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12.9 |
B▽ A▲勝率9% EV+10% 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 +10% ※ 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 推奨 |
嶋田 |
実29.5 |
B▽ A▽勝率8% EV+143% 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) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +144% ※ 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12.6 |
B△ A▽勝率8% EV+2% 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +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 |
アイスブレイカー |
江田照 |
実40.3 |
B▽ A▽勝率8% EV+227% 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) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +228% ※ 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33.0 |
B▽ A▽勝率8% EV+170% 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) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +171% ※ 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5.0 |
B○ A△勝率8% EV-58% 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 20.0%) △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 |
小崎 |
実13.3 |
B▽ A▽勝率8% EV+9% 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +10% ※ 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5.7 |
B▲ A△勝率8% EV-52% 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 17.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -52% ※ 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20.0 |
B▽ A▽勝率8% EV+64% 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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.2% / 期待値 +64% ※ 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10.9 |
B△ A△勝率9% EV-7% 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -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 |
ザバルガド |
池添 |
実10.5 |
B△ A○勝率9% EV-10% 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -10% ※ 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3.1 |
B× A×勝率9% EV-73% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 32.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.5% / 期待値 -74% ※ 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)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 32.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.5% / 期待値 -74%
×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
8.3% (オッズ暗示: 20.0%)
△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)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 17.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -52%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 9.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -10%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 9.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -7%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +3%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 +10%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.2% / 期待値 +64%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+145% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +144%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+175% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +171%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+235% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +228%
💡 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
9
ホウオウショコラ
実20.0倍
期待値 +64%
推奨 12.2〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
レッドカメリア
実29.5倍
期待値 +145%
推奨 12.0〜30.0倍
300円
-
単勝
9
ホウオウショコラ
実20.0倍
期待値 +66%
推奨 12.0〜30.0倍
200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12.9 |
▲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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (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。 |
| 2 |
レッドカメリア 推奨 |
嶋田 |
実29.5 |
▽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) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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 |
ラブリーガール |
吉田豊 |
実12.6 |
▽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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。 |
| 4 |
アイスブレイカー |
江田照 |
実40.3 |
▽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) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。 |
| 5 |
テルケンレンスキー |
木幡初 |
実33.0 |
▽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) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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 |
アイアンパイク |
横山典 |
実5.0 |
△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: 20.0%) ※ 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 |
ビッグフラワー |
小崎 |
実13.3 |
▽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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。 |
| 8 |
ミスターマーボー |
菊沢 |
実5.7 |
△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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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20.0 |
▽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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。 |
| 10 |
マイネルステラート |
木幡巧 |
実10.9 |
△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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。 |
| 11 |
ザバルガド |
池添 |
実10.5 |
○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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。 |
| 12 |
デンプシー |
戸崎圭 |
実3.1 |
×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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
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)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 32.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 9.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 7.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 9.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 17.5%)
×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: 20.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+143% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+64% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 5.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+170% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 3.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 7.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+227% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.5%)
💡 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
9
ホウオウショコラ
実20.0倍
期待値 +64%
推奨 12.2〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
レッドカメリア
実29.5倍
期待値 +145%
推奨 12.0〜30.0倍
300円
-
単勝
9
ホウオウショコラ
実20.0倍
期待値 +66%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
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