小倉 8R 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

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オブシディアーナ	△田山	実6.9	B△ A▽勝率9% 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走で勝率33%と好調）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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 9.1% (オッズ暗示: 14.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.8% / 期待値 -39% ※ 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	フェミナンジェンヌ	▲川端	実75.6	B▽ A△勝率9% EV+604% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 12着/12頭+4.7秒 02/10 高知2R 1着/12頭勝利 11/15 5東京36R 11着/14頭+2.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +587% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 +605% ※ 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	ジョアン	団野	実4.5	B× A△勝率9% EV-58% 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9.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 10着/14頭+2.0秒 03/21 1阪神96R 8着/16頭+1.4秒 02/01 2京都26R 11着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神22R 1着/16頭勝利 11/09 4京都24R 3着/16頭+0.4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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 9.1% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。
4	オヤツノジカン	幸	実5.6	B▲ A△勝率9% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都101R 1着/15頭勝利 05/03 3京都43R 3着/15頭+0.7秒 03/29 2阪神21R 4着/14頭+0.1秒 03/15 1阪神83R 7着/16頭+1.3秒 02/21 1阪神11R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -49% ※ 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	エイコーンドリーム	鮫島良	実4.9	B○ A×勝率9% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 20.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.3% / 期待値 -54% ※ 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	オーケーエンジェル	富田	実50.5	B▽ A▽勝率9% EV+352% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟38R 15着/15頭+4.8秒 03/14 1阪神76R 9着/13頭+2.7秒 02/21 1小倉98R 15着/16頭+3.8秒 01/25 1小倉28R 15着/16頭+2.8秒 01/04 1京都17R 10着/10頭+7.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +359% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +353% ※ 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	ラグナトーレ推奨	中井	実17.4	B▽ A▽勝率9% 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116R 11着/12頭+1.5秒 05/09 1新潟38R 8着/15頭+1.6秒 03/28 2阪神17R 10着/12頭+1.5秒 03/01 1小倉128R 5着/15頭+0.5秒 01/04 1京都17R 7着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 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。
8	アンリーベイビー	松山	実7.1	B△ A▽勝率9% EV-37% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島67R 2着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 13着/15頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 3着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉47R 3着/15頭+0.3秒 12/07 5中京22R 6着/16頭+0.8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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 9.1% (オッズ暗示: 14.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.8% / 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。
9	ベルメサイア推奨	吉村	実19.5	B▽ A▽勝率9% EV+72% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 04/26 2東京27R 9着/16頭+1.9秒 03/15 1中京26R 7着/16頭+1.4秒 11/24 3福島62R 7着/15頭+0.6秒 10/26 4東京97R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2小倉67R 11着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 +72% ※ 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	マヴィ	Ｍデムーロ	実8.8	B△ A○勝率9% EV-17% 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12.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15頭勝利 ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.3% / 期待値 -18% ※ 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	シエーナカラー	酒井	実9.1	B▽ A▲勝率9% EV-15% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/17 3京都81R 1着/14頭勝利 05/03 3京都41R 5着/15頭+1.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -15% ※ 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 △

ジョアン

騎手団野

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×5エイコーンドリーム

4.9倍

EV -55%

▲A:△4オヤツノジカン

5.6倍

EV -49%

出走馬全11頭

×A:△3

ジョアン

団野

4.5倍

-59%

›

○A:×5

エイコーンドリーム

鮫島良

4.9倍

-55%

›

▲A:△4

オヤツノジカン

幸

5.6倍

-49%

›

△A:▽1

オブシディアーナ

△田山

6.9倍

-37%

›

△A:▽8

アンリーベイビー

松山

7.1倍

-35%

›

△A:○10

マヴィ

Ｍデムーロ

8.8倍

-19%

›

▽A:▲11

シエーナカラー

酒井

9.1倍

-17%

›

▽A:▽7

ラグナトーレ

中井

17.4倍

+58%

›

▽A:▽9

ベルメサイア

吉村

19.5倍

+77%

›

▽A:▽6

オーケーエンジェル

富田

50.5倍

+359%

›

▽A:△2

フェミナンジェンヌ

▲川端

75.6倍

+587%

›

💡 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)

