小倉 1R 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

1R 小倉競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リザレクティア	秋山稔	実70.3	B▽ A△勝率6% EV+330% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回4日阪神2R 12着/16頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 期待値 +331% ※ 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	コースタルロード	西塚	実25.0	B▽ A○勝率6% EV+53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 9位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.1% / 期待値 +53% ※ 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	アリディプラチノ	国分優	実95.9	B▽ A▽勝率6% EV+445% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +464% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.7% / 期待値 +445% ※ 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	ドゥボヌール	◇永島	実13.1	B▽ A▽勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神14R 9着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟81R 4着/16頭+0.5秒 01/25 1小倉25R 8着/18頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 -23% ※ 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	ビケイムフリー	田口	実123.2	B▽ A▽勝率6% EV+627% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 15着/18頭+2.2秒 02/07 1小倉56R 16着/18頭+3.5秒 01/10 1京都35R 18着/18頭+3.5秒 10/25 3京都85R 4着/14頭+1.1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 16.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +624% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +627% ※ 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	シャンデリュイーズ	松若	実11.9	B△ A▽勝率6% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 12着/17頭+2.2秒 02/07 1小倉52R 15着/18頭+1.6秒 12/07 5阪神23R 13着/18頭+1.8秒 10/13 3京都53R 2着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神15R 2着/11頭+0.1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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 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。
7	ピンクパンサー	加藤	実34.3	B▽ A▲勝率6% EV+110% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 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 5.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.1% / 期待値 +110% ※ 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	ブライトエンジェル	角田和	実6.7	B△ A△勝率6% EV-60% 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3.0着と安定／前走3着／141日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉92R 3着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉45R 3着/18頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 -60% ※ 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	テンタイムトップ	亀田	実143.9	B▽ A△勝率6% EV+781% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神17R 18着/18頭+4.1秒 05/17 1新潟66R 9着/13頭+2.2秒 12/13 5阪神31R 14着/15頭+2.7秒 10/25 3京都86R 12着/16頭+2.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +746% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 0.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +782% ※ 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	ホーリーステップ	▲森田	実4.2	B× A×勝率6% EV-76% 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（169日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 10着/17頭+1.1秒 01/10 1京都33R 5着/16頭+0.8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 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け × 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 5.9% (オッズ暗示: 23.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.7% / 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。
11	ハクサンテドリガワ	吉村	実12.5	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
前5走 06/06 3阪神14R 7着/16頭+0.6秒 03/28 2阪神13R 7着/16頭+1.2秒 03/07 1阪神55R 7着/18頭+1.0秒 09/20 4阪神65R 6着/14頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.7% / 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。
12	ヨウリンケイジュ	団野	実94.8	B▽ A▽勝率6% EV+438% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/16 1新潟52R 15着/15頭+3.6秒 03/15 1阪神83R 9着/16頭+1.7秒 02/15 2京都62R 5着/11頭+0.9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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +457% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.7% / 期待値 +439% ※ 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	フルフィルメント	国分恭	実19.4	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（154日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉62R 6着/17頭+0.7秒 01/24 1京都86R 4着/17頭+0.5秒 11/29 4京都73R 7着/14頭+1.0秒 11/16 4京都41R 10着/14頭+1.7秒 10/19 4新潟21R 10着/12頭+1.5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 5.7着 △ ローテーション 154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 5.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.7% / 期待値 +10% ※ 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	ロージーキャンドル	幸	実50.7	B▽ A▽勝率6% EV+188% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／前走3着）
前5走 05/26 金沢6R 3着/7頭+1.2秒 04/12 2阪神61R 15着/16頭+2.9秒 01/24 1小倉16R 15着/18頭+2.2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 11.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.7% / 期待値 +188% ※ 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	ベルセクレト	高杉	実4.8	B▲ A×勝率6% EV-70% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日小倉1R 5着/18頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 20.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.1% / 期待値 -71% ※ 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	ティグリス	コレット	実4.5	B○ A×勝率6% EV-73% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 6着/16頭+0.6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 6.0着 △ ローテーション 119日休養明け × 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 5.9% (オッズ暗示: 22.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 -73% ※ 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	マルモズイルバア	富田	実161.3	B▽ A▽勝率6% EV+816% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/26 金沢6R 6着/7頭+2.6秒 04/25 3京都12R 16着/16頭+3.6秒 02/01 2京都21R 12着/13頭+4.2秒 01/10 1京都35R 13着/18頭+1.7秒 09/27 4阪神84R 9着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +848% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.7% / 期待値 +817% ※ 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 ×

