小倉 7R 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

7R 小倉競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェバーダ推奨	◇永島	実25.4	B▽ A▽勝率7% EV+71% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/23 4京都66R 16着/16頭+39.6秒 07/27 3中京210R 8着/12頭+1.7秒 05/11 2京都61R 1着/16頭勝利 04/26 2京都11R 5着/16頭+1.0秒 02/23 1小倉106R 3着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 期待値 +72% ※ 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	タマモスカイ	吉村	実16.9	B△ A▲勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.9% / 期待値 +16% ※ 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	メイショウオグマ推奨	国分恭	実24.2	B▽ A▽勝率6% EV+53% 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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神17R 2着/14頭+0.1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 5.3着 🌟◎ 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 6.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.4% / 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。
4	オオツカ	高杉	実3.5	B× A△勝率7% 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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/17 3京都86R 7着/16頭+1.4秒 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3秒 12/14 5中京44R 7着/13頭+0.9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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 28.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。
5	ラブインアクション	西塚	実5.4	B○ A×勝率7% EV-63% 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5走 05/17 3京都86R 6着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神106R 10着/13頭+1.8秒 02/01 1小倉41R 1着/16頭勝利 11/09 4京都21R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都56R 4着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 18.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 -64% ※ 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	リアルペガサス	▲森田	実74.5	B▽ A▽勝率7% EV+391% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +396% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +391% ※ 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	キリオス	松山	実6.3	B▲ A×勝率7% EV-56% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 10着/14頭+1.6秒 04/11 2阪神55R 11着/12頭+2.9秒 02/07 2京都31R 1着/10頭勝利 01/12 1京都54R 2着/16頭+0.1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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 15.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.9% / 期待値 -57% ※ 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	セルジュバローズ	コレット	実47.3	B▽ A△勝率7% EV+220% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 12着/13頭+3.6秒 03/21 1中京33R 1着/13頭勝利 12/13 5阪神32R 2着/10頭+1.4秒 11/29 4京都76R 3着/12頭+0.8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 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 +221% ※ 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	キアヌ	藤懸	実36.6	B▽ A▽勝率7% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／281日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都16R 11着/16頭+1.5秒 04/20 2阪神86R 11着/16頭+1.4秒 03/30 2阪神26R 10着/16頭+2.3秒 11/23 5東京79R 15着/16頭+2.7秒 11/02 5東京13R 1着/12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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 281日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +140% ※ 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	ジュンプリメーロ推奨	富田	実19.3	B▽ A▽勝率7% EV+29% 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 04/11 2阪神55R 10着/12頭+2.8秒 03/22 1阪神106R 9着/13頭+1.5秒 03/01 1小倉121R 1着/15頭勝利 12/07 5阪神24R 6着/8頭+1.0秒 11/16 4京都45R 3着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 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。
11	ヴィエントデコラ	△田山	実7.9	B△ A△勝率7% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都311R 11着/12頭+2.4秒 04/11 2阪神55R 6着/12頭+1.8秒 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -46% ※ 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	コルヴァス	川田	実6.7	B△ A○勝率7% EV-54% 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50%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.9% / 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。
13	テーオーノーベル	菱田	実36.0	B▽ A▽勝率7% EV+135% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 10着/16頭+1.7秒 02/21 1阪神17R 8着/16頭+1.4秒 02/07 1小倉58R 6着/12頭+1.0秒 12/14 5中京47R 8着/15頭+0.8秒 11/24 3福島63R 5着/15頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +135% ※ 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	ニシノミチアキ	幸	実42.0	B▽ A▽勝率7% EV+174% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 9着/11頭+2.3秒 02/15 1小倉88R 13着/15頭+5.2秒 01/17 1京都68R 4着/8頭+1.4秒 12/13 5中京33R 3着/12頭+0.7秒 11/15 4京都37R 5着/16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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +175% ※ 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	エアフォースワン推奨	川須	実20.7	B▽ A▽勝率6% EV+32% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走3着で力を示す）
前5走 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 539日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.4% / 期待値 +32% ※ 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 △

オオツカ

騎手高杉

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×5ラブインアクション

5.4倍

EV -63%

▲A:×7キリオス

6.3倍

EV -58%

出走馬全15頭

×A:△4

オオツカ

高杉

3.5倍

-76%

›

○A:×5

ラブインアクション

西塚

5.4倍

-63%

›

▲A:×7

キリオス

松山

6.3倍

-58%

›

△A:○12

コルヴァス

川田

6.7倍

-55%

›

△A:△11

ヴィエントデコラ

△田山

7.9倍

-47%

›

△A:▲2

タマモスカイ

吉村

16.9倍

+12%

›

▽A:▽10

ジュンプリメーロ

富田

19.3倍

+28%

›

▽A:▽15

エアフォースワン

川須

20.7倍

+37%

›

▽A:▽3

メイショウオグマ

国分恭

24.2倍

+61%

›

▽A:▽1

ジェバーダ

◇永島

25.4倍

+69%

›

▽A:▽13

テーオーノーベル

菱田

36.0倍

+140%

›

▽A:▽9

キアヌ

藤懸

36.6倍

+144%

›

▽A:▽14

ニシノミチアキ

幸

42.0倍

+179%

›

▽A:△8

セルジュバローズ

コレット

47.3倍

+215%

›

▽A:▽6

リアルペガサス

▲森田

74.5倍

+396%

›

💡 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 10 ジュンプリメーロ実19.3倍期待値 +29% 推奨 14.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ジェバーダ実25.4倍期待値 +69% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 3 メイショウオグマ実24.2倍期待値 +61% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 15 エアフォースワン実20.7倍期待値 +37% 推奨 15.0〜30.0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

