小倉 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミリタリータトゥー	西塚	実2.4	B× A×勝率11% EV-72% 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 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 1位 (最上位評価) × 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 11.1% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.5% / 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	ペイシャシス	△田山	実3.7	B○ A○勝率11% EV-57% 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 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 期待値 -58% ※ 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	コンバットペスカ推奨	国分優	実18.4	B△ A△勝率11% EV+103% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ18.4倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京36R 16着/16頭+2.9秒 09/07 2札幌67R 8着/13頭+1.6秒 08/23 2札幌16R 8着/13頭+0.9秒 07/13 2小倉68R 9着/16頭+1.4秒 04/19 1福島310R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +104% ※ 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	エレガンシア推奨	富田	実11.7	B△ A▽勝率11% 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78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.9% / 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。
5	メイショウピリカ	松山	実7.9	B△ A△勝率11% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/23 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.9% / 期待値 -14% ※ 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	レザンクレール	高倉	実34.5	B▽ A▽勝率11% EV+274% 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112R 13着/16頭+1.9秒 03/14 1中京18R 13着/16頭+1.4秒 01/10 1京都37R 7着/15頭+0.8秒 11/15 3福島312R 11着/16頭+0.6秒 07/13 2小倉612R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 10.9% / 期待値 +275% ※ 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	ヴィーナスバブル推奨	松若	実29.4	B▽ A▽勝率11% EV+219% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ29.4倍で期待値+226%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 10.9% / 期待値 +219% ※ 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	タマモヒロイン	長岡	実59.0	B▽ A△勝率11% EV+553% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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 16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) +555% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +554% ※ 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	ミッキーマーメイド	川田	実4.3	B▲ A▲勝率11% EV-50% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 5着/12頭+0.4秒 10/04 4東京12R 1着/9頭勝利 07/12 2小倉55R 5着/12頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 161日休養明け × 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 11.1% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 期待値 -51% ※ 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 ×

ミリタリータトゥー

騎手西塚

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ペイシャシス

3.7倍

EV -58%

▲A:▲9ミッキーマーメイド

4.3倍

EV -52%

出走馬全9頭

×A:×1

ミリタリータトゥー

西塚

2.4倍

-73%

›

○A:○2

ペイシャシス

△田山

3.7倍

-58%

›

▲A:▲9

ミッキーマーメイド

川田

4.3倍

-52%

›

△A:△5

メイショウピリカ

松山

7.9倍

-12%

›

△A:▽4

エレガンシア

富田

11.7倍

+29%

›

△A:△3

コンバットペスカ

国分優

18.4倍

+104%

›

▽A:▽7

ヴィーナスバブル

松若

29.4倍

+226%

›

▽A:▽6

レザンクレール

高倉

34.5倍

+283%

›

▽A:△8

タマモヒロイン

長岡

59.0倍

+555%

›

💡 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 3 コンバットペスカ実18.4倍期待値 +103% 推奨 9.0〜30.0倍 300円
単勝 4 エレガンシア実11.7倍期待値 +27% 推奨 9.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 ヴィーナスバブル実29.4倍期待値 +226% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 3 コンバットペスカ実18.4倍期待値 +104% 推奨 9.0〜30.0倍 300円
単勝 4 エレガンシア実11.7倍期待値 +29% 推奨 9.0〜30.0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

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミリタリータトゥー	西塚	実2.4	×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 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 1位 (最上位評価) × 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 11.5% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	ペイシャシス	△田山	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 11.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	コンバットペスカ推奨	国分優	実18.4	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ18.4倍で期待値+103%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京36R 16着/16頭+2.9秒 09/07 2札幌67R 8着/13頭+1.6秒 08/23 2札幌16R 8着/13頭+0.9秒 07/13 2小倉68R 9着/16頭+1.4秒 04/19 1福島310R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
4	エレガンシア推奨	富田	実11.7	▽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78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 10.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	メイショウピリカ	松山	実7.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/23 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
6	レザンクレール	高倉	実34.5	▽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112R 13着/16頭+1.9秒 03/14 1中京18R 13着/16頭+1.4秒 01/10 1京都37R 7着/15頭+0.8秒 11/15 3福島312R 11着/16頭+0.6秒 07/13 2小倉612R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +274% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
7	ヴィーナスバブル推奨	松若	実29.4	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ29.4倍で期待値+219%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	タマモヒロイン	長岡	実59.0	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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 16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) +553% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
9	ミッキーマーメイド	川田	実4.3	▲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／161日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 5着/12頭+0.4秒 10/04 4東京12R 1着/9頭勝利 07/12 2小倉55R 5着/12頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミリタリータトゥー

騎手西塚

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ペイシャシス

3.7倍

EV -57%

▲9ミッキーマーメイド

4.3倍

EV -50%

出走馬全9頭

×1

ミリタリータトゥー

西塚

2.4倍

-72%

›

○2

ペイシャシス

△田山

3.7倍

-57%

›

▲9

ミッキーマーメイド

川田

4.3倍

-50%

›

△3

コンバットペスカ

国分優

18.4倍

+103%

›

△8

タマモヒロイン

長岡

59.0倍

+553%

›

△5

メイショウピリカ

松山

7.9倍

-14%

›

▽4

エレガンシア

富田

11.7倍

+27%

›

▽7

ヴィーナスバブル

松若

29.4倍

+219%

›

▽6

レザンクレール

高倉

34.5倍

+274%

›

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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 3 コンバットペスカ実18.4倍期待値 +103% 推奨 9.0〜30.0倍 300円
単勝 4 エレガンシア実11.7倍期待値 +27% 推奨 9.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 ヴィーナスバブル実29.4倍期待値 +226% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 3 コンバットペスカ実18.4倍期待値 +104% 推奨 9.0〜30.0倍 300円
単勝 4 エレガンシア実11.7倍期待値 +29% 推奨 9.0〜30.0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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