福島 12R 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。

12R 福島競馬場　発走 16:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピコレッド	木幡巧	実4.5	×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 02/10 1東京412R 3着/16頭+0.0秒 01/24 1中山87R 2着/16頭+0.2秒 01/10 1中山312R 2着/16頭+0.0秒 10/11 4東京312R 6着/16頭+1.3秒 09/27 4中山88R 2着/16頭+0.1秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヨドノティアラ	▲石田	実8.1	×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 02/14 1東京55R 6着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟13R 7着/18頭+0.6秒 10/05 4東京23R 2着/17頭+0.2秒 08/09 2新潟51R 5着/15頭+2.3秒 07/12 2福島55R 4着/11頭+0.2秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヴァイオスペース	原	実51.2	×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 01/05 1中山21R 1着/16頭勝利 11/09 5東京23R 10着/18頭+1.0秒 07/20 1函館125R 9着/9頭+5.4秒 ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	カンレイスター	荻野極	実6.5	×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 01/10 1中山31R 2着/16頭+0.6秒 12/20 5中山51R 2着/16頭+0.1秒 11/24 3福島66R 12着/16頭+1.2秒 07/26 1札幌11R 4着/12頭+1.0秒 07/05 1函館71R 6着/8頭+1.6秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	トモジャオーリー	津村	実4.2	×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 12/07 5中山21R 5着/16頭+0.6秒 11/08 5東京14R 2着/14頭+0.3秒 ― ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	キングクレオール	大野	実343.1	×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 03/01 2中山28R 14着/16頭+1.6秒 04/28 2東京46R 6着/14頭+0.8秒 04/13 3中山73R 1着/15頭勝利 03/17 2中山82R 7着/16頭+1.9秒 02/24 1阪神13R 3着/15頭+1.1秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	リバージュエル	▲上里	実183.8	×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 02/14 1小倉75R 18着/18頭+4.7秒 01/31 1小倉36R 10着/18頭+0.7秒 12/07 5中京25R 12着/17頭+1.4秒 ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	モーゲンセン	戸崎圭	実12.9	×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 03/01 2中山23R 1着/16頭勝利 02/01 1東京21R 4着/16頭+1.2秒 01/18 1中山71R 2着/16頭+0.1秒 12/28 5中山81R 3着/16頭+0.5秒 10/05 4東京21R 8着/16頭+2.8秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ノーブルオリンポス	武藤	実167.6	×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 02/14 1小倉76R 17着/18頭+1.5秒 11/16 3福島47R 8着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟112R 16着/18頭+1.3秒 07/20 2福島89R 3着/11頭+0.5秒 07/05 2福島37R 1着/16頭勝利
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	スカイダイバー	小崎	実38.0	×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 02/22 1小倉1012R 15着/18頭+1.2秒 02/01 1小倉43R 11着/14頭+1.2秒 10/28 門別9R 1着/12頭勝利 10/22 門別6R 1着/12頭勝利 10/08 門別9R 6着/11頭+1.2秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	プレザントトーン	▲佐藤	実165.5	×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 01/05 1京都21R 9着/14頭+2.6秒 12/07 5阪神21R 5着/10頭+1.9秒 11/22 3福島51R 11着/14頭+1.9秒 08/03 1札幌41R 8着/12頭+0.8秒 06/29 1函館61R 12着/12頭+2.4秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	レインボーラッキー	小林脩	実43.7	×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 02/10 1東京412R 7着/16頭+0.4秒 01/17 1中山66R 10着/16頭+0.8秒 01/04 1中山18R 3着/16頭+0.0秒 09/15 4中山512R 9着/16頭+1.9秒 05/18 2東京86R 10着/16頭+1.8秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
13	ゼファーテソーロ	菊沢	実12.4	×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 02/07 1東京37R 9着/14頭+1.8秒 01/11 1中山41R 1着/16頭勝利 12/14 5中山46R 3着/15頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
14	アースミューズ	松岡	実14.5	×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 12/14 5中京43R 8着/16頭+1.8秒 11/22 3福島52R 14着/16頭+1.7秒 08/02 1札幌36R 4着/7頭+1.0秒 07/12 1函館912R 4着/12頭+0.7秒 06/28 1函館58R 6着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
15	ランドスター	丸田	実4.9	×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 01/31 1東京110R 13着/15頭+1.5秒 12/20 5中京59R 8着/9頭+0.8秒 11/16 3福島49R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山69R 5着/13頭+0.6秒 08/09 2新潟58R 4着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

ピコレッド

騎手木幡巧

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-99%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全15頭

×1

ピコレッド

木幡巧

4.5倍

-99%

›

×2

ヨドノティアラ

▲石田

8.1倍

-99%

›

×3

ヴァイオスペース

原

51.2倍

-99%

›

×4

カンレイスター

荻野極

6.5倍

-99%

›

×5

トモジャオーリー

津村

4.2倍

-99%

›

×6

キングクレオール

大野

343.1倍

-99%

›

×7

リバージュエル

▲上里

183.8倍

-99%

›

×8

モーゲンセン

戸崎圭

12.9倍

-99%

›

×9

ノーブルオリンポス

武藤

167.6倍

-99%

›

×10

スカイダイバー

小崎

38.0倍

-99%

›

×11

プレザントトーン

▲佐藤

165.5倍

-99%

›

×12

レインボーラッキー

小林脩

43.7倍

-99%

›

×13

ゼファーテソーロ

菊沢

12.4倍

-99%

›

×14

アースミューズ

松岡

14.5倍

-99%

›

×15

ランドスター

丸田

4.9倍

-99%

›

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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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