7R 小倉競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェバーダ推奨	◇永島	実25.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/23 4京都66R 16着/16頭+39.6秒 07/27 3中京210R 8着/12頭+1.7秒 05/11 2京都61R 1着/16頭勝利 04/26 2京都11R 5着/16頭+1.0秒 02/23 1小倉106R 3着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
2	タマモスカイ	吉村	実16.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
3	メイショウオグマ推奨	国分恭	実24.2	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/19 2阪神88R 6着/11頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 6着/15頭+2.1秒 03/07 1阪神57R 4着/8頭+0.4秒 12/20 5中京56R 5着/16頭+1.0秒 12/06 5阪神17R 2着/14頭+0.1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 5.3着 🌟◎ 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 6.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	オオツカ	高杉	実3.5	△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5走 05/17 3京都86R 7着/16頭+1.4秒 03/15 1中京22R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉91R 2着/14頭+0.0秒 01/11 1京都412R 10着/18頭+1.3秒 12/14 5中京44R 7着/13頭+0.9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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	ラブインアクション	西塚	実5.4	×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5走 05/17 3京都86R 6着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神106R 10着/13頭+1.8秒 02/01 1小倉41R 1着/16頭勝利 11/09 4京都21R 4着/16頭+0.4秒 10/13 3京都56R 4着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
6	リアルペガサス	▲森田	実74.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 9着/15頭+0.8秒 12/06 5中京17R 7着/16頭+1.4秒 11/09 4京都26R 8着/16頭+1.3秒 10/25 3京都87R 6着/11頭+0.8秒 06/15 3阪神46R 10着/16頭+2.1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 8.0着 (不振) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +391% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
7	キリオス	松山	実6.3	×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33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 10着/14頭+1.6秒 04/11 2阪神55R 11着/12頭+2.9秒 02/07 2京都31R 1着/10頭勝利 01/12 1京都54R 2着/16頭+0.1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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	セルジュバローズ	コレット	実47.3	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 12着/13頭+3.6秒 03/21 1中京33R 1着/13頭勝利 12/13 5阪神32R 2着/10頭+1.4秒 11/29 4京都76R 3着/12頭+0.8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 12着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	キアヌ	藤懸	実36.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／281日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都16R 11着/16頭+1.5秒 04/20 2阪神86R 11着/16頭+1.4秒 03/30 2阪神26R 10着/16頭+2.3秒 11/23 5東京79R 15着/16頭+2.7秒 11/02 5東京13R 1着/12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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 281日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ジュンプリメーロ推奨	富田	実19.3	▽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 04/11 2阪神55R 10着/12頭+2.8秒 03/22 1阪神106R 9着/13頭+1.5秒 03/01 1小倉121R 1着/15頭勝利 12/07 5阪神24R 6着/8頭+1.0秒 11/16 4京都45R 3着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 6.7% (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。
11	ヴィエントデコラ	△田山	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都311R 11着/12頭+2.4秒 04/11 2阪神55R 6着/12頭+1.8秒 03/14 1中京16R 5着/16頭+1.1秒 01/31 2京都14R 1着/11頭勝利 01/12 1京都52R 2着/16頭+0.5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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
12	コルヴァス	川田	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京31R 1着/13頭勝利 02/21 1阪神14R 2着/14頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113日休養明け × 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 6.9% (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。
13	テーオーノーベル	菱田	実36.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1阪神37R 10着/16頭+1.7秒 02/21 1阪神17R 8着/16頭+1.4秒 02/07 1小倉58R 6着/12頭+1.0秒 12/14 5中京47R 8着/15頭+0.8秒 11/24 3福島63R 5着/15頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
14	ニシノミチアキ	幸	実42.0	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 9着/11頭+2.3秒 02/15 1小倉88R 13着/15頭+5.2秒 01/17 1京都68R 4着/8頭+1.4秒 12/13 5中京33R 3着/12頭+0.7秒 11/15 4京都37R 5着/16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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
15	エアフォースワン推奨	川須	実20.7	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走3着で力を示す）
前5走 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒 01/19 1中京77R 3着/10頭+0.4秒
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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 539日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (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

キリオス

騎手松山

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12コルヴァス

6.7倍

EV -54%

▲2タマモスカイ

16.9倍

EV +15%

出走馬全15頭

×7

キリオス

松山

6.3倍

-56%

›

○12

コルヴァス

川田

6.7倍

-54%

›

▲2

タマモスカイ

吉村

16.9倍

+15%

›

△8

セルジュバローズ

コレット

47.3倍

+220%

›

△11

ヴィエントデコラ

△田山

7.9倍

-46%

›

△4

オオツカ

高杉

3.5倍

-76%

›

×5

ラブインアクション

西塚

5.4倍

-63%

›

▽10

ジュンプリメーロ

富田

19.3倍

+29%

›

▽1

ジェバーダ

◇永島

25.4倍

+71%

›

▽9

キアヌ

藤懸

36.6倍

+139%

›

▽6

リアルペガサス

▲森田

74.5倍

+391%

›

▽13

テーオーノーベル

菱田

36.0倍

+135%

›

▽14

ニシノミチアキ

幸

42.0倍

+174%

›

▽15

エアフォースワン

川須

20.7倍

+32%

›

▽3

メイショウオグマ

国分恭

24.2倍

+53%

›

💡 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 10 ジュンプリメーロ実19.3倍期待値 +29% 推奨 14.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ジェバーダ実25.4倍期待値 +69% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 3 メイショウオグマ実24.2倍期待値 +61% 推奨 15.0〜30.0倍 100円
単勝 15 エアフォースワン実20.7倍期待値 +37% 推奨 15.0〜30.0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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