小倉 2R 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

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンノトヨタマヒメ推奨	△田山	実18.8	B△ A△勝率7% EV+33% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 3京都62R 7着/16頭+0.9秒 04/26 3京都21R 6着/16頭+1.6秒 03/04 川崎6R 8着/11頭+3.9秒 01/18 1京都73R 11着/16頭+1.9秒 12/21 5中京65R 8着/15頭+1.9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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +34% ※ 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	ペコリズム	幸	実67.5	B▽ A▽勝率7% EV+379% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 9着/15頭+1.9秒 03/21 1中京36R 12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 10.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +382% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 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。
3	タガノプディング	松山	実1.7	B× A×勝率8% EV-87% 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2.7着と安定／前走2着）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.6% / 期待値 -87% ※ 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	シュタルク推奨	田口	実27.5	B▽ A▽勝率7% EV+95% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+96%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 1新潟56R 11着/16頭+1.8秒 03/01 1小倉125R 16着/18頭+1.4秒 12/06 5阪神11R 16着/16頭+5.0秒 11/23 5東京51R 13着/16頭+1.8秒 08/09 3中京53R 4着/12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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +96% ※ 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	メイショウアヤカ	▲川端	実227.5	B▽ A▽勝率7% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神24R 13着/14頭+4.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1518% ※ 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	クロカミジョウ	菱田	実8.3	B△ A○勝率7% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 6着/16頭+0.7秒 03/21 1中京32R 2着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神33R 2着/16頭+0.8秒 01/18 1京都71R 2着/16頭+0.4秒 01/04 1京都11R 5着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -41% ※ 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	フチサンチャチャ	岡田	実242.0	B▽ A▽勝率7% EV+999% 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 05/24 3京都102R 11着/13頭+2.8秒 05/03 3京都42R 12着/12頭+2.5秒 04/12 2阪神62R 11着/16頭+2.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1621% ※ 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	ラインメテオラ推奨	富田	実18.0	B△ A△勝率7% EV+27% 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 05/23 1新潟73R 10着/15頭+1.9秒 05/10 1新潟42R 2着/15頭+0.3秒 02/21 1小倉91R 7着/14頭+2.6秒 12/13 5中京35R 10着/12頭+1.7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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
9	キャッチアシーフ	高杉	実6.4	B▲ A△勝率7% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 13着/15頭+4.0秒 04/05 2阪神43R 4着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神103R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都13R 4着/13頭+0.9秒 01/12 1京都51R 5着/16頭+1.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -54% ※ 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	ナブッコ推奨	△柴田裕	実28.0	B▽ A▽勝率7% EV+99% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ28.0倍で期待値+100%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/20 名古屋10R 4着/11頭+0.7秒 04/19 2阪神83R 6着/16頭+0.7秒 03/29 2阪神23R 2着/16頭+0.5秒 02/14 2京都54R 9着/16頭+2.2秒 02/01 1小倉41R 7着/16頭+1.8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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +99% ※ 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	ジョーヴェスタ	◇永島	実95.6	B▽ A▽勝率7% EV+579% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 10着/15頭+4.3秒 04/18 2阪神72R 7着/16頭+2.4秒 01/04 1京都11R 16着/16頭+5.0秒 09/20 4阪神63R 7着/10頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +582% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +580% ※ 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	トーアウィリアム	秋山稔	実114.3	B▽ A▽勝率7% EV+712% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都62R 15着/16頭+1.6秒 01/24 1京都82R 6着/14頭+0.8秒 01/04 1京都13R 14着/16頭+1.9秒 09/21 4阪神74R 6着/13頭+0.7秒 09/06 4阪神16R 6着/13頭+3.1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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +716% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +713% ※ 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	キタノプレミアム	▲森田	実5.3	B○ A▲勝率7% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/24 1新潟82R 6着/14頭+0.6秒 05/09 1新潟33R 2着/15頭+0.4秒 02/01 2京都22R 4着/15頭+1.0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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 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。
14	ハクサンリング	西塚	実127.4	B▽ A▽勝率7% EV+805% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 12着/16頭+4.3秒 04/04 2阪神35R 12着/18頭+2.1秒 01/25 1京都95R 7着/18頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +810% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +806% ※ 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 ×

タガノプディング

騎手松山

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲13キタノプレミアム

5.3倍

EV -62%

▲A:△9キャッチアシーフ

6.4倍

EV -54%

出走馬全14頭

×A:×3

タガノプディング

松山

1.7倍

-87%

›

○A:▲13

キタノプレミアム

▲森田

5.3倍

-62%

›

▲A:△9

キャッチアシーフ

高杉

6.4倍

-54%

›

△A:○6

クロカミジョウ

菱田

8.3倍

-40%

›

△A:△8

ラインメテオラ

富田

18.0倍

+28%

›

△A:△1

ゼンノトヨタマヒメ

△田山

18.8倍

+34%

›

▽A:▽4

シュタルク

田口

27.5倍

+96%

›

▽A:▽10

ナブッコ

△柴田裕

28.0倍

+100%

›

▽A:▽2

ペコリズム

幸

67.5倍

+382%

›

▽A:▽11

ジョーヴェスタ

◇永島

95.6倍

+582%

›

▽A:▽12

トーアウィリアム

秋山稔

114.3倍

+716%

›

▽A:▽14

ハクサンリング

西塚

127.4倍

+810%

›

▽A:▽5

メイショウアヤカ

▲川端

227.5倍

+999%

›

▽A:▽7

フチサンチャチャ

岡田

242.0倍

+999%

›

💡 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 1 ゼンノトヨタマヒメ実18.8倍期待値 +33% 推奨 14.1〜30.0倍 100円
単勝 8 ラインメテオラ実18.0倍期待値 +27% 推奨 14.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ナブッコ実28.0倍期待値 +99% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 4 シュタルク実27.5倍期待値 +96% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 1 ゼンノトヨタマヒメ実18.8倍期待値 +34% 推奨 14.0〜30.0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

