 06/09 大井7R 1着/13頭勝利
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) +700% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
6	オックスアイ	津村	実5.3	▲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 1小倉126R 7着/16頭+0.9秒 02/08 1小倉66R 2着/16頭+0.4秒 01/18 1京都76R 7着/18頭+0.7秒 12/28 5阪神86R 3着/16頭+0.1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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
7	タッカーバレット	▲石田	実89.0	△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28R 10着/16頭+1.0秒 12/02 園田8R 1着/8頭勝利 11/18 園田5R 1着/12頭勝利 10/28 園田12R 1着/12頭勝利 07/17 園田10R 8着/10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) +628% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	サンブライト	横山典	実4.2	×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 01/05 1中山27R 9着/10頭+2.2秒 12/20 5中山59R 7着/12頭+1.3秒 09/20 4中山65R 1着/16頭勝利 ― ―
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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
9	リネンタイリン	原	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/14 1東京57R 12着/16頭+0.7秒 12/13 5中山39R 12着/13頭+1.1秒 11/24 5東京611R 11着/12頭+1.7秒 11/08 5東京111R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京58R 7着/7頭+3.6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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (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。
10	ヒラボクヒーロー	▲上里	実117.6	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 03/17 名古屋10R 2着/11頭+0.9秒 03/07 笠松10R 1着/10頭勝利 01/30 名古屋5R 1着/10頭勝利 01/20 名古屋11R 3着/10頭+0.7秒 01/02 名古屋6R 1着/12頭勝利
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) +990% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (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	ウインイルネージュ	菊沢	実42.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/07 1小倉59R 8着/13頭+1.2秒 01/31 1小倉312R 11着/16頭+1.1秒 11/15 3福島38R 10着/16頭+1.4秒 07/12 1函館96R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 7着/16頭+1.1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) +231% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
12	ティティナ	▲石神道	実22.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 11/22 3福島58R 14着/16頭+2.0秒 09/20 4中山67R 2着/18頭+0.0秒 04/26 1福島53R 1着/16頭勝利 01/25 1中山812R 10着/16頭+1.3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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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

サンブライト

騎手横山典

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲1ミエノストロング

2.3倍

EV -78%

○10ヒラボクヒーロー

117.6倍

EV +990%

▲2カリーン

8.9倍

EV -19%

▲6オックスアイ

5.3倍

EV -54%

出走馬AI評価順・全12頭

×8

サンブライト

横山典

4.2倍

-59%

›

▲1

ミエノストロング

荻野極

2.3倍

-78%

›

○10

ヒラボクヒーロー

▲上里

117.6倍

+990%

›

▲2

カリーン

丸山

8.9倍

-19%

›

▲6

オックスアイ

津村

5.3倍

-54%

›

△5

サンシップ

杉原

97.0倍

+700%

›

△7

タッカーバレット

▲石田

89.0倍

+628%

›

△3

クモヒトツナイ

▲佐藤

20.9倍

+70%

›

▽9

リネンタイリン

原

19.0倍

+52%

›

▽12

ティティナ

▲石神道

22.2倍

+75%

›

▽11

ウインイルネージュ

菊沢

42.2倍

+231%

›

▽4

ジャグアール

石橋脩

10.0倍

-43%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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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