小倉 2R 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

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソルアモール	団野	実9.9	B△ A▽勝率6% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5着/16頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 -40% ※ 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	タガノラヴズワン	△田山	実7.9	B△ A×勝率6% EV-52% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 2着/10頭+1.0秒 02/22 1小倉106R 11着/16頭+1.5秒 11/29 4京都75R 8着/12頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 12.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 -52% ※ 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	クータモ	△柴田裕	実127.8	B▽ A▽勝率6% EV+705% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉75R 16着/18頭+3.0秒 01/24 1小倉12R 11着/16頭+2.1秒 01/04 1京都15R 13着/18頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +698% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +705% ※ 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	アルディメント	角田和	実53.0	B▽ A▽勝率6% EV+221% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 11着/11頭+2.1秒 04/19 2阪神81R 15着/16頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +231% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +222% ※ 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	アズライトアスール	Ｍデムーロ	実74.1	B▽ A▽勝率6% EV+349% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 05/24 3京都103R 15着/18頭+1.7秒 03/07 1阪神54R 11着/13頭+2.4秒 02/15 1小倉85R 15着/16頭+2.2秒 12/06 5阪神11R 12着/16頭+2.7秒 11/15 4京都36R 8着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +363% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +350% ※ 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	アスクハッピーマン	松山	実4.3	B× A×勝率6% EV-73% 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 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 23.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 -74% ※ 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	サトノグロリア	西塚	実13.3	B▽ A◎勝率7% EV-13% 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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -13% ※ 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	ダイメイクマモト	太宰	実5.1	B○ A×勝率6% EV-68% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6秒 11/09 4京都24R 9着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 19.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 -68% ※ 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	マカロンブルー	◇今村	実6.7	B△ A△勝率6% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2着/16頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。
10	メイショウグロリア	▲森田	実133.6	B▽ A△勝率7% EV+773% 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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 16位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +735% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +774% ※ 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	ルパピヨンブラン	長岡	実6.0	B▲ A×勝率6% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 05/12 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 03/29 2阪神21R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1阪神21R 5着/10頭+1.5秒 01/18 1京都72R 7着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 16.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 -64% ※ 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	マテンロウルクス	富田	実82.5	B▽ A▽勝率6% EV+400% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 7着/12頭+0.9秒 05/02 1新潟16R 14着/14頭+3.6秒 02/21 1阪神14R 8着/14頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +415% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +401% ※ 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	プシュカル	国分優	実94.1	B▽ A△勝率6% EV+492% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 15着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +488% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +493% ※ 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	カツラコマチ	コレット	実27.9	B▽ A○勝率7% EV+82% 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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 3.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 +82% ※ 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	ラッキーヴォーグ	藤懸	実10.2	B▽ A▽勝率6% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都91R 8着/16頭+1.0秒 05/17 3京都82R 4着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神34R 7着/18頭+0.7秒 11/08 4京都12R 8着/15頭+1.0秒 10/19 3京都74R 10着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 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。
16	ピゲ	◇永島	実120.6	B▽ A▲勝率7% EV+688% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 15着/16頭+3.0秒 11/29 4京都72R 10着/11頭+5.3秒 11/16 3福島46R 7着/15頭+3.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +653% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 +689% ※ 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Aモデル ×

