小倉 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。

9R 小倉競馬場　発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィオラーノ	松若	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 05/09 1新潟39R 6着/14頭+0.2秒 03/22 1阪神105R 3着/11頭+0.2秒 02/28 1阪神310R 7着/9頭+0.9秒 02/08 1小倉69R 4着/15頭+0.8秒 06/28 1函館55R 1着/16頭勝利
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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
2	ネフェルアスティ	望月洵	実44.5	◎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 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	スピリットライズ	高杉	実12.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/02 1新潟18R 11着/13頭+2.5秒 04/12 1福島28R 9着/16頭+0.8秒 01/10 1京都312R 18着/18頭+3.1秒 12/20 5中京512R 5着/18頭+0.3秒 10/25 4新潟37R 10着/14頭+1.7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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	キョラムン	太宰	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 04/25 1福島57R 7着/12頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 6着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉38R 4着/18頭+0.4秒 10/13 3京都57R 4着/15頭+0.7秒 09/14 4阪神412R 6着/16頭+1.9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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
5	ケイアイクビラ	加藤	実13.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/06 1福島112R 4着/16頭+0.4秒 04/06 1福島112R 4着/16頭+0.4秒 04/06 1福島112R 4着/16頭+0.4秒 04/06 1福島112R 4着/16頭+0.4秒 04/06 1福島112R 4着/16頭+0.4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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ソリスディエス	田山	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/02 3京都38R 13着/13頭+6.1秒 03/28 1中京59R 9着/9頭+5.2秒 12/17 川崎6R 1着/12頭勝利 11/18 川崎1R 1着/11頭勝利 10/13 川崎1R 1着/9頭勝利
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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
7	グッドピース	西村淳	実2.8	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 04/11 2阪神56R 3着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 5着/15頭+0.6秒 01/31 1東京110R 9着/15頭+0.7秒 12/21 5阪神611R 6着/14頭+1.0秒 11/15 4京都311R 6着/8頭+1.7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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
8	ギザキズラヴ推奨	田口	実25.6	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ25.6倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 3京都312R 9着/10頭+2.8秒 04/26 3京都27R 14着/14頭+2.7秒 02/15 2京都68R 9着/12頭+1.1秒 06/22 3阪神63R 7着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神14R 13着/16頭+3.3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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
9	マウンテンバローズ	吉村	実10.3	◎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 04/05 3中山47R 6着/14頭+0.6秒 03/15 1阪神86R 6着/11頭+0.7秒 02/10 1東京45R 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
10	リアルアルバ推奨	西塚	実42.2	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ42.2倍で期待値+255%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8秒 01/24 1京都82R 1着/14頭勝利 01/12 1京都51R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都42R 2着/15頭+0.3秒 11/01 3京都101R 4着/13頭+0.4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) +255% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
11	ミライハーモニー	今村	実6.2	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/24 1新潟87R 3着/15頭+0.2秒 05/10 1新潟47R 2着/15頭+0.0秒 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
12	ラブアイミー推奨	幸	実16.4	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都107R 14着/18頭+1.4秒 05/10 1新潟412R 12着/13頭+0.8秒 04/18 1福島312R 9着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉127R 6着/18頭+0.7秒 02/07 1小倉512R 6着/17頭+0.5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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。

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

フィオラーノ

騎手松若

単勝オッズ

8.1倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲10リアルアルバ

42.2倍

EV +255%

▲11ミライハーモニー

6.2倍

EV -47%

出走馬AI評価順・全12頭

◎1

フィオラーノ

松若

8.1倍

-30%

›

◎2

ネフェルアスティ

望月洵

44.5倍

+282%

›

◎9

マウンテンバローズ

吉村

10.3倍

-11%

›

▲10

リアルアルバ

西塚

42.2倍

+255%

›

▲11

ミライハーモニー

今村

6.2倍

-47%

›

△7

グッドピース

西村淳

2.8倍

-76%

›

△4

キョラムン

太宰

9.1倍

-23%

›

△6

ソリスディエス

田山

8.9倍

-25%

›

▽5

ケイアイクビラ

加藤

13.1倍

+8%

›

▽3

スピリットライズ

高杉

12.6倍

+0%

›

▽8

ギザキズラヴ

田口

25.6倍

+104%

›

▽12

ラブアイミー

幸

16.4倍

+30%

›

💡 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 12 ラブアイミー実16.4倍期待値 +30% 推奨 12.5〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 10 リアルアルバ実42.2倍期待値 +249% 推奨 12.1〜100.0倍 300円
単勝 8 ギザキズラヴ実25.6倍期待値 +93% 推奨 13.2〜100.0倍 200円
単勝 12 ラブアイミー実16.4倍期待値 +21% 推奨 13.5〜100.0倍 100円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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