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125.6 |
B▽ A▽勝率8% EV+915% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +916% ※ 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15.6 |
B△ A△勝率9% EV+37% 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +38% ※ 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127.6 |
B▽ A▽勝率8% EV+932% 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) +820% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +932% ※ 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 |
菊沢 |
実22.6 |
B▽ A△勝率8% EV+82% 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +83% ※ 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1.9 |
B○ A×勝率9% EV-83% 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 52.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -83% ※ 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60.3 |
B▽ A▽勝率8% EV+387% 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) +334% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +388% ※ 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19.3 |
B△ A△勝率8% EV+56% 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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +56% ※ 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 |
丸田 |
実48.7 |
B▽ A▽勝率8% EV+293% 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) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +294% ※ 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29.8 |
B△ A▽勝率8% EV+141% 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) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +141% ※ 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4.9 |
B▲ A▲勝率9% EV-56% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 20.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -57% ※ 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3.7 |
B× A○勝率9% EV-67% 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 27.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -67% ※ 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52.2 |
B▽ A▽勝率8% EV+322% 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) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +322% ※ 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)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 27.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -67%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 52.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -83%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 20.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -57%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 6.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+71% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 5.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +56%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+164% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +141%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+332% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +294%
🌟◎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
8.9% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +916%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+276% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +322%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+334% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +388%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+820% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +932%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 4.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +83%
💡 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19.3倍
期待値 +56%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実15.6倍
期待値 +37%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
9
ビリングス
実29.8倍
期待値 +164%
推奨 11.3〜30.0倍
300円
-
単勝
7
オメガストリーム
実19.3倍
期待値 +71%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実15.6倍
期待値 +38%
推奨 11.3〜30.0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125.6 |
▽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) +915% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 2 |
パッセージピーク 推奨 |
三浦 |
実15.6 |
△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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。 |
| 3 |
ビーンスターク |
江田照 |
実127.6 |
▽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) +932% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 4 |
テイキットイージー |
菊沢 |
実22.6 |
△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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。 |
| 5 |
ドリームプレミア |
坂井 |
実1.9 |
×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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。 |
| 6 |
マイネルボス |
柴田大 |
実60.3 |
▽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) +387% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 7 |
オメガストリーム 推奨 |
野中 |
実19.3 |
△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) +56% (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 |
丸田 |
実48.7 |
▽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) +293% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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 |
ビリングス 推奨 |
嶋田 |
実29.8 |
▽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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 10 |
オブラプリーマ |
荻野極 |
実4.9 |
▲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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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3.7 |
○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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。 |
| 12 |
マーキュリーダイム |
木幡巧 |
実52.2 |
▽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) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。 |
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)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 52.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 27.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 20.4%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 6.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (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)
+82% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 4.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+141% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+293% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+322% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 1.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+387% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 1.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+915% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+932% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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19.3倍
期待値 +56%
推奨 12.4〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実15.6倍
期待値 +37%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
9
ビリングス
実29.8倍
期待値 +164%
推奨 11.3〜30.0倍
300円
-
単勝
7
オメガストリーム
実19.3倍
期待値 +71%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
-
単勝
2
パッセージピーク
実15.6倍
期待値 +38%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
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