福島 1R 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

1R 福島競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ムーンベリル	坂井	実1.1	B△ A×勝率11% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.6% / 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。
2	ケンシロウワールド	団野	実12.9	B△ A○勝率11% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.6% / 期待値 +37% ※ 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	スウィット	木幡巧	実19.5	B△ A△勝率10% EV+89% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 +90% ※ 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	トムキャット	松岡	実53.3	B▽ A△勝率10% EV+418% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日福島5R 5着/11頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 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 10.0% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.7% / 期待値 +419% ※ 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	リケアチャチャチャ	▲石田	実141.2	B▽ A▽勝率10% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回2日福島4R 12着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 10.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.7% / 期待値 +1275% ※ 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	ドナビッグベン	荻野極	実23.4	B○ A▲勝率11% EV+148% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日福島4R 4着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 4.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 +148% ※ 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	ウカテンセイ	小崎	実182.2	B▲ A▽勝率10% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回6日福島4R 10着/10頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 10.0% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.7% / 期待値 +1674% ※ 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	ココニイルヨ	★谷原	実101.1	B▽ A▽勝率10% EV+884% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +912% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.7% / 期待値 +884% ※ 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	レオライジング	原	実92.9	B▽ A▽勝率10% EV+804% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +810% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.7% / 期待値 +805% ※ 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	ユイノキャッツアイ	木幡初	実7.9	B◎ A△勝率10% EV-23% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 期待値 -23% ※ 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の本命

AI評価1位Aモデル △

ユイノキャッツアイ

騎手木幡初

単勝オッズ

7.9倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6ドナビッグベン

23.4倍

EV +135%

▲A:▽7ウカテンセイ

182.2倍

EV +999%

出走馬全10頭

◎A:△10

ユイノキャッツアイ

木幡初

7.9倍

-20%

›

○A:▲6

ドナビッグベン

荻野極

23.4倍

+135%

›

▲A:▽7

ウカテンセイ

小崎

182.2倍

+999%

›

△A:×1

ムーンベリル

坂井

1.1倍

-88%

›

△A:○2

ケンシロウワールド

団野

12.9倍

+29%

›

△A:△3

スウィット

木幡巧

19.5倍

+95%

›

▽A:△4

トムキャット

松岡

53.3倍

+433%

›

▽A:▽8

ココニイルヨ

★谷原

101.1倍

+912%

›

▽A:▽5

リケアチャチャチャ

▲石田

141.2倍

+999%

›

▽A:▽9

レオライジング

原

92.9倍

+810%

›

💡 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）

1R 福島競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ムーンベリル	坂井	実1.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
2	ケンシロウワールド	団野	実12.9	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 10.6% (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。
3	スウィット	木幡巧	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	トムキャット	松岡	実53.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日福島5R 5着/11頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +418% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
5	リケアチャチャチャ	▲石田	実141.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回2日福島4R 12着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 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 9.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
6	ドナビッグベン	荻野極	実23.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日福島4R 4着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (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。
7	ウカテンセイ	小崎	実182.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回6日福島4R 10着/10頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 9.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ココニイルヨ	★谷原	実101.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +884% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。
9	レオライジング	原	実92.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +804% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。
10	ユイノキャッツアイ	木幡初	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ムーンベリル

騎手坂井

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-88%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ケンシロウワールド

12.9倍

EV +36%

▲6ドナビッグベン

23.4倍

EV +148%

出走馬全10頭

×1

ムーンベリル

坂井

1.1倍

-88%

›

○2

ケンシロウワールド

団野

12.9倍

+36%

›

▲6

ドナビッグベン

荻野極

23.4倍

+148%

›

△10

ユイノキャッツアイ

木幡初

7.9倍

-23%

›

△3

スウィット

木幡巧

19.5倍

+89%

›

△4

トムキャット

松岡

53.3倍

+418%

›

▽9

レオライジング

原

92.9倍

+804%

›

▽8

ココニイルヨ

★谷原

101.1倍

+884%

›

▽5

リケアチャチャチャ

▲石田

141.2倍

+999%

›

▽7

ウカテンセイ

小崎

182.2倍

+999%

›

💡 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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