小倉 12R 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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイガーロード	酒井	実17.3	B▽ A▽勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神51R 16着/16頭+4.1秒 12/06 5阪神16R 7着/10頭+2.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +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	ダイアナクイーン	幸	実13.9	B△ A▽勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／前走3着）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 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。
3	ペルフェツィオーネ	秋山稔	実40.7	B▽ A▽勝率6% EV+147% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +148% ※ 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	ジャンヌローサ	吉村	実14.6	B▽ A▽勝率6% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 -11% ※ 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	ミトノリン	松若	実14.7	B▽ A▽勝率6% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 6着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 -11% ※ 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	ムーンリットアイル	西村淳	実3.9	B○ A○勝率7% EV-74% 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3着／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 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。
7	レインオンミー	△田山	実13.7	B△ A▽勝率6% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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	ネネキリマル	Ｍデムーロ	実7.5	B▲ A△勝率6% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 10着/12頭+1.5秒 02/21 1小倉99R 4着/10頭+0.2秒 02/08 1小倉69R 2着/15頭+0.4秒 12/27 5阪神79R 9着/10頭+1.3秒 11/08 5東京111R 11着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 期待値 -52% ※ 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	メイショウハボマイ	太宰	実76.4	B▽ A△勝率6% EV+384% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島18R 13着/16頭+2.5秒 02/14 2京都512R 13着/15頭+1.5秒 11/24 3福島67R 12着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟18R 12着/15頭+1.7秒 08/30 2札幌37R 11着/12頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +377% (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 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 +384% ※ 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	シヴァールバーニ	△柴田裕	実115.6	B▽ A△勝率6% EV+632% 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66R 10着/10頭+2.2秒 04/25 1福島58R 13着/15頭+4.1秒 12/12 笠松7R 1着/10頭勝利 11/28 笠松11R 3着/8頭+1.5秒 11/14 笠松6R 1着/8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) +622% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +632% ※ 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	ダノンプリマ	角田和	実11.0	B△ A▲勝率7% EV-27% 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／168日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4秒 08/02 3中京312R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 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。
12	アスクザアメリカン推奨	西塚	実21.3	B▽ A▽勝率6% EV+29% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 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。
13	テーオーミリカン	長岡	実80.8	B▽ A▽勝率6% EV+409% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 11着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中京57R 12着/15頭+1.1秒 10/19 3京都73R 6着/12頭+0.8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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +409% ※ 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	マーシーラン	国分恭	実3.6	B× A×勝率6% EV-77% 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8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 27.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
15	パレットフレイバー	▲森田	実129.6	B▽ A◎勝率7% EV+749% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 16位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +710% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.6% / 期待値 +750% ※ 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	セクシーマージュ推奨	川須	実20.9	B▽ A▽勝率6% EV+27% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +27% ※ 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 ×

