小倉 6R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アンドヴェローナ |
国分恭 |
実20.2 |
B△ A△勝率11% EV+117% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +118% ※ 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 |
アトランタ |
松山 |
実4.0 |
B○ A○勝率11% EV-55% 詳細▼ |
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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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 25.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -56% ※ 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 |
ジョン |
松若 |
実13.7 |
B△ A△勝率11% EV+50% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 7.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +50% ※ 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 |
マルモリムソウ |
泉谷 |
実7.3 |
B▲ A▲勝率11% EV-19% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -20% ※ 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 |
ビバームス |
長岡 |
実22.9 |
B▽ A▽勝率11% EV+155% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 7位 (中位評価) 🌟◎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 11.1% (オッズ暗示: 4.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +156% ※ 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 |
アームズラムレイ |
団野 |
実1.7 |
B× A×勝率11% EV-81% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -81% ※ 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 |
ララララブソング |
加藤 |
実25.6 |
B▽ A▽勝率11% EV+177% 詳細▼ |
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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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +178% ※ 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 |
ブラックブレット |
△田山 |
実18.2 |
B△ A△勝率11% EV+96% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎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 11.1% (オッズ暗示: 5.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +97% ※ 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 |
コパノキャンペーン |
△柴田裕 |
実38.8 |
B▽ A▽勝率11% EV+326% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +327% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
◎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)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 11.1% / 期待値 -81%
○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)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 25.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.1% / 期待値 -56%
○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)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 13.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -20%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 7.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +50%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎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
11.1% (オッズ暗示: 5.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +97%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+124% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 5.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +118%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎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
11.1% (オッズ暗示: 4.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +156%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+184% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 3.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +178%
△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)
+331% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +327%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アンドヴェローナ |
国分恭 |
実20.2 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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 |
アトランタ |
松山 |
実4.0 |
○詳細▼ |
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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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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 |
ジョン |
松若 |
実13.7 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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 |
マルモリムソウ |
泉谷 |
実7.3 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。 |
| 5 |
ビバームス |
長岡 |
実22.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +155% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 6 |
アームズラムレイ |
団野 |
実1.7 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (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。 |
| 7 |
ララララブソング |
加藤 |
実25.6 |
▽詳細▼ |
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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 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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 |
ブラックブレット |
△田山 |
実18.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎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 11.1% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。 |
| 9 |
コパノキャンペーン |
△柴田裕 |
実38.8 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) +326% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全9頭
◎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)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 58.8%)
○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)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 25.0%)
○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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 13.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+50% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 7.3%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎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
11.1% (オッズ暗示: 5.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+117% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 5.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+155% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 4.4%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+177% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 3.9%)
△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)
+326% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.1% (オッズ暗示: 2.6%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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