アスクハッピーマン

騎手松山

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×8ダイメイクマモト

5.1倍

EV -68%

▲A:×11ルパピヨンブラン

6.0倍

EV -62%

出走馬全16頭

×A:×6

アスクハッピーマン

松山

4.3倍

-73%

›

○A:×8

ダイメイクマモト

太宰

5.1倍

-68%

›

▲A:×11

ルパピヨンブラン

長岡

6.0倍

-62%

›

△A:△9

マカロンブルー

◇今村

6.7倍

-58%

›

△A:×2

タガノラヴズワン

△田山

7.9倍

-50%

›

△A:▽1

ソルアモール

団野

9.9倍

-38%

›

▽A:▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

10.2倍

-36%

›

▽A:◎7

サトノグロリア

西塚

13.3倍

-16%

›

▽A:○14

カツラコマチ

コレット

27.9倍

+74%

›

▽A:▽4

アルディメント

角田和

53.0倍

+231%

›

▽A:▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

74.1倍

+363%

›

▽A:▽12

マテンロウルクス

富田

82.5倍

+415%

›

▽A:△13

プシュカル

国分優

94.1倍

+488%

›

▽A:▲16

ピゲ

◇永島

120.6倍

+653%

›

▽A:▽3

クータモ

△柴田裕

127.8倍

+698%

›

▽A:△10

メイショウグロリア

▲森田

133.6倍

+735%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソルアモール	団野	実9.9	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5着/16頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	タガノラヴズワン	△田山	実7.9	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 2着/10頭+1.0秒 02/22 1小倉106R 11着/16頭+1.5秒 11/29 4京都75R 8着/12頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	クータモ	△柴田裕	実127.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉75R 16着/18頭+3.0秒 01/24 1小倉12R 11着/16頭+2.1秒 01/04 1京都15R 13着/18頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +705% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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	アルディメント	角田和	実53.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 11着/11頭+2.1秒 04/19 2阪神81R 15着/16頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
5	アズライトアスール	Ｍデムーロ	実74.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 05/24 3京都103R 15着/18頭+1.7秒 03/07 1阪神54R 11着/13頭+2.4秒 02/15 1小倉85R 15着/16頭+2.2秒 12/06 5阪神11R 12着/16頭+2.7秒 11/15 4京都36R 8着/16頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +349% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
6	アスクハッピーマン	松山	実4.3	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 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 6.1% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
7	サトノグロリア	西塚	実13.3	◎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 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
8	ダイメイクマモト	太宰	実5.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6秒 11/09 4京都24R 9着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
9	マカロンブルー	◇今村	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2着/16頭+0.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 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 6.4% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
10	メイショウグロリア	▲森田	実133.6	△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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +773% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
11	ルパピヨンブラン	長岡	実6.0	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 05/12 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 03/29 2阪神21R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1阪神21R 5着/10頭+1.5秒 01/18 1京都72R 7着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.1% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
12	マテンロウルクス	富田	実82.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 7着/12頭+0.9秒 05/02 1新潟16R 14着/14頭+3.6秒 02/21 1阪神14R 8着/14頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +400% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
13	プシュカル	国分優	実94.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 15着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +492% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	カツラコマチ	コレット	実27.9	○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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 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 6.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
15	ラッキーヴォーグ	藤懸	実10.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都91R 8着/16頭+1.0秒 05/17 3京都82R 4着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神34R 7着/18頭+0.7秒 11/08 4京都12R 8着/15頭+1.0秒 10/19 3京都74R 10着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
16	ピゲ	◇永島	実120.6	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 15着/16頭+3.0秒 11/29 4京都72R 10着/11頭+5.3秒 11/16 3福島46R 7着/15頭+3.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +688% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サトノグロリア

騎手西塚

単勝オッズ

13.3倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○14カツラコマチ

27.9倍

EV +82%

▲16ピゲ

120.6倍

EV +688%

出走馬全16頭

◎7

サトノグロリア

西塚

13.3倍

-13%

›

○14

カツラコマチ

コレット

27.9倍

+82%

›

▲16

ピゲ

◇永島

120.6倍

+688%

›

△10

メイショウグロリア

▲森田

133.6倍

+773%

›

△9

マカロンブルー

◇今村

6.7倍

-56%

›

△13

プシュカル

国分優

94.1倍

+492%

›

▽3

クータモ

△柴田裕

127.8倍

+705%

›

×8

ダイメイクマモト

太宰

5.1倍

-68%

›

×6

アスクハッピーマン

松山

4.3倍

-73%

›

×11

ルパピヨンブラン

長岡

6.0倍

-63%

›

×2

タガノラヴズワン

△田山

7.9倍

-52%

›

▽1

ソルアモール

団野

9.9倍

-39%

›

▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

10.2倍

-38%

›

▽4

アルディメント

角田和

53.0倍

+221%

›

▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

74.1倍

+349%

›

▽12

マテンロウルクス

富田

82.5倍

+400%

›

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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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