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンノトヨタマヒメ推奨	△田山	実18.8	△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 05/10 3京都62R 7着/16頭+0.9秒 04/26 3京都21R 6着/16頭+1.6秒 03/04 川崎6R 8着/11頭+3.9秒 01/18 1京都73R 11着/16頭+1.9秒 12/21 5中京65R 8着/15頭+1.9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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
2	ペコリズム	幸	実67.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 9着/15頭+1.9秒 03/21 1中京36R 12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 10.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +379% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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	タガノプディング	松山	実1.7	×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2.7着と安定／前走2着）
前5走 05/30 3京都111R 2着/16頭+0.5秒 04/05 2阪神41R 4着/15頭+0.4秒 03/14 1阪神72R 2着/16頭+0.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
4	シュタルク推奨	田口	実27.5	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 1新潟56R 11着/16頭+1.8秒 03/01 1小倉125R 16着/18頭+1.4秒 12/06 5阪神11R 16着/16頭+5.0秒 11/23 5東京51R 13着/16頭+1.8秒 08/09 3中京53R 4着/12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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	メイショウアヤカ	▲川端	実227.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神24R 13着/14頭+4.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	クロカミジョウ	菱田	実8.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島14R 6着/16頭+0.7秒 03/21 1中京32R 2着/16頭+0.6秒 02/28 1阪神33R 2着/16頭+0.8秒 01/18 1京都71R 2着/16頭+0.4秒 01/04 1京都11R 5着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
7	フチサンチャチャ	岡田	実242.0	▽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 05/24 3京都102R 11着/13頭+2.8秒 05/03 3京都42R 12着/12頭+2.5秒 04/12 2阪神62R 11着/16頭+2.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ラインメテオラ推奨	富田	実18.0	△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 05/23 1新潟73R 10着/15頭+1.9秒 05/10 1新潟42R 2着/15頭+0.3秒 02/21 1小倉91R 7着/14頭+2.6秒 12/13 5中京35R 10着/12頭+1.7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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10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 7.1% (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。
9	キャッチアシーフ	高杉	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 13着/15頭+4.0秒 04/05 2阪神43R 4着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神103R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都13R 4着/13頭+0.9秒 01/12 1京都51R 5着/16頭+1.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
10	ナブッコ推奨	△柴田裕	実28.0	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/20 名古屋10R 4着/11頭+0.7秒 04/19 2阪神83R 6着/16頭+0.7秒 03/29 2阪神23R 2着/16頭+0.5秒 02/14 2京都54R 9着/16頭+2.2秒 02/01 1小倉41R 7着/16頭+1.8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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
11	ジョーヴェスタ	◇永島	実95.6	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 10着/15頭+4.3秒 04/18 2阪神72R 7着/16頭+2.4秒 01/04 1京都11R 16着/16頭+5.0秒 09/20 4阪神63R 7着/10頭+2.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +579% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
12	トーアウィリアム	秋山稔	実114.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都62R 15着/16頭+1.6秒 01/24 1京都82R 6着/14頭+0.8秒 01/04 1京都13R 14着/16頭+1.9秒 09/21 4阪神74R 6着/13頭+0.7秒 09/06 4阪神16R 6着/13頭+3.1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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +712% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
13	キタノプレミアム	▲森田	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/24 1新潟82R 6着/14頭+0.6秒 05/09 1新潟33R 2着/15頭+0.4秒 02/01 2京都22R 4着/15頭+1.0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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
14	ハクサンリング	西塚	実127.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 12着/16頭+4.3秒 04/04 2阪神35R 12着/18頭+2.1秒 01/25 1京都95R 7着/18頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +805% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノプディング

騎手松山

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6クロカミジョウ

8.3倍

EV -40%

▲13キタノプレミアム

5.3倍

EV -62%

出走馬全14頭

×3

タガノプディング

松山

1.7倍

-87%

›

○6

クロカミジョウ

菱田

8.3倍

-40%

›

▲13

キタノプレミアム

▲森田

5.3倍

-62%

›

△9

キャッチアシーフ

高杉

6.4倍

-54%

›

△8

ラインメテオラ

富田

18.0倍

+27%

›

△1

ゼンノトヨタマヒメ

△田山

18.8倍

+33%

›

▽4

シュタルク

田口

27.5倍

+95%

›

▽10

ナブッコ

△柴田裕

28.0倍

+99%

›

▽2

ペコリズム

幸

67.5倍

+379%

›

▽11

ジョーヴェスタ

◇永島

95.6倍

+579%

›

▽12

トーアウィリアム

秋山稔

114.3倍

+712%

›

▽14

ハクサンリング

西塚

127.4倍

+805%

›

▽5

メイショウアヤカ

▲川端

227.5倍

+999%

›

▽7

フチサンチャチャ

岡田

242.0倍

+999%

›

💡 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 1 ゼンノトヨタマヒメ実18.8倍期待値 +33% 推奨 14.1〜30.0倍 100円
単勝 8 ラインメテオラ実18.0倍期待値 +27% 推奨 14.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 ナブッコ実28.0倍期待値 +99% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 4 シュタルク実27.5倍期待値 +96% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 1 ゼンノトヨタマヒメ実18.8倍期待値 +34% 推奨 14.0〜30.0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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