小倉 9R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ダノンアンチュラス 推奨 |
Mデムーロ |
実23.9 |
B▽ A▽勝率9% EV+114% 詳細▼ |
|
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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +114% ※ 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 |
ヴェストラン |
太宰 |
実67.7 |
B▽ A△勝率9% EV+509% 詳細▼ |
|
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) +515% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +510% ※ 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 |
ウインリュクス |
松山 |
実5.5 |
B○ A×勝率9% EV-50% 詳細▼ |
|
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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 18.2%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -51% ※ 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 |
カレンラップスター 推奨 |
団野 |
実14.5 |
B▽ A▽勝率9% EV+28% 詳細▼ |
|
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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.9% / 期待値 +28% ※ 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 |
バリオス |
高杉 |
実7.3 |
B△ A○勝率9% EV-31% 詳細▼ |
|
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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.3% / 期待値 -32% ※ 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 |
ジュンライデン 推奨 |
富田 |
実12.9 |
B▽ A△勝率9% EV+17% 詳細▼ |
|
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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。 |
| 7 |
フリーガー |
コレット |
実12.5 |
B△ A▲勝率9% EV+16% 詳細▼ |
|
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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 +17% ※ 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 |
ミッドタウンナイト |
秋山稔 |
実45.4 |
B▽ A▽勝率9% EV+306% 詳細▼ |
|
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) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +307% ※ 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 |
ダノンテムズ |
川田 |
実2.8 |
B× A×勝率9% EV-73% 詳細▼ |
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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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 35.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.3% / 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。 |
| 10 |
レッドヴァリアート |
西村淳 |
実9.1 |
B△ A▽勝率9% EV-19% 詳細▼ |
|
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) -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 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 -20% ※ 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 |
タガノアルトゥーラ |
吉村 |
実5.8 |
B▲ A△勝率9% EV-45% 詳細▼ |
|
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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 17.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -46% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 35.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.3% / 期待値 -74%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 18.2%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -51%
×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
9.1% (オッズ暗示: 17.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -46%
×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
9.1% (オッズ暗示: 13.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.3% / 期待値 -32%
△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 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 -20%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 8.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 +17%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +18%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+31% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 6.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.9% / 期待値 +28%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+117% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +114%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+312% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +307%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+515% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 +510%
💡 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
4
カレンラップスター
実14.5倍
期待値 +28%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
-
単勝
6
ジュンライデン
実12.9倍
期待値 +17%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ダノンアンチュラス
実23.9倍
期待値 +117%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
カレンラップスター
実14.5倍
期待値 +31%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
-
単勝
6
ジュンライデン
実12.9倍
期待値 +17%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ダノンアンチュラス 推奨 |
Mデムーロ |
実23.9 |
▽詳細▼ |
|
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) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。 |
| 2 |
ヴェストラン |
太宰 |
実67.7 |
△詳細▼ |
|
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) +509% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 3 |
ウインリュクス |
松山 |
実5.5 |
×詳細▼ |
|
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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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 |
カレンラップスター 推奨 |
団野 |
実14.5 |
▽詳細▼ |
|
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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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 |
バリオス |
高杉 |
実7.3 |
○詳細▼ |
|
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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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 |
ジュンライデン 推奨 |
富田 |
実12.9 |
△詳細▼ |
|
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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。 |
| 7 |
フリーガー |
コレット |
実12.5 |
▲詳細▼ |
|
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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (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。 |
| 8 |
ミッドタウンナイト |
秋山稔 |
実45.4 |
▽詳細▼ |
|
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) +306% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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 |
ダノンテムズ |
川田 |
実2.8 |
×詳細▼ |
|
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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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 |
レッドヴァリアート |
西村淳 |
実9.1 |
▽詳細▼ |
|
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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (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。 |
| 11 |
タガノアルトゥーラ |
吉村 |
実5.8 |
△詳細▼ |
|
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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×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
9.3% (オッズ暗示: 35.7%)
×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
9.3% (オッズ暗示: 13.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+16% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.3% (オッズ暗示: 8.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.3% (オッズ暗示: 17.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 7.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+509% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 1.5%)
×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
9.0% (オッズ暗示: 18.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+114% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 4.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+306% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 2.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 6.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 11.0%)
💡 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
4
カレンラップスター
実14.5倍
期待値 +28%
推奨 11.3〜30.0倍
100円
-
単勝
6
ジュンライデン
実12.9倍
期待値 +17%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ダノンアンチュラス
実23.9倍
期待値 +117%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
カレンラップスター
実14.5倍
期待値 +31%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
-
単勝
6
ジュンライデン
実12.9倍
期待値 +17%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
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