マーシーラン

騎手国分恭

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ムーンリットアイル

3.9倍

EV -75%

▲A:△8ネネキリマル

7.5倍

EV -53%

出走馬全16頭

×A:×14

マーシーラン

国分恭

3.6倍

-77%

›

○A:○6

ムーンリットアイル

西村淳

3.9倍

-75%

›

▲A:△8

ネネキリマル

Ｍデムーロ

7.5倍

-53%

›

△A:▲11

ダノンプリマ

角田和

11.0倍

-31%

›

△A:▽7

レインオンミー

△田山

13.7倍

-14%

›

△A:▽2

ダイアナクイーン

幸

13.9倍

-13%

›

▽A:▽4

ジャンヌローサ

吉村

14.6倍

-8%

›

▽A:▽5

ミトノリン

松若

14.7倍

-8%

›

▽A:▽1

タイガーロード

酒井

17.3倍

+8%

›

▽A:▽16

セクシーマージュ

川須

20.9倍

+30%

›

▽A:▽12

アスクザアメリカン

西塚

21.3倍

+33%

›

▽A:▽3

ペルフェツィオーネ

秋山稔

40.7倍

+154%

›

▽A:△9

メイショウハボマイ

太宰

76.4倍

+377%

›

▽A:▽13

テーオーミリカン

長岡

80.8倍

+405%

›

▽A:△10

シヴァールバーニ

△柴田裕

115.6倍

+622%

›

▽A:◎15

パレットフレイバー

▲森田

129.6倍

+710%

›

💡 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 12 アスクザアメリカン実21.3倍期待値 +33% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 16 セクシーマージュ実20.9倍期待値 +30% 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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイガーロード	酒井	実17.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神51R 16着/16頭+4.1秒 12/06 5阪神16R 7着/10頭+2.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
2	ダイアナクイーン	幸	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／前走3着）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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	ペルフェツィオーネ	秋山稔	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
4	ジャンヌローサ	吉村	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ミトノリン	松若	実14.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 6着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
6	ムーンリットアイル	西村淳	実3.9	○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3着／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	レインオンミー	△田山	実13.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16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 6.1% (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。
8	ネネキリマル	Ｍデムーロ	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 10着/12頭+1.5秒 02/21 1小倉99R 4着/10頭+0.2秒 02/08 1小倉69R 2着/15頭+0.4秒 12/27 5阪神79R 9着/10頭+1.3秒 11/08 5東京111R 11着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	メイショウハボマイ	太宰	実76.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島18R 13着/16頭+2.5秒 02/14 2京都512R 13着/15頭+1.5秒 11/24 3福島67R 12着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟18R 12着/15頭+1.7秒 08/30 2札幌37R 11着/12頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +384% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	シヴァールバーニ	△柴田裕	実115.6	△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66R 10着/10頭+2.2秒 04/25 1福島58R 13着/15頭+4.1秒 12/12 笠松7R 1着/10頭勝利 11/28 笠松11R 3着/8頭+1.5秒 11/14 笠松6R 1着/8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) +632% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ダノンプリマ	角田和	実11.0	▲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／168日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4秒 08/02 3中京312R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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	アスクザアメリカン推奨	西塚	実21.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210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 6.1% (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。
13	テーオーミリカン	長岡	実80.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 11着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中京57R 12着/15頭+1.1秒 10/19 3京都73R 6着/12頭+0.8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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +409% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
14	マーシーラン	国分恭	実3.6	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
15	パレットフレイバー	▲森田	実129.6	◎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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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) +749% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
16	セクシーマージュ推奨	川須	実20.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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

パレットフレイバー

騎手 ▲森田

単勝オッズ

129.6倍

AI期待値

+749%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ムーンリットアイル

3.9倍

EV -74%

▲11ダノンプリマ

11.0倍

EV -27%

出走馬全16頭

◎15

パレットフレイバー

▲森田

129.6倍

+749%

›

○6

ムーンリットアイル

西村淳

3.9倍

-74%

›

▲11

ダノンプリマ

角田和

11.0倍

-27%

›

△8

ネネキリマル

Ｍデムーロ

7.5倍

-51%

›

△9

メイショウハボマイ

太宰

76.4倍

+384%

›

△10

シヴァールバーニ

△柴田裕

115.6倍

+632%

›

▽13

テーオーミリカン

長岡

80.8倍

+409%

›

×14

マーシーラン

国分恭

3.6倍

-77%

›

▽7

レインオンミー

△田山

13.7倍

-16%

›

▽2

ダイアナクイーン

幸

13.9倍

-15%

›

▽4

ジャンヌローサ

吉村

14.6倍

-11%

›

▽5

ミトノリン

松若

14.7倍

-10%

›

▽1

タイガーロード

酒井

17.3倍

+5%

›

▽16

セクシーマージュ

川須

20.9倍

+27%

›

▽12

アスクザアメリカン

西塚

21.3倍

+29%

›

▽3

ペルフェツィオーネ

秋山稔

40.7倍

+147%

›

💡 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 12 アスクザアメリカン実21.3倍期待値 +33% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 16 セクシーマージュ実20.9倍期待値 +30% 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

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