小倉 7R 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。

7R 小倉競馬場　発走 13:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドラムメジャー	松山	実4.2	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 04/26 3京都23R 12着/18頭+1.2秒 02/22 1小倉102R 9着/18頭+1.3秒 02/01 1小倉45R 2着/18頭+0.2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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	タワーオブバベル	△田山	実8.4	◎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 04/18 1福島33R 7着/16頭+0.5秒 01/31 2京都14R 8着/11頭+2.2秒 01/10 1京都33R 10着/16頭+2.1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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
3	サウンドヴィヴァン	▲森田	実52.6	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
4	キャンディーズ	田口	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/26 3京都23R 14着/18頭+1.8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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	ファーストアタック	高杉	実16.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/02 3京都31R 16着/16頭+3.8秒 03/29 1中京64R 6着/17頭+0.6秒 06/28 2小倉15R 4着/14頭+1.3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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
6	メイショウジーニー	△柴田裕	実82.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/23 3京都93R 14着/16頭+1.1秒 02/22 1阪神22R 16着/16頭+4.5秒 02/10 2京都45R 7着/16頭+1.2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) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	トウカイジーク	◇今村	実5.4	△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 3京都16R 8着/16頭+1.0秒 03/21 1中京36R 6着/18頭+0.7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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ファイティンアスク	中井	実13.4	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
9	ナムラオットー	城戸	実63.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 03/29 2阪神23R 9着/16頭+1.3秒 03/14 1中京12R 9着/16頭+1.8秒 02/22 1阪神22R 4着/16頭+1.5秒 02/10 2京都41R 5着/16頭+1.1秒 01/24 1京都82R 7着/14頭+0.8秒
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) +273% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	アッセクシー	▲川端	実117.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/26 3京都23R 16着/18頭+1.9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) +613% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
11	ルルハート	加藤	実41.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 03/28 2阪神15R 17着/18頭+2.2秒 03/15 1中京23R 7着/16頭+0.7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) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
12	ケイアイブラック	藤懸	実15.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/23 名古屋10R 2着/12頭+0.8秒 03/07 1阪神52R 10着/16頭+2.9秒 01/04 1京都11R 11着/16頭+1.5秒 12/20 5中京51R 5着/16頭+0.6秒 12/07 5阪神23R 12着/18頭+1.7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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (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。
13	ホッコームジカ	幸	実47.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/30 3京都113R 8着/17頭+0.8秒 03/01 1小倉122R 12着/16頭+1.2秒 02/07 1小倉52R 11着/18頭+1.0秒 01/17 1京都64R 8着/16頭+1.6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) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
14	パトローナス	川田	実2.7	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/23 1新潟75R 6着/16頭+0.2秒 11/08 4京都12R 4着/15頭+0.4秒 10/13 3京都53R 3着/16頭+0.3秒 09/21 4阪神72R 5着/13頭+0.4秒 09/07 4阪神22R 3着/7頭+0.1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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
15	グロリアスニケ	松若	実106.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/11 1福島12R 13着/16頭+2.1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) +536% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
16	ベルフィーノ	◇永島	実36.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/09 1新潟35R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神31R 16着/16頭+4.6秒 10/19 3京都71R 12着/12頭+6.2秒 09/27 4阪神84R 10着/16頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。

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

タワーオブバベル

騎手 △田山

単勝オッズ

8.4倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ファイティンアスク

13.4倍

EV -6%

○3サウンドヴィヴァン

52.6倍

EV +260%

▲12ケイアイブラック

15.7倍

EV +5%

▲11ルルハート

41.3倍

EV +176%

出走馬AI評価順・全16頭

◎2

タワーオブバベル

△田山

8.4倍

-40%

›

○8

ファイティンアスク

中井

13.4倍

-6%

›

○3

サウンドヴィヴァン

▲森田

52.6倍

+260%

›

▲12

ケイアイブラック

藤懸

15.7倍

+5%

›

▲11

ルルハート

加藤

41.3倍

+176%

›

△7

トウカイジーク

◇今村

5.4倍

-63%

›

△16

ベルフィーノ

◇永島

36.3倍

+132%

›

△14

パトローナス

川田

2.7倍

-83%

›

▽10

アッセクシー

▲川端

117.0倍

+613%

›

×1

ドラムメジャー

松山

4.2倍

-74%

›

▽15

グロリアスニケ

松若

106.9倍

+536%

›

▽9

ナムラオットー

城戸

63.0倍

+273%

›

▽5

ファーストアタック

高杉

16.2倍

-4%

›

▽13

ホッコームジカ

幸

47.3倍

+173%

›

▽6

メイショウジーニー

△柴田裕

82.2倍

+369%

›

▽4

キャンディーズ

田口

63.3倍

+225%

›

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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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