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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サノノキセキ |
戸崎圭 |
実2.6 |
B△ A○勝率11% EV-71% 詳細▼ |
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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 38.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 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 |
ビップヴィーナス |
坂井 |
実2.1 |
B△ A×勝率11% EV-76% 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 47.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -77% ※ 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 |
ウィナーズチェック |
津村 |
実7.9 |
B▽ A▲勝率11% EV-12% 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 12.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -12% ※ 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 |
カペラテソーロ |
木幡巧 |
実12.0 |
B▽ A△勝率11% EV+33% 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 8.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +33% ※ 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 |
ティアラスピリット |
菊沢 |
実90.0 |
B▽ A▽勝率11% EV+900% 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) +831% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +900% ※ 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 |
フレンデル |
杉原 |
実12.7 |
B△ A△勝率11% EV+41% 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +41% ※ 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 |
レディレックス |
△石神道 |
実158.3 |
B▲ A▽勝率11% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +1659% ※ 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 |
ファウナード |
石橋脩 |
実48.5 |
B○ A▽勝率11% EV+438% 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) +499% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +439% ※ 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 |
スクリプトール |
石川 |
実11.2 |
B◎ A△勝率11% EV+24% 詳細▼ |
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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 8.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +24% ※ 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9頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 8.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +24%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+499% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +439%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +1659%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +41%
×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
10.3% (オッズ暗示: 47.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -77%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 38.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -71%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 12.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -12%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+24% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 8.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +33%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+831% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +900%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サノノキセキ |
戸崎圭 |
実2.6 |
○詳細▼ |
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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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 |
ビップヴィーナス |
坂井 |
実2.1 |
×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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。 |
| 3 |
ウィナーズチェック |
津村 |
実7.9 |
▲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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。 |
| 4 |
カペラテソーロ |
木幡巧 |
実12.0 |
△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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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 |
ティアラスピリット |
菊沢 |
実90.0 |
▽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) +900% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 6 |
フレンデル |
杉原 |
実12.7 |
△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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 7 |
レディレックス |
△石神道 |
実158.3 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 8 |
ファウナード |
石橋脩 |
実48.5 |
▽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) +438% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 9 |
スクリプトール |
石川 |
実11.2 |
△詳細▼ |
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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。 |
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9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-77% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 47.6%)
×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
11.1% (オッズ暗示: 38.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 12.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+24% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 8.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 8.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+41% (妙味あり)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 7.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+438% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+900% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。
