小倉 9R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テンエースワン |
コレット |
実37.3 |
B▽ A▽勝率10% EV+268% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +273% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.9% / 期待値 +268% ※ 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 |
タガノアニマシオン |
吉村 |
実38.1 |
B▽ A△勝率10% EV+284% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +281% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +284% ※ 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 |
ケイアイアルタイル 推奨 |
松山 |
実12.1 |
B△ A△勝率10% EV+22% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +22% ※ 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 |
エンマ 推奨 |
高倉 |
実28.7 |
B▽ A▽勝率10% EV+182% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.9% / 期待値 +183% ※ 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 |
ブルックリンダンス 推奨 |
亀田 |
実12.0 |
B▲ A▲勝率10% EV+21% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +21% ※ 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 |
ホウショウルクス 推奨 |
角田和 |
実19.9 |
B△ A△勝率10% EV+100% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 10.0% (オッズ暗示: 5.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 +101% ※ 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 |
トモジャザーン 推奨 |
幸 |
実26.1 |
B△ A▽勝率10% EV+158% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.9% / 期待値 +158% ※ 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 |
ショウナンバンライ |
田山 |
実1.4 |
B× A×勝率10% EV-85% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 71.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 期待値 -86% ※ 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 |
プウスカンドゥール |
中井 |
実67.7 |
B▽ A▽勝率10% EV+567% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +577% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.9% / 期待値 +567% ※ 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 |
サンライズケヴィン |
松若 |
実4.8 |
B○ A○勝率10% EV-51% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.0% (オッズ暗示: 20.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -52% ※ 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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 71.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.1% / 期待値 -86%
×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
10.0% (オッズ暗示: 20.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -52%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 8.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 +21%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 8.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +22%
🌟◎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
10.0% (オッズ暗示: 5.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 +101%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+161% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.9% / 期待値 +158%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+187% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.9% / 期待値 +183%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+273% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.9% / 期待値 +268%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+281% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +284%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+577% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.9% / 期待値 +567%
💡 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
6
ホウショウルクス
実19.9倍
期待値 +100%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
3
ケイアイアルタイル
実12.1倍
期待値 +22%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
-
単勝
5
ブルックリンダンス
実12.0倍
期待値 +21%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
4
エンマ
実28.7倍
期待値 +187%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
トモジャザーン
実26.1倍
期待値 +161%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ホウショウルクス
実19.9倍
期待値 +99%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テンエースワン |
コレット |
実37.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +268% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。 |
| 2 |
タガノアニマシオン |
吉村 |
実38.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +284% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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。 |
| 3 |
ケイアイアルタイル 推奨 |
松山 |
実12.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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 |
エンマ 推奨 |
高倉 |
実28.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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 |
ブルックリンダンス 推奨 |
亀田 |
実12.0 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。 |
| 6 |
ホウショウルクス 推奨 |
角田和 |
実19.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 10.1% (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。 |
| 7 |
トモジャザーン 推奨 |
幸 |
実26.1 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。 |
| 8 |
ショウナンバンライ |
田山 |
実1.4 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。 |
| 9 |
プウスカンドゥール |
中井 |
実67.7 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +567% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。 |
| 10 |
サンライズケヴィン |
松若 |
実4.8 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.1% (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。 |
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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 71.4%)
×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
10.1% (オッズ暗示: 20.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 8.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 8.3%)
🌟◎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
10.1% (オッズ暗示: 5.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+284% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+158% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 3.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+268% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 2.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+182% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 3.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+567% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 1.5%)
💡 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
6
ホウショウルクス
実19.9倍
期待値 +100%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
3
ケイアイアルタイル
実12.1倍
期待値 +22%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
-
単勝
5
ブルックリンダンス
実12.0倍
期待値 +21%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
4
エンマ
実28.7倍
期待値 +187%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
トモジャザーン
実26.1倍
期待値 +161%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ホウショウルクス
実19.9倍
期待値 +99%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
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