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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
プリティーミズホ |
三浦 |
実12.2 |
B▽ A▲勝率9% EV+4% 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 +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。 |
| 2 |
レッドカメリア |
嶋田 |
実31.9 |
B▽ A▽勝率8% EV+162% 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +163% ※ 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 |
ラブリーガール |
吉田豊 |
実9.0 |
B△ A▽勝率8% EV-26% 詳細▼ |
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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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 -27% ※ 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 |
アイスブレイカー |
江田照 |
実48.5 |
B▽ A▽勝率8% EV+293% 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) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +293% ※ 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 |
テルケンレンスキー |
木幡初 |
実31.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+164% 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +164% ※ 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 |
アイアンパイク |
横山典 |
実4.9 |
B○ A△勝率8% EV-59% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 20.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 -59% ※ 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 |
ビッグフラワー 推奨 |
小崎 |
実13.9 |
B▽ A▽勝率8% EV+15% 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +16% ※ 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 |
ミスターマーボー |
菊沢 |
実5.4 |
B▲ A△勝率8% EV-54% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 18.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -55% ※ 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 |
ホウオウショコラ 推奨 |
▲上里 |
実20.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+70% 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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.2% / 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。 |
| 10 |
マイネルステラート |
木幡巧 |
実11.8 |
B△ A△勝率9% EV+0% 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +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。 |
| 11 |
ザバルガド |
池添 |
実10.7 |
B△ A○勝率9% EV-7% 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -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。 |
| 12 |
デンプシー |
戸崎圭 |
実3.4 |
B× A×勝率9% EV-70% 詳細▼ |
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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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 29.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.5% / 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。 |
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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 29.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.5% / 期待値 -71%
×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
8.3% (オッズ暗示: 20.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 -59%
×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
8.3% (オッズ暗示: 18.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -55%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 11.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 -27%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 9.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -8%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 8.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 8.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 +4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +16%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+73% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.2% / 期待値 +71%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+165% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +164%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+165% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +163%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+304% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +293%
💡 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
7
ビッグフラワー
実13.9倍
期待値 +14%
推奨 12.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
9
ホウオウショコラ
実20.8倍
期待値 +73%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
7
ビッグフラワー
実13.9倍
期待値 +15%
推奨 12.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
プリティーミズホ |
三浦 |
実12.2 |
▲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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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 |
レッドカメリア |
嶋田 |
実31.9 |
▽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) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。 |
| 3 |
ラブリーガール |
吉田豊 |
実9.0 |
▽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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。 |
| 4 |
アイスブレイカー |
江田照 |
実48.5 |
▽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) +293% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。 |
| 5 |
テルケンレンスキー |
木幡初 |
実31.8 |
▽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) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。 |
| 6 |
アイアンパイク |
横山典 |
実4.9 |
△詳細▼ |
|
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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (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 |
ビッグフラワー 推奨 |
小崎 |
実13.9 |
▽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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。 |
| 8 |
ミスターマーボー |
菊沢 |
実5.4 |
△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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。 |
| 9 |
ホウオウショコラ 推奨 |
▲上里 |
実20.8 |
▽詳細▼ |
|
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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。 |
| 10 |
マイネルステラート |
木幡巧 |
実11.8 |
△詳細▼ |
|
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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。 |
| 11 |
ザバルガド |
池添 |
実10.7 |
○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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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 |
デンプシー |
戸崎圭 |
実3.4 |
×詳細▼ |
|
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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。 |
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12頭
×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
8.5% (オッズ暗示: 29.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 9.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 8.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 8.5%)
×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
8.4% (オッズ暗示: 18.5%)
×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
8.3% (オッズ暗示: 20.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+162% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.1%)
🌟◎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
8.2% (オッズ暗示: 4.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+164% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 3.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 11.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+293% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.1%)
💡 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
7
ビッグフラワー
実13.9倍
期待値 +14%
推奨 12.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
9
ホウオウショコラ
実20.8倍
期待値 +73%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
7
ビッグフラワー
実13.9倍
期待値 +15%
推奨 12.0〜30.0倍
100円
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