小倉 10R 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

10R 小倉競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオナミコナミ	田山	実20.0	B▽ A△勝率6% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 6着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉510R 4着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟110R 7着/10頭+0.5秒 03/01 1小倉118R 1着/15頭勝利 02/16 1小倉86R 2着/16頭+0.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +14% ※ 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	ユメシバイ	Ｍデムーロ	実13.9	B△ A▽勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/24 1新潟88R 10着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟27R 3着/16頭+0.5秒 03/14 1中京112R 5着/18頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 3着/18頭+0.4秒 02/07 1小倉512R 4着/17頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.3% / 期待値 -26% ※ 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	ミキノバカラ	西塚	実87.0	B▽ A▽勝率6% EV+380% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +383% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.5% / 期待値 +380% ※ 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	ニホンピロトッティ	菱田	実33.5	B▽ A△勝率6% EV+91% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 期待値 +91% ※ 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	メローネ	松若	実10.8	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（直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 5.6% (オッズ暗示: 9.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 5.7% / 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。
6	ホーリーブラッサム	コレット	実15.4	B▽ A▲勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0秒 08/24 4中京29R 1着/14頭勝利 06/08 3阪神212R 2着/16頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.7% / 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。
7	ルージュサウダージ	吉村	実14.9	B△ A○勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神19R 4着/8頭+0.6秒 11/16 3福島49R 12着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 5.7% / 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。
8	フォティック	田口	実23.3	B▽ A▽勝率6% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +29% ※ 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	サンライズプルート	富田	実126.9	B▽ A▽勝率5% EV+574% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +605% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.3% / 期待値 +574% ※ 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	ファイツオン推奨	高杉	実24.8	B▽ A▽勝率6% EV+38% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7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 10.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 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。
11	スネーフリンガ推奨	幸	実24.5	B▽ A▽勝率5% EV+29% 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（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 5.3% / 期待値 +30% ※ 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	ライクアフラワー	今村	実16.7	B▽ A▽勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 440日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 -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。
13	ブルボンクイーン	角田和	実21.3	B▽ A▽勝率6% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/23 1新潟711R 11着/16頭+0.7秒 05/03 3京都48R 3着/15頭+0.1秒 04/12 2阪神67R 10着/11頭+1.6秒 03/28 2阪神110R 6着/11頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 8着/15頭+0.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +19% ※ 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	インブロリオ	団野	実7.6	B▲ A△勝率6% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 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 5.6% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 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。
15	シュブロンレーヴル	秋山稔	実19.7	B▽ A▽勝率5% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 11着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉1210R 2着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉410R 4着/15頭+0.2秒 10/26 3京都98R 7着/14頭+0.4秒 10/05 3京都212R 4着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.3% / 期待値 +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。
16	サディーク	松山	実5.6	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走で勝率33%と好調／前走2着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 1着/16頭勝利 03/15 1中京212R 2着/18頭+0.2秒 02/28 1小倉1112R 3着/18頭+0.1秒 01/17 1京都67R 6着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.6% (オッズ暗示: 17.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
17	タナスーペルノーバ	川田	実4.4	B× A×勝率5% EV-75% 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33%と好調／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.5% / 期待値 -76% ※ 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。
18	ハルオーブ推奨	酒井	実26.0	B▽ A▽勝率6% EV+43% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 392日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.5% / 期待値 +44% ※ 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 ×

