小倉 11R 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。

11R 小倉競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランフォーヴァウ推奨	石川	実19.6	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟411R 1着/14頭勝利 03/15 2中山610R 6着/16頭+0.5秒 01/12 1中山511R 4着/14頭+0.2秒 12/20 5中山511R 15着/16頭+0.7秒 10/19 3京都711R 13着/18頭+1.3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) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
2	ジェニファー推奨	田山	実16.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟412R 1着/13頭勝利 04/19 1福島49R 4着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 9着/18頭+0.8秒 02/01 1小倉412R 2着/18頭+0.1秒 11/15 3福島37R 2着/16頭+0.0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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (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。
3	プロトポロス推奨	幸	実59.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ59.0倍で期待値+340%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利
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) +340% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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。
4	アンクルクロス	松若	実7.5	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/16 3京都711R 2着/16頭+0.2秒 01/11 1京都411R 2着/16頭+0.0秒 11/23 4京都612R 1着/16頭勝利 07/19 2小倉711R 7着/17頭+0.4秒 05/04 2京都410R 3着/13頭+0.2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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
5	アブキールベイ推奨	西村淳	実15.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都711R 12着/16頭+1.0秒 03/22 1中京411R 13着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 6着/18頭+0.2秒 11/30 4京都812R 6着/18頭+0.6秒 09/07 4阪神211R 6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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	オタルエバー推奨	角田和	実24.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都711R 6着/16頭+0.6秒 02/28 2中山111R 14着/16頭+0.7秒 02/01 2京都211R 16着/18頭+0.7秒 11/30 4京都812R 14着/18頭+1.4秒 07/06 2小倉411R 18着/18頭+4.7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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
7	デアヴェローチェ	川田	実4.7	×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 05/30 3京都1111R 1着/16頭勝利 04/11 2阪神56R 1着/15頭勝利 03/07 1阪神511R 4着/18頭+0.3秒 02/07 2京都310R 5着/9頭+0.5秒 12/28 5阪神82R 1着/17頭勝利
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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
8	アメリカンビキニ	酒井	実12.5	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/12 3京都49R 1着/14頭勝利 08/30 4中京39R 2着/16頭+0.0秒 06/15 3阪神49R 8着/15頭+1.1秒 04/06 2阪神49R 7着/15頭+0.6秒 02/23 1京都810R 2着/8頭+0.1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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
9	ヨシノイースター	田辺	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 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
10	サウンドモリアーナ推奨	吉村	実15.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 1福島611R 1着/16頭勝利 03/29 3中山210R 1着/15頭勝利 12/28 5阪神812R 3着/10頭+0.1秒 11/23 4京都612R 9着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌510R 1着/16頭勝利
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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
11	ヤマニンアルリフラ	団野	実11.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/15 大井11R 3着/14頭+0.7秒 03/29 1中京611R 14着/18頭+1.4秒 02/01 2京都211R 3着/18頭+0.1秒 11/30 4京都812R 7着/18頭+0.7秒 09/28 4中山911R 15着/16頭+1.3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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
12	フリッカージャブ	松山	実3.3	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/16 3京都711R 1着/16頭勝利 02/28 2中山111R 6着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉812R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉38R 1着/9頭勝利
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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
13	イツモニコニコ推奨	藤懸	実30.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ30.9倍で期待値+131%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都711R 13着/16頭+1.1秒 04/26 1福島611R 12着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神812R 1着/10頭勝利 11/08 3福島110R 1着/16頭勝利 04/26 1福島511R 9着/15頭+0.7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) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。

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

デアヴェローチェ

騎手川田

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アメリカンビキニ

12.5倍

EV +14%

○1ランフォーヴァウ

19.6倍

EV +74%

▲12フリッカージャブ

3.3倍

EV -74%

▲2ジェニファー

16.2倍

EV +25%

出走馬AI評価順・全13頭

×7

デアヴェローチェ

川田

4.7倍

-53%

›

○8

アメリカンビキニ

酒井

12.5倍

+14%

›

○1

ランフォーヴァウ

石川

19.6倍

+74%

›

▲12

フリッカージャブ

松山

3.3倍

-74%

›

▲2

ジェニファー

田山

16.2倍

+25%

›

△13

イツモニコニコ

藤懸

30.9倍

+131%

›

△3

プロトポロス

幸

59.0倍

+340%

›

△5

アブキールベイ

西村淳

15.1倍

+12%

›

▽10

サウンドモリアーナ

吉村

15.3倍

+12%

›

▽6

オタルエバー

角田和

24.6倍

+77%

›

▽11

ヤマニンアルリフラ

団野

11.4倍

-21%

›

▽9

ヨシノイースター

田辺

8.9倍

-42%

›

×4

アンクルクロス

松若

7.5倍

-54%

›

💡 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 1 ランフォーヴァウ実19.6倍期待値 +51% 推奨 12.9〜100.0倍 100円
単勝 2 ジェニファー実16.2倍期待値 +21% 推奨 13.3〜100.0倍 100円
単勝 10 サウンドモリアーナ実15.3倍期待値 +18% 推奨 12.9〜100.0倍 100円
単勝 5 アブキールベイ実15.1倍期待値 +16% 推奨 12.9〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 3 プロトポロス実59.0倍期待値 +340% 推奨 13.4〜100.0倍 300円
単勝 13 イツモニコニコ実30.9倍期待値 +131% 推奨 13.3〜100.0倍 200円
単勝 6 オタルエバー実24.6倍期待値 +77% 推奨 13.8〜100.0倍 200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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