ホーリーステップ

騎手 ▲森田

単勝オッズ

4.2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ティグリス

4.5倍

EV -73%

▲A:×15ベルセクレト

4.8倍

EV -71%

出走馬全17頭

×A:×10

ホーリーステップ

▲森田

4.2倍

-75%

›

○A:×16

ティグリス

コレット

4.5倍

-73%

›

▲A:×15

ベルセクレト

高杉

4.8倍

-71%

›

△A:△8

ブライトエンジェル

角田和

6.7倍

-60%

›

△A:▽6

シャンデリュイーズ

松若

11.9倍

-29%

›

△A:▽11

ハクサンテドリガワ

吉村

12.5倍

-26%

›

▽A:▽4

ドゥボヌール

◇永島

13.1倍

-22%

›

▽A:▽13

フルフィルメント

国分恭

19.4倍

+14%

›

▽A:○2

コースタルロード

西塚

25.0倍

+47%

›

▽A:▲7

ピンクパンサー

加藤

34.3倍

+101%

›

▽A:▽14

ロージーキャンドル

幸

50.7倍

+198%

›

▽A:△1

リザレクティア

秋山稔

70.3倍

+313%

›

▽A:▽12

ヨウリンケイジュ

団野

94.8倍

+457%

›

▽A:▽3

アリディプラチノ

国分優

95.9倍

+464%

›

▽A:▽5

ビケイムフリー

田口

123.2倍

+624%

›

▽A:△9

テンタイムトップ

亀田

143.9倍

+746%

›

▽A:▽17

マルモズイルバア

富田

161.3倍

+848%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

1R 小倉競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リザレクティア	秋山稔	実70.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回4日阪神2R 12着/16頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
2	コースタルロード	西塚	実25.0	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	アリディプラチノ	国分優	実95.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +445% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	ドゥボヌール	◇永島	実13.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神14R 9着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟81R 4着/16頭+0.5秒 01/25 1小倉25R 8着/18頭+1.2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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
5	ビケイムフリー	田口	実123.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 15着/18頭+2.2秒 02/07 1小倉56R 16着/18頭+3.5秒 01/10 1京都35R 18着/18頭+3.5秒 10/25 3京都85R 4着/14頭+1.1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 16.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +627% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
6	シャンデリュイーズ	松若	実11.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.3着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都53R 12着/17頭+2.2秒 02/07 1小倉52R 15着/18頭+1.6秒 12/07 5阪神23R 13着/18頭+1.8秒 10/13 3京都53R 2着/16頭+0.3秒 09/06 4阪神15R 2着/11頭+0.1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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	ピンクパンサー	加藤	実34.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 3位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
8	ブライトエンジェル	角田和	実6.7	△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3.0着と安定／前走3着／141日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉92R 3着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉45R 3着/18頭+0.5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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
9	テンタイムトップ	亀田	実143.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 06/06 3阪神17R 18着/18頭+4.1秒 05/17 1新潟66R 9着/13頭+2.2秒 12/13 5阪神31R 14着/15頭+2.7秒 10/25 3京都86R 12着/16頭+2.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +781% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ホーリーステップ	▲森田	実4.2	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（169日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 10着/17頭+1.1秒 01/10 1京都33R 5着/16頭+0.8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 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け × 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 5.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
11	ハクサンテドリガワ	吉村	実12.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/06 3阪神14R 7着/16頭+0.6秒 03/28 2阪神13R 7着/16頭+1.2秒 03/07 1阪神55R 7着/18頭+1.0秒 09/20 4阪神65R 6着/14頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
12	ヨウリンケイジュ	団野	実94.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/16 1新潟52R 15着/15頭+3.6秒 03/15 1阪神83R 9着/16頭+1.7秒 02/15 2京都62R 5着/11頭+0.9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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +438% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
13	フルフィルメント	国分恭	実19.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（154日ぶりの実戦）
前5走 02/08 1小倉62R 6着/17頭+0.7秒 01/24 1京都86R 4着/17頭+0.5秒 11/29 4京都73R 7着/14頭+1.0秒 11/16 4京都41R 10着/14頭+1.7秒 10/19 4新潟21R 10着/12頭+1.5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 5.7着 △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ロージーキャンドル	幸	実50.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／前走3着）
前5走 05/26 金沢6R 3着/7頭+1.2秒 04/12 2阪神61R 15着/16頭+2.9秒 01/24 1小倉16R 15着/18頭+2.2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 11.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
15	ベルセクレト	高杉	実4.8	×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
前5走 2回2日小倉1R 5着/18頭 ― ― ― ―
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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ティグリス	コレット	実4.5	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 6着/16頭+0.6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 6.0着 △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (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。
17	マルモズイルバア	富田	実161.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/26 金沢6R 6着/7頭+2.6秒 04/25 3京都12R 16着/16頭+3.6秒 02/01 2京都21R 12着/13頭+4.2秒 01/10 1京都35R 13着/18頭+1.7秒 09/27 4阪神84R 9着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +816% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベルセクレト

騎手高杉

単勝オッズ

4.8倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2コースタルロード

25.0倍

EV +53%

▲7ピンクパンサー

34.3倍

EV +110%

出走馬全17頭

×15

ベルセクレト

高杉

4.8倍

-70%

›

○2

コースタルロード

西塚

25.0倍

+53%

›

▲7

ピンクパンサー

加藤

34.3倍

+110%

›

△1

リザレクティア

秋山稔

70.3倍

+330%

›

△9

テンタイムトップ

亀田

143.9倍

+781%

›

△8

ブライトエンジェル

角田和

6.7倍

-60%

›

×16

ティグリス

コレット

4.5倍

-73%

›

▽6

シャンデリュイーズ

松若

11.9倍

-29%

›

▽4

ドゥボヌール

◇永島

13.1倍

-22%

›

▽5

ビケイムフリー

田口

123.2倍

+627%

›

×10

ホーリーステップ

▲森田

4.2倍

-76%

›

▽11

ハクサンテドリガワ

吉村

12.5倍

-28%

›

▽13

フルフィルメント

国分恭

19.4倍

+10%

›

▽14

ロージーキャンドル

幸

50.7倍

+188%

›

▽12

ヨウリンケイジュ

団野

94.8倍

+438%

›

▽3

アリディプラチノ

国分優

95.9倍

+445%

›

▽17

マルモズイルバア

富田

161.3倍

+816%

›

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