タナスーペルノーバ

騎手川田

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×16サディーク

5.6倍

EV -68%

▲A:△14インブロリオ

7.6倍

EV -57%

出走馬全18頭

×A:×17

タナスーペルノーバ

川田

4.4倍

-75%

›

○A:×16

サディーク

松山

5.6倍

-68%

›

▲A:△14

インブロリオ

団野

7.6倍

-57%

›

△A:◎5

メローネ

松若

10.8倍

-40%

›

△A:▽2

ユメシバイ

Ｍデムーロ

13.9倍

-22%

›

△A:○7

ルージュサウダージ

吉村

14.9倍

-17%

›

▽A:▲6

ホーリーブラッサム

コレット

15.4倍

-14%

›

▽A:▽12

ライクアフラワー

今村

16.7倍

-7%

›

▽A:▽15

シュブロンレーヴル

秋山稔

19.7倍

+9%

›

▽A:△1

オオナミコナミ

田山

20.0倍

+11%

›

▽A:▽13

ブルボンクイーン

角田和

21.3倍

+18%

›

▽A:▽8

フォティック

田口

23.3倍

+29%

›

▽A:▽11

スネーフリンガ

幸

24.5倍

+36%

›

▽A:▽10

ファイツオン

高杉

24.8倍

+37%

›

▽A:▽18

ハルオーブ

酒井

26.0倍

+44%

›

▽A:△4

ニホンピロトッティ

菱田

33.5倍

+86%

›

▽A:▽3

ミキノバカラ

西塚

87.0倍

+383%

›

▽A:▽9

サンライズプルート

富田

126.9倍

+605%

›

💡 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 18 ハルオーブ実26.0倍期待値 +44% 推奨 18.0〜30.0倍 100円
単勝 10 ファイツオン実24.8倍期待値 +37% 推奨 18.0〜30.0倍 100円
単勝 11 スネーフリンガ実24.5倍期待値 +36% 推奨 18.0〜30.0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。
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10R 小倉競馬場　発走 14:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオナミコナミ	田山	実20.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 6着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉510R 4着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟110R 7着/10頭+0.5秒 03/01 1小倉118R 1着/15頭勝利 02/16 1小倉86R 2着/16頭+0.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
2	ユメシバイ	Ｍデムーロ	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/24 1新潟88R 10着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟27R 3着/16頭+0.5秒 03/14 1中京112R 5着/18頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 3着/18頭+0.4秒 02/07 1小倉512R 4着/17頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
3	ミキノバカラ	西塚	実87.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +380% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
4	ニホンピロトッティ	菱田	実33.5	△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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
5	メローネ	松若	実10.8	◎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33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 5.7% (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。
6	ホーリーブラッサム	コレット	実15.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0秒 08/24 4中京29R 1着/14頭勝利 06/08 3阪神212R 2着/16頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ルージュサウダージ	吉村	実14.9	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神19R 4着/8頭+0.6秒 11/16 3福島49R 12着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	フォティック	田口	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
9	サンライズプルート	富田	実126.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +574% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
10	ファイツオン推奨	高杉	実24.8	▽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 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7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 10.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	スネーフリンガ推奨	幸	実24.5	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
12	ライクアフラワー	今村	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 440日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
13	ブルボンクイーン	角田和	実21.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/23 1新潟711R 11着/16頭+0.7秒 05/03 3京都48R 3着/15頭+0.1秒 04/12 2阪神67R 10着/11頭+1.6秒 03/28 2阪神110R 6着/11頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 8着/15頭+0.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
14	インブロリオ	団野	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 5.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	シュブロンレーヴル	秋山稔	実19.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 11着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉1210R 2着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉410R 4着/15頭+0.2秒 10/26 3京都98R 7着/14頭+0.4秒 10/05 3京都212R 4着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
16	サディーク	松山	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2着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 1着/16頭勝利 03/15 1中京212R 2着/18頭+0.2秒 02/28 1小倉1112R 3着/18頭+0.1秒 01/17 1京都67R 6着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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 5.7% (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。
17	タナスーペルノーバ	川田	実4.4	×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／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
18	ハルオーブ推奨	酒井	実26.0	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 392日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メローネ

騎手松若

単勝オッズ

10.8倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ルージュサウダージ

14.9倍

EV -14%

▲6ホーリーブラッサム

15.4倍

EV -12%

出走馬全18頭

◎5

メローネ

松若

10.8倍

-38%

›

○7

ルージュサウダージ

吉村

14.9倍

-14%

›

▲6

ホーリーブラッサム

コレット

15.4倍

-12%

›

△4

ニホンピロトッティ

菱田

33.5倍

+91%

›

△14

インブロリオ

団野

7.6倍

-56%

›

△1

オオナミコナミ

田山

20.0倍

+14%

›

×16

サディーク

松山

5.6倍

-68%

›

▽12

ライクアフラワー

今村

16.7倍

-6%

›

▽13

ブルボンクイーン

角田和

21.3倍

+19%

›

▽10

ファイツオン

高杉

24.8倍

+38%

›

▽8

フォティック

田口

23.3倍

+28%

›

▽18

ハルオーブ

酒井

26.0倍

+43%

›

▽3

ミキノバカラ

西塚

87.0倍

+380%

›

×17

タナスーペルノーバ

川田

4.4倍

-75%

›

▽9

サンライズプルート

富田

126.9倍

+574%

›

▽2

ユメシバイ

Ｍデムーロ

13.9倍

-26%

›

▽15

シュブロンレーヴル

秋山稔

19.7倍

+4%

›

▽11

スネーフリンガ

幸

24.5倍

+29%

›

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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 18 ハルオーブ実26.0倍期待値 +44% 推奨 18.0〜30.0倍 100円
単勝 10 ファイツオン実24.8倍期待値 +37% 推奨 18.0〜30.0倍 100円
単勝 11 スネーフリンガ実24.5倍期待値 +36% 推奨 18.0〜30.0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。
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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）

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