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 1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3.0 |
B△ A○勝率11% EV-65% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 33.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -66% ※ 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6.3 |
B▽ A▲勝率11% EV-31% 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 15.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 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。 |
| 4 |
カペラテソーロ |
木幡巧 |
実11.7 |
B▽ A△勝率11% EV+28% 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 8.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +29% ※ 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43.7 |
B▽ A▽勝率11% EV+384% 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) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +384% ※ 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6.5 |
B△ A△勝率11% EV-27% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 15.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 -28% ※ 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98.7 |
B▲ A▽勝率11% EV+981% 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: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +981% ※ 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33.4 |
B○ A▽勝率11% EV+265% 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) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +266% ※ 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10.6 |
B◎ A△勝率11% EV+17% 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 9.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +18% ※ 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)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 9.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +18%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+312% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 3.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +266%
🌟◎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: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +981%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 15.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 -28%
×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 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -71%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 33.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -66%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 15.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -31%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 8.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +29%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+352% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +384%
💡 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3.0 |
○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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。 |
| 3 |
ウィナーズチェック |
津村 |
実6.3 |
▲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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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 |
カペラテソーロ |
木幡巧 |
実11.7 |
△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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 5 |
ティアラスピリット |
菊沢 |
実43.7 |
▽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) +384% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 6 |
フレンデル |
杉原 |
実6.5 |
△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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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 |
レディレックス |
△石神道 |
実98.7 |
▽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) +981% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 8 |
ファウナード |
石橋脩 |
実33.4 |
▽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) +265% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 9 |
スクリプトール |
石川 |
実10.6 |
△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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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9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
11.1% (オッズ暗示: 38.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 33.3%)
×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
11.1% (オッズ暗示: 15.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 15.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 9.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 8.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+265% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 3.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+384% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 2.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+981% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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）
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