小倉 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

9R 小倉競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナスノソナタ推奨	水沼	実43.7	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ43.7倍で期待値+534%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/17 1新潟61R 14着/14頭+8.7秒 03/29 1中京66R 9着/13頭+1.0秒 01/17 1中山67R 10着/12頭+1.6秒 12/06 5中京16R 15着/16頭+4.5秒 11/16 3福島412R 10着/16頭+1.0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) +534% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ダークマルス	川田	実2.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/09 3京都55R 2着/8頭+0.0秒 04/19 2阪神87R 2着/8頭+0.3秒 01/24 1京都89R 13着/13頭+3.6秒 11/16 4京都49R 3着/8頭+0.1秒 10/04 3京都15R 1着/14頭勝利
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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (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。
3	レッドシュテルン推奨	団野	実14.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟18R 10着/13頭+0.9秒 04/11 1福島19R 3着/16頭+0.6秒 01/31 1小倉38R 9着/18頭+0.8秒 08/31 4中京48R 13着/16頭+2.3秒 06/22 1函館47R 11着/13頭+1.5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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	サトノブリジャール推奨	西塚	実16.6	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ16.6倍で期待値+100%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/15 2京都67R 8着/13頭+2.3秒 01/31 2京都18R 5着/10頭+0.7秒 01/11 1京都46R 6着/14頭+1.3秒 12/27 5阪神77R 6着/15頭+0.4秒 07/19 1函館119R 10着/14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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	アクロフェイズ	西村淳	実1.8	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 04/19 3中山811R 16着/18頭+1.5秒 03/15 2中山611R 3着/16頭+0.0秒 01/24 1京都89R 2着/13頭+0.2秒 12/06 5中京15R 1着/14頭勝利 10/05 3京都23R 8着/16頭+3.3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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ムスクレスト	松山	実8.2	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/31 3京都1211R 5着/9頭+0.7秒 02/08 1小倉66R 1着/16頭勝利 01/04 1京都13R 6着/16頭+0.5秒 12/13 5中京34R 4着/13頭+0.6秒 11/16 4京都43R 3着/15頭+0.6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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	ウィテカービート推奨	富田	実32.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ32.6倍で期待値+297%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/01 1阪神48R 2着/15頭+0.1秒 02/15 2京都68R 8着/12頭+1.0秒 01/31 2京都112R 9着/17頭+0.6秒 01/17 1京都67R 14着/15頭+2.1秒 12/28 5阪神87R 11着/16頭+1.8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) +297% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	ハレアカラフラ推奨	松若	実13.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8秒 01/26 1小倉29R 16着/18頭+0.8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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。

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

B推奨

ナスノソナタ

騎手水沼

単勝オッズ

43.7倍

AI期待値

+534%

買い目

¥600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲2ダークマルス

2.8倍

EV -61%

▲5アクロフェイズ

1.8倍

EV -76%

▲6ムスクレスト

8.2倍

EV +7%

▲7ウィテカービート

32.6倍

EV +297%

出走馬AI評価順・全8頭

◎1

ナスノソナタ

水沼

43.7倍

+534%

›

▲2

ダークマルス

川田

2.8倍

-61%

›

▲5

アクロフェイズ

西村淳

1.8倍

-76%

›

▲6

ムスクレスト

松山

8.2倍

+7%

›

▲7

ウィテカービート

富田

32.6倍

+297%

›

△4

サトノブリジャール

西塚

16.6倍

+100%

›

△3

レッドシュテルン

団野

14.4倍

+65%

›

△8

ハレアカラフラ

松若

13.6倍

+32%

›

💡 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 4 サトノブリジャール実16.6倍期待値 +105% 推奨 8.1〜100.0倍 300円
単勝 3 レッドシュテルン実14.4倍期待値 +76% 推奨 8.2〜100.0倍 300円
単勝 8 ハレアカラフラ実13.6倍期待値 +68% 推奨 8.1〜100.0倍 300円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 1 ナスノソナタ実43.7倍期待値 +534% 推奨 6.9〜100.0倍 600円
単勝 7 ウィテカービート実32.6倍期待値 +297% 推奨 8.2〜100.0倍 500円
単勝 4 サトノブリジャール実16.6倍期待値 +100% 推奨 8.3〜100.0倍 300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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