小倉 4R 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

4R 小倉競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワルトシュタイン	△田山	実6.7	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8.7着と低調／前走3着）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6位 / 勝率 6.2% / 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。
2	ジョーカー	西塚	実2.7	B× A▲勝率6% EV-82% 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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 37.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.4% / 期待値 -83% ※ 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	ベラジオヴァレル	富田	実17.7	B▽ A▽勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +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	ミニュイ	△柴田裕	実38.9	B▽ A▽勝率6% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (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 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +140% ※ 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	サンライズハリー	藤懸	実79.7	B▽ A▽勝率6% EV+390% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/14 笠松9R 4着/9頭+2.6秒 03/08 1阪神61R 12着/12頭+5.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +398% (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 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +391% ※ 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	タガノランパート	田口	実22.3	B▽ A◎勝率7% EV+48% 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 6 ◎ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.6% / 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。
7	ゴールデンドラゴン	松若	実6.1	B○ A△勝率6% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -62% ※ 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	ラッキーダイヤ推奨	▲森田	実22.1	B▽ A▽勝率6% EV+36% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +36% ※ 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	スナークホクサイ推奨	団野	実26.5	B▽ A▽勝率6% EV+63% 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 05/09 3京都51R 9着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 9着/14頭+1.4秒 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0着 (不振) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +63% ※ 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	カフジミモレット推奨	幸	実25.4	B▽ A▽勝率6% EV+56% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/30 3京都112R 7着/16頭+1.7秒 04/05 2阪神42R 6着/12頭+1.3秒 03/15 1阪神81R 9着/16頭+1.9秒 02/14 2京都56R 9着/17頭+1.7秒 01/31 2京都15R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +56% ※ 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	ウォーターコトノハ	菱田	実71.9	B▽ A△勝率6% EV+358% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 +359% ※ 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	アメリカンサクラ	角田和	実16.4	B△ A▽勝率6% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 6着/16頭+2.3秒 03/22 1阪神102R 5着/13頭+1.0秒 03/07 1阪神55R 10着/18頭+1.6秒 12/07 5中山23R 12着/13頭+5.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +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。
13	ショールミーズ	川須	実72.1	B▽ A○勝率7% EV+378% 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 13 ◎ 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 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +350% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.6% / 期待値 +379% ※ 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	アンリミテッド	西村淳	実10.5	B△ A▽勝率6% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 6.2% (オッズ暗示: 9.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -35% ※ 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	セイウンダイフク	◇永島	実10.2	B△ A▽勝率6% EV-37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 14着/16頭+4.3秒 03/15 1阪神83R 6着/16頭+1.3秒 12/06 5阪神11R 5着/16頭+0.7秒 11/16 4京都42R 5着/15頭+1.4秒 11/01 3京都101R 7着/13頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -37% ※ 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	メイショウマグナ	太宰	実36.2	B▽ A▽勝率6% EV+123% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +123% ※ 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 ▲

ジョーカー

騎手西塚

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ゴールデンドラゴン

6.1倍

EV -61%

▲A:△1ワルトシュタイン

6.7倍

EV -58%

出走馬全16頭

×A:▲2

ジョーカー

西塚

2.7倍

-83%

›

○A:△7

ゴールデンドラゴン

松若

6.1倍

-61%

›

▲A:△1

ワルトシュタイン

△田山

6.7倍

-58%

›

△A:▽15

セイウンダイフク

◇永島

10.2倍

-36%

›

△A:▽14

アンリミテッド

西村淳

10.5倍

-34%

›

△A:▽12

アメリカンサクラ

角田和

16.4倍

+2%

›

▽A:▽3

ベラジオヴァレル

富田

17.7倍

+10%

›

▽A:▽8

ラッキーダイヤ

▲森田

22.1倍

+38%

›

▽A:◎6

タガノランパート

田口

22.3倍

+39%

›

▽A:▽10

カフジミモレット

幸

25.4倍

+58%

›

▽A:▽9

スナークホクサイ

団野

26.5倍

+65%

›

▽A:▽16

メイショウマグナ

太宰

36.2倍

+126%

›

▽A:▽4

ミニュイ

△柴田裕

38.9倍

+143%

›

▽A:△11

ウォーターコトノハ

菱田

71.9倍

+349%

›

▽A:○13

ショールミーズ

川須

72.1倍

+350%

›

▽A:▽5

サンライズハリー

藤懸

79.7倍

+398%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 スナークホクサイ実26.5倍期待値 +65% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 10 カフジミモレット実25.4倍期待値 +58% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 8 ラッキーダイヤ実22.1倍期待値 +38% 推奨 16.0〜30.0倍 100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。
2モデルの説明はこちら

