福島 1R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヒットアンドロール 推奨 |
小牧加 |
実19.0 |
B△ A▽勝率9% EV+70% 詳細▼ |
|
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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +71% ※ 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 |
ジーククローネ |
草野 |
実10.1 |
B△ A▽勝率9% EV-9% 詳細▼ |
|
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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -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。 |
| 3 |
トゥラッタッタ |
五十嵐 |
実1.9 |
B× A△勝率9% EV-82% 詳細▼ |
|
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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 52.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -83% ※ 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 |
ナックエルドラド |
▲水沼 |
実76.0 |
B▽ A▽勝率9% EV+582% 詳細▼ |
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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) +590% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +583% ※ 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 |
フームスムート 推奨 |
難波 |
実20.4 |
B▽ A△勝率9% EV+86% 詳細▼ |
|
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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +86% ※ 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 |
シャンデルナゴル |
中村 |
実7.3 |
B▲ A◎勝率9% EV-31% 詳細▼ |
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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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.7%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.4% / 期待値 -31% ※ 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 |
ネイチャーシップ |
大江圭 |
実4.2 |
B○ A○勝率9% EV-61% 詳細▼ |
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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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 23.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 -62% ※ 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 |
グラニットピーク 推奨 |
▲坂口 |
実22.2 |
B▽ A▲勝率9% EV+103% 詳細▼ |
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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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 +103% ※ 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 |
タマモエース 推奨 |
高田 |
実17.0 |
B△ A▽勝率9% EV+52% 詳細▼ |
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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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +53% ※ 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 |
コスモチプリア |
伴 |
実35.8 |
B▽ A▽勝率9% EV+221% 詳細▼ |
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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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +222% ※ 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 |
クラウンセト |
金子 |
実47.4 |
B▽ A△勝率9% EV+333% 詳細▼ |
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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) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +334% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 52.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -83%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 23.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 -62%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 13.7%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.4% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 9.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -9%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+54% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +53%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+72% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +71%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+85% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +86%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+101% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 +103%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+225% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +222%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+330% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +334%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+590% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +583%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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)
-
単勝
1
ヒットアンドロール
実19.0倍
期待値 +70%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
9
タマモエース
実17.0倍
期待値 +52%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
グラニットピーク
実22.2倍
期待値 +101%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
5
フームスムート
実20.4倍
期待値 +85%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
1
ヒットアンドロール
実19.0倍
期待値 +72%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヒットアンドロール 推奨 |
小牧加 |
実19.0 |
▽詳細▼ |
|
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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 2 |
ジーククローネ |
草野 |
実10.1 |
▽詳細▼ |
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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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。 |
| 3 |
トゥラッタッタ |
五十嵐 |
実1.9 |
△詳細▼ |
|
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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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 |
ナックエルドラド |
▲水沼 |
実76.0 |
▽詳細▼ |
|
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) +582% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 5 |
フームスムート 推奨 |
難波 |
実20.4 |
△詳細▼ |
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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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 6 |
シャンデルナゴル |
中村 |
実7.3 |
◎詳細▼ |
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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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。 |
| 7 |
ネイチャーシップ |
大江圭 |
実4.2 |
○詳細▼ |
|
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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 8 |
グラニットピーク 推奨 |
▲坂口 |
実22.2 |
▲詳細▼ |
|
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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 9 |
タマモエース 推奨 |
高田 |
実17.0 |
▽詳細▼ |
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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 9.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 10 |
コスモチプリア |
伴 |
実35.8 |
▽詳細▼ |
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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) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 11 |
クラウンセト |
金子 |
実47.4 |
△詳細▼ |
|
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) +333% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×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
9.4% (オッズ暗示: 13.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 23.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+103% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+333% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+86% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 52.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 9.9%)
🌟◎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
9.0% (オッズ暗示: 5.9%)
🌟◎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
9.0% (オッズ暗示: 5.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+221% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 2.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+582% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 1.3%)
💡 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)
-
単勝
1
ヒットアンドロール
実19.0倍
期待値 +70%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
9
タマモエース
実17.0倍
期待値 +52%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
グラニットピーク
実22.2倍
期待値 +101%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
5
フームスムート
実20.4倍
期待値 +85%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
1
ヒットアンドロール
実19.0倍
期待値 +72%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
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