小倉 11R 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

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スノーサイレンス推奨	吉村	実17.8	B▽ A▽勝率9% EV+62% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 10着/14頭+1.5秒 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.1% / 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。
2	クーデール推奨	西塚	実22.2	B▽ A▽勝率9% EV+102% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.2倍で期待値+101%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1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 16着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.1% / 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。
3	イマージョン推奨	西村淳	実13.7	B△ A△勝率9% EV+25% 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）
前5走 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0秒 01/04 1京都18R 1着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +25% ※ 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	メイショウキルギス	松若	実11.4	B△ A○勝率9% EV+4% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟311R 6着/16頭+0.2秒 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.1% / 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。
5	ベルギューン	菱田	実6.2	B△ A◎勝率9% EV-43% 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11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 16.1%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.1% / 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。
6	ペイシャヴァルツー	秋山稔	実41.7	B▽ A▽勝率9% EV+280% 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走平均13.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 12着/16頭+1.9秒 02/15 2京都612R 15着/16頭+2.8秒 01/31 1小倉39R 14着/14頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 11着/11頭+1.2秒 07/20 2小倉86R 1着/9頭勝利
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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +279% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.1% / 期待値 +281% ※ 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	ヴェロクオーレ	酒井	実6.1	B▲ A△勝率9% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。
8	アメリカンビキニ	団野	実3.8	B○ A△勝率9% EV-65% 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／272日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都49R 1着/14頭勝利 08/30 4中京39R 2着/16頭+0.0秒 06/15 3阪神49R 8着/15頭+1.1秒 04/06 2阪神49R 7着/15頭+0.6秒 02/23 1京都810R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 26.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -65% ※ 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	ポッドソル推奨	川須	実20.0	B▽ A▽勝率9% EV+76% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+81%の中穴候補（直近3走勝率67%と絶好調）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.8% / 期待値 +77% ※ 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	ジャーヴィス推奨	藤懸	実22.9	B▽ A▽勝率9% EV+105% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.9倍で期待値+108%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +106% ※ 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	ハヤテノツバサ	幸	実3.4	B× A▲勝率9% EV-68% 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67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 9着/16頭+1.1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 67% (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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 29.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -69% ※ 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 ▲

ハヤテノツバサ

騎手幸

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8アメリカンビキニ

3.8倍

EV -65%

▲A:△7ヴェロクオーレ

6.1倍

EV -44%

出走馬全11頭

×A:▲11

ハヤテノツバサ

幸

3.4倍

-69%

›

○A:△8

アメリカンビキニ

団野

3.8倍

-65%

›

▲A:△7

ヴェロクオーレ

酒井

6.1倍

-44%

›

△A:◎5

ベルギューン

菱田

6.2倍

-43%

›

△A:○4

メイショウキルギス

松若

11.4倍

+3%

›

△A:△3

イマージョン

西村淳

13.7倍

+24%

›

▽A:▽1

スノーサイレンス

吉村

17.8倍

+61%

›

▽A:▽9

ポッドソル

川須

20.0倍

+81%

›

▽A:▽2

クーデール

西塚

22.2倍

+101%

›

▽A:▽10

ジャーヴィス

藤懸

22.9倍

+108%

›

▽A:▽6

ペイシャヴァルツー

秋山稔

41.7倍

+279%

›

💡 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 ポッドソル実20.0倍期待値 +76% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 1 スノーサイレンス実17.8倍期待値 +62% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 3 イマージョン実13.7倍期待値 +25% 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 10 ジャーヴィス実22.9倍期待値 +108% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 2 クーデール実22.2倍期待値 +101% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 9 ポッドソル実20.0倍期待値 +81% 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

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スノーサイレンス推奨	吉村	実17.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 10着/14頭+1.5秒 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
2	クーデール推奨	西塚	実22.2	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.2倍で期待値+102%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1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 16着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
3	イマージョン推奨	西村淳	実13.7	△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）
前5走 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0秒 01/04 1京都18R 1着/16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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
4	メイショウキルギス	松若	実11.4	○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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟311R 6着/16頭+0.2秒 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
5	ベルギューン	菱田	実6.2	◎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11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 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 9.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
6	ペイシャヴァルツー	秋山稔	実41.7	▽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走平均13.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 12着/16頭+1.9秒 02/15 2京都612R 15着/16頭+2.8秒 01/31 1小倉39R 14着/14頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 11着/11頭+1.2秒 07/20 2小倉86R 1着/9頭勝利
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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ヴェロクオーレ	酒井	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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	アメリカンビキニ	団野	実3.8	△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／272日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都49R 1着/14頭勝利 08/30 4中京39R 2着/16頭+0.0秒 06/15 3阪神49R 8着/15頭+1.1秒 04/06 2阪神49R 7着/15頭+0.6秒 02/23 1京都810R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ポッドソル推奨	川須	実20.0	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%の中穴候補（直近3走勝率67%と絶好調）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
10	ジャーヴィス推奨	藤懸	実22.9	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.9倍で期待値+105%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	ハヤテノツバサ	幸	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 9着/16頭+1.1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 67% (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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベルギューン

騎手菱田

単勝オッズ

6.2倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4メイショウキルギス

11.4倍

EV +4%

▲11ハヤテノツバサ

3.4倍

EV -68%

出走馬全11頭

◎5

ベルギューン

菱田

6.2倍

-43%

›

○4

メイショウキルギス

松若

11.4倍

+4%

›

▲11

ハヤテノツバサ

幸

3.4倍

-68%

›

△8

アメリカンビキニ

団野

3.8倍

-65%

›

△7

ヴェロクオーレ

酒井

6.1倍

-44%

›

△3

イマージョン

西村淳

13.7倍

+25%

›

▽1

スノーサイレンス

吉村

17.8倍

+62%

›

▽2

クーデール

西塚

22.2倍

+102%

›

▽6

ペイシャヴァルツー

秋山稔

41.7倍

+280%

›

▽10

ジャーヴィス

藤懸

22.9倍

+105%

›

▽9

ポッドソル

川須

20.0倍

+76%

›

💡 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 ポッドソル実20.0倍期待値 +76% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 1 スノーサイレンス実17.8倍期待値 +62% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 3 イマージョン実13.7倍期待値 +25% 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 10 ジャーヴィス実22.9倍期待値 +108% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 2 クーデール実22.2倍期待値 +101% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 9 ポッドソル実20.0倍期待値 +81% 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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