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9.3	B△ A▽勝率6% EV-42% 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 -43% ※ 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6.8	B△ A×勝率6% EV-58% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 -59% ※ 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85.5	B▽ A▽勝率6% EV+439% 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) +434% (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 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +439% ※ 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38.1	B▽ A▽勝率6% EV+131% 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) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +131% ※ 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58.6	B▽ A▽勝率6% EV+253% 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) +266% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +253% ※ 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4.9	B○ A×勝率6% EV-70% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 -70% ※ 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13.5	B▽ A◎勝率7% EV-12% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -12% ※ 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6.6	B▲ A×勝率6% EV-58% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 -59% ※ 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4.6	B× A△勝率6% EV-70% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 21.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -70% ※ 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86.9	B▽ A△勝率7% EV+470% 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) +443% (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 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +470% ※ 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8.5	B△ A▽勝率6% EV-48% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 -48% ※ 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64.7	B▽ A▽勝率6% EV+293% 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) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +293% ※ 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74.6	B▽ A△勝率6% EV+365% 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) +366% (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 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +366% ※ 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31.2	B▽ A○勝率7% EV+103% 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 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 +103% ※ 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10.8	B▽ A▽勝率6% EV-34% 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 -34% ※ 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62.3	B▽ A▲勝率7% EV+310% 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) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 +311% ※ 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 △

マカロンブルー

騎手 ◇今村

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×6アスクハッピーマン

4.9倍

EV -69%

▲A:×8ダイメイクマモト

6.6倍

EV -58%

出走馬全16頭

×A:△9

マカロンブルー

◇今村

4.6倍

-71%

›

○A:×6

アスクハッピーマン

松山

4.9倍

-69%

›

▲A:×8

ダイメイクマモト

太宰

6.6倍

-58%

›

△A:×2

タガノラヴズワン

△田山

6.8倍

-57%

›

△A:▽11

ルパピヨンブラン

長岡

8.5倍

-46%

›

△A:▽1

ソルアモール

団野

9.3倍

-41%

›

▽A:▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

10.8倍

-32%

›

▽A:◎7

サトノグロリア

西塚

13.5倍

-15%

›

▽A:○14

カツラコマチ

コレット

31.2倍

+95%

›

▽A:▽4

アルディメント

角田和

38.1倍

+138%

›

▽A:▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

58.6倍

+266%

›

▽A:▲16

ピゲ

◇永島

62.3倍

+289%

›

▽A:▽12

マテンロウルクス

富田

64.7倍

+304%

›

▽A:△13

プシュカル

国分優

74.6倍

+366%

›

▽A:▽3

クータモ

△柴田裕

85.5倍

+434%

›

▽A:△10

メイショウグロリア

▲森田

86.9倍

+443%

›

💡 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9.3	▽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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	タガノラヴズワン	△田山	実6.8	×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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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85.5	▽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) +439% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
4	アルディメント	角田和	実38.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0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) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	アズライトアスール	Ｍデムーロ	実58.6	▽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) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
6	アスクハッピーマン	松山	実4.9	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
7	サトノグロリア	西塚	実13.5	◎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 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
8	ダイメイクマモト	太宰	実6.6	×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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	マカロンブルー	◇今村	実4.6	△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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	メイショウグロリア	▲森田	実86.9	△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) +470% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
11	ルパピヨンブラン	長岡	実8.5	▽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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	マテンロウルクス	富田	実64.7	▽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) +293% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
13	プシュカル	国分優	実74.6	△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) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
14	カツラコマチ	コレット	実31.2	○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 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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
15	ラッキーヴォーグ	藤懸	実10.8	▽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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
16	ピゲ	◇永島	実62.3	▲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) +310% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。

🎯 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

13.5倍

AI期待値

-12%

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

31.2倍

EV +103%

▲16ピゲ

62.3倍

EV +310%

出走馬全16頭

◎7

サトノグロリア

西塚

13.5倍

-12%

›

○14

カツラコマチ

コレット

31.2倍

+103%

›

▲16

ピゲ

◇永島

62.3倍

+310%

›

△10

メイショウグロリア

▲森田

86.9倍

+470%

›

△9

マカロンブルー

◇今村

4.6倍

-70%

›

△13

プシュカル

国分優

74.6倍

+365%

›

▽3

クータモ

△柴田裕

85.5倍

+439%

›

×8

ダイメイクマモト

太宰

6.6倍

-58%

›

×6

アスクハッピーマン

松山

4.9倍

-70%

›

×2

タガノラヴズワン

△田山

6.8倍

-58%

›

▽11

ルパピヨンブラン

長岡

8.5倍

-48%

›

▽1

ソルアモール

団野

9.3倍

-42%

›

▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

10.8倍

-34%

›

▽4

アルディメント

角田和

38.1倍

+131%

›

▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

58.6倍

+253%

›

▽12

マテンロウルクス

富田

64.7倍

+293%

›

💡 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

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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