福島 9R 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 |
リリエンフェルト |
石田 |
実41.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+238% 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) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +238% ※ 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 |
パッセージピーク 推奨 |
三浦 |
実14.6 |
B▲ A△勝率9% EV+28% 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。 |
| 3 |
ビーンスターク |
江田照 |
実72.1 |
B▽ A▽勝率8% EV+483% 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) +433% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +483% ※ 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 |
テイキットイージー 推奨 |
菊沢 |
実15.9 |
B▽ A△勝率8% 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 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 |
ドリームプレミア |
坂井 |
実2.0 |
B× A×勝率9% EV-82% 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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 50.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -82% ※ 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 |
マイネルボス |
柴田大 |
実34.9 |
B▽ A▽勝率8% EV+182% 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) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +182% ※ 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 |
オメガストリーム 推奨 |
野中 |
実19.1 |
B△ A▽勝率8% EV+54% 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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +54% ※ 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 |
リュクスパトロール 推奨 |
丸田 |
実23.3 |
B△ A▽勝率8% EV+88% 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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +88% ※ 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 |
ビリングス 推奨 |
嶋田 |
実15.1 |
B△ A△勝率8% EV+22% 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +22% ※ 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 |
オブラプリーマ |
荻野極 |
実6.5 |
B○ A▲勝率9% EV-42% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 15.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -43% ※ 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 |
ノリマル |
田辺 |
実5.1 |
B× A○勝率9% EV-54% 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 19.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 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。 |
| 12 |
マーキュリーダイム |
木幡巧 |
実21.4 |
B▽ A▽勝率8% 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 4.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +73% ※ 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)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 19.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -55%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 15.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -43%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 6.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +29%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 6.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +22%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+74% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +54%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+112% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +88%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+280% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +238%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 50.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -82%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 4.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +73%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+158% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +182%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+433% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +483%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 6.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +29%
💡 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
オメガストリーム
実19.1倍
期待値 +54%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実14.6倍
期待値 +28%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
-
単勝
4
テイキットイージー
実15.9倍
期待値 +28%
推奨 12.4〜30.0倍
100円
-
単勝
9
ビリングス
実15.1倍
期待値 +22%
推奨 12.4〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
リュクスパトロール
実23.3倍
期待値 +112%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
オメガストリーム
実19.1倍
期待値 +74%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ビリングス
実15.1倍
期待値 +37%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
リリエンフェルト |
石田 |
実41.8 |
▽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) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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 |
パッセージピーク 推奨 |
三浦 |
実14.6 |
△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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。 |
| 3 |
ビーンスターク |
江田照 |
実72.1 |
▽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) +483% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 4 |
テイキットイージー 推奨 |
菊沢 |
実15.9 |
△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 8.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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 |
ドリームプレミア |
坂井 |
実2.0 |
×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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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 |
マイネルボス |
柴田大 |
実34.9 |
▽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) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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 |
オメガストリーム 推奨 |
野中 |
実19.1 |
▽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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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 |
リュクスパトロール 推奨 |
丸田 |
実23.3 |
▽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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。 |
| 9 |
ビリングス 推奨 |
嶋田 |
実15.1 |
△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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
| 10 |
オブラプリーマ |
荻野極 |
実6.5 |
▲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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。 |
| 11 |
ノリマル |
田辺 |
実5.1 |
○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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。 |
| 12 |
マーキュリーダイム |
木幡巧 |
実21.4 |
▽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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。 |
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)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 50.0%)
×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
8.8% (オッズ暗示: 19.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 15.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 6.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 6.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 6.3%)
🌟◎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
8.1% (オッズ暗示: 5.2%)
🌟◎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
8.1% (オッズ暗示: 4.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+88% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 4.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+182% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+238% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+483% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
オメガストリーム
実19.1倍
期待値 +54%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実14.6倍
期待値 +28%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
-
単勝
4
テイキットイージー
実15.9倍
期待値 +28%
推奨 12.4〜30.0倍
100円
-
単勝
9
ビリングス
実15.1倍
期待値 +22%
推奨 12.4〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
リュクスパトロール
実23.3倍
期待値 +112%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
オメガストリーム
実19.1倍
期待値 +74%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ビリングス
実15.1倍
期待値 +37%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
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