4R 小倉競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワルトシュタイン	△田山	実6.7	△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8.7着と低調／前走3着）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3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: 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。
2	ジョーカー	西塚	実2.7	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.4% (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。
3	ベラジオヴァレル	富田	実17.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	ミニュイ	△柴田裕	実38.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	サンライズハリー	藤懸	実79.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/14 笠松9R 4着/9頭+2.6秒 03/08 1阪神61R 12着/12頭+5.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +390% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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	タガノランパート	田口	実22.3	◎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 6 ◎ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	ゴールデンドラゴン	松若	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	ラッキーダイヤ推奨	▲森田	実22.1	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	スナークホクサイ推奨	団野	実26.5	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/09 3京都51R 9着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 9着/14頭+1.4秒 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
10	カフジミモレット推奨	幸	実25.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/30 3京都112R 7着/16頭+1.7秒 04/05 2阪神42R 6着/12頭+1.3秒 03/15 1阪神81R 9着/16頭+1.9秒 02/14 2京都56R 9着/17頭+1.7秒 01/31 2京都15R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ウォーターコトノハ	菱田	実71.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	アメリカンサクラ	角田和	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 6着/16頭+2.3秒 03/22 1阪神102R 5着/13頭+1.0秒 03/07 1阪神55R 10着/18頭+1.6秒 12/07 5中山23R 12着/13頭+5.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
13	ショールミーズ	川須	実72.1	○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 13 ◎ 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) +378% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
14	アンリミテッド	西村淳	実10.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
15	セイウンダイフク	◇永島	実10.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 14着/16頭+4.3秒 03/15 1阪神83R 6着/16頭+1.3秒 12/06 5阪神11R 5着/16頭+0.7秒 11/16 4京都42R 5着/15頭+1.4秒 11/01 3京都101R 7着/13頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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	メイショウマグナ	太宰	実36.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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の本命

AI評価1位

タガノランパート

騎手田口

単勝オッズ

22.3倍

AI期待値

+48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ショールミーズ

72.1倍

EV +378%

▲2ジョーカー

2.7倍

EV -82%

出走馬全16頭

◎6

タガノランパート

田口

22.3倍

+48%

›

○13

ショールミーズ

川須

72.1倍

+378%

›

▲2

ジョーカー

西塚

2.7倍

-82%

›

△11

ウォーターコトノハ

菱田

71.9倍

+358%

›

△7

ゴールデンドラゴン

松若

6.1倍

-62%

›

△1

ワルトシュタイン

△田山

6.7倍

-58%

›

▽15

セイウンダイフク

◇永島

10.2倍

-37%

›

▽14

アンリミテッド

西村淳

10.5倍

-35%

›

▽12

アメリカンサクラ

角田和

16.4倍

+1%

›

▽3

ベラジオヴァレル

富田

17.7倍

+9%

›

▽8

ラッキーダイヤ

▲森田

22.1倍

+36%

›

▽10

カフジミモレット

幸

25.4倍

+56%

›

▽9

スナークホクサイ

団野

26.5倍

+63%

›

▽16

メイショウマグナ

太宰

36.2倍

+123%

›

▽4

ミニュイ

△柴田裕

38.9倍

+139%

›

▽5

サンライズハリー

藤懸

79.7倍

+390%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 スナークホクサイ実26.5倍期待値 +65% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 10 カフジミモレット実25.4倍期待値 +58% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 8 ラッキーダイヤ実22.1倍期待値 +38% 推奨 16.0〜30.0倍 100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。
2モデルの説明はこちら

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。