単勝 9 ベルメサイア実19.5倍期待値 +72% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 7 ラグナトーレ実17.4倍期待値 +56% 推奨 11.1〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ベルメサイア実19.5倍期待値 +77% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 7 ラグナトーレ実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0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。
2モデルの説明はこちら

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オブシディアーナ	△田山	実6.9	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/23 1新潟78R 10着/15頭+1.6秒 05/09 1新潟38R 2着/15頭+0.9秒 12/29 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田11R 2着/12頭+0.5秒 11/20 園田9R 4着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
2	フェミナンジェンヌ	▲川端	実75.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 12着/12頭+4.7秒 02/10 高知2R 1着/12頭勝利 11/15 5東京36R 11着/14頭+2.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +604% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (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。
3	ジョアン	団野	実4.5	△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9.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 10着/14頭+2.0秒 03/21 1阪神96R 8着/16頭+1.4秒 02/01 2京都26R 11着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神22R 1着/16頭勝利 11/09 4京都24R 3着/16頭+0.4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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 9.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	オヤツノジカン	幸	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都101R 1着/15頭勝利 05/03 3京都43R 3着/15頭+0.7秒 03/29 2阪神21R 4着/14頭+0.1秒 03/15 1阪神83R 7着/16頭+1.3秒 02/21 1阪神11R 6着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	エイコーンドリーム	鮫島良	実4.9	×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走で勝率50%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神65R 8着/16頭+1.0秒 02/21 1阪神14R 1着/14頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 125日休養明け × 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 9.3% (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。
6	オーケーエンジェル	富田	実50.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟38R 15着/15頭+4.8秒 03/14 1阪神76R 9着/13頭+2.7秒 02/21 1小倉98R 15着/16頭+3.8秒 01/25 1小倉28R 15着/16頭+2.8秒 01/04 1京都17R 10着/10頭+7.0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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +352% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	ラグナトーレ推奨	中井	実17.4	▽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116R 11着/12頭+1.5秒 05/09 1新潟38R 8着/15頭+1.6秒 03/28 2阪神17R 10着/12頭+1.5秒 03/01 1小倉128R 5着/15頭+0.5秒 01/04 1京都17R 7着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 9.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	アンリーベイビー	松山	実7.1	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島67R 2着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉128R 13着/15頭+1.7秒 02/14 1小倉77R 3着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉47R 3着/15頭+0.3秒 12/07 5中京22R 6着/16頭+0.8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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
9	ベルメサイア推奨	吉村	実19.5	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 04/26 2東京27R 9着/16頭+1.9秒 03/15 1中京26R 7着/16頭+1.4秒 11/24 3福島62R 7着/15頭+0.6秒 10/26 4東京97R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2小倉67R 11着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
10	マヴィ	Ｍデムーロ	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均12.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 11着/12頭+3.2秒 03/08 1阪神65R 10着/16頭+1.2秒 11/09 5東京29R 15着/15頭+4.6秒 08/03 3中京42R 1着/15頭勝利 ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
11	シエーナカラー	酒井	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/17 3京都81R 1着/14頭勝利 05/03 3京都41R 5着/15頭+1.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エイコーンドリーム

騎手鮫島良

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10マヴィ

8.8倍

EV -17%

▲11シエーナカラー

9.1倍

EV -15%

出走馬全11頭

×5

エイコーンドリーム

鮫島良

4.9倍

-54%

›

○10

マヴィ

Ｍデムーロ

8.8倍

-17%

›

▲11

シエーナカラー

酒井

9.1倍

-15%

›

△2

フェミナンジェンヌ

▲川端

75.6倍

+604%

›

△3

ジョアン

団野

4.5倍

-58%

›

△4

オヤツノジカン

幸

5.6倍

-48%

›

▽7

ラグナトーレ

中井

17.4倍

+56%

›

▽6

オーケーエンジェル

富田

50.5倍

+352%

›

▽1

オブシディアーナ

△田山

6.9倍

-39%

›

▽8

アンリーベイビー

松山

7.1倍

-37%

›

▽9

ベルメサイア

吉村

19.5倍

+72%

›

💡 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 9 ベルメサイア実19.5倍期待値 +72% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 7 ラグナトーレ実17.4倍期待値 +56% 推奨 11.1〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ベルメサイア実19.5倍期待値 +77% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 7 ラグナトーレ実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0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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