小倉 12R 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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドルチェミスト推奨	▲森田	実20.1	B▽ A▲勝率6% EV+19% 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 04/11 2阪神56R 12着/15頭+1.3秒 03/22 1阪神105R 8着/11頭+0.8秒 02/08 1小倉69R 3着/15頭+0.7秒 01/24 1小倉19R 4着/12頭+0.4秒 11/22 4京都59R 7着/9頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.0% / 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。
2	リアルアルバ	西塚	実47.2	B▽ A○勝率6% EV+182% 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）
前5走 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8秒 01/24 1京都82R 1着/14頭勝利 01/12 1京都51R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都42R 2着/15頭+0.3秒 11/01 3京都101R 4着/13頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 5.9% (オッズ暗示: 2.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.0% / 期待値 +182% ※ 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	セレブトーチ	▲川端	実17.9	B▽ A▽勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島12R 7着/16頭+1.0秒 01/04 1京都13R 16着/16頭+4.8秒 08/30 4中京35R 7着/10頭+1.1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 10.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.7% / 期待値 +11% ※ 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	フィラーエ	国分恭	実14.9	B△ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 -13% ※ 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	ウインマスカレード	松山	実3.3	B× A△勝率6% EV-81% 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 05/17 1新潟69R 5着/16頭+0.2秒 05/02 1新潟112R 3着/16頭+0.9秒 03/15 1中京212R 15着/18頭+2.0秒 04/26 1福島59R 2着/16頭+0.1秒 03/23 1阪神85R 5着/13頭+0.3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 7.7着 (不振) × 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 5.9% (オッズ暗示: 30.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
6	ジュエルハウス	◇永島	実44.3	B▽ A▽勝率6% EV+159% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 11着/18頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 12着/16頭+2.0秒 02/21 1小倉912R 9着/18頭+0.5秒 01/04 1京都18R 13着/16頭+1.2秒 11/16 3福島48R 8着/16頭+0.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +159% ※ 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	ラブカムーン	藤懸	実35.0	B▽ A▽勝率6% EV+97% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/17 1新潟69R 12着/16頭+0.6秒 05/10 3京都68R 5着/12頭+1.0秒 05/03 1新潟27R 12着/16頭+1.0秒 04/18 1福島312R 15着/16頭+1.9秒 03/01 1小倉127R 8着/18頭+0.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.7% / 期待値 +98% ※ 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	ノボリリア	高杉	実5.7	B○ A△勝率6% EV-66% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/24 3京都107R 6着/18頭+0.7秒 05/10 1新潟412R 2着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉76R 7着/18頭+0.3秒 12/20 5中京512R 3着/18頭+0.0秒 12/07 5中京28R 4着/18頭+0.2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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 17.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 -67% ※ 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	テルヴィセクス	団野	実7.1	B▲ A×勝率6% EV-58% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 92日休養明け × 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 5.9% (オッズ暗示: 14.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.9% / 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。
10	ギザキズラヴ	田口	実52.2	B▽ A▽勝率6% EV+204% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 9着/10頭+2.8秒 04/26 3京都27R 14着/14頭+2.7秒 02/15 2京都68R 9着/12頭+1.1秒 06/22 3阪神63R 7着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神14R 13着/16頭+3.3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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.7% / 期待値 +204% ※ 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	ウォーターデライト	△柴田裕	実12.0	B△ A◎勝率6% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神310R 9着/9頭+1.2秒 02/07 1小倉52R 1着/18頭勝利 10/19 4新潟25R 2着/18頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.1% / 期待値 -26% ※ 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	ベネメレンティ	△田山	実32.0	B▽ A▽勝率6% EV+83% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 6着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉127R 18着/18頭+3.1秒 02/07 1小倉512R 7着/17頭+0.8秒 07/12 2小倉512R 10着/17頭+0.9秒 07/06 2小倉48R 12着/14頭+1.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.7% / 期待値 +84% ※ 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	シャインベック	秋山稔	実43.1	B▽ A▽勝率6% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神77R 12着/14頭+1.2秒 03/29 2阪神27R 9着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神39R 7着/18頭+0.5秒 05/11 2京都67R 5着/8頭+1.4秒 04/27 2京都23R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.9% / 期待値 +152% ※ 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	アットザラヴアスク	吉村	実60.0	B▽ A▽勝率6% EV+238% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟18R 13着/13頭+4.5秒 09/13 4阪神34R 15着/16頭+7.1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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +252% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.7% / 期待値 +239% ※ 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	ベルファスト	松若	実8.3	B△ A△勝率6% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 3着/13頭+0.2秒 04/18 1福島312R 2着/16頭+0.5秒 02/22 1小倉1012R 3着/18頭+0.3秒 02/07 1小倉512R 2着/17頭+0.3秒 11/09 4京都212R 8着/17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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 5.9% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.0% / 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。
16	ジューンオアシス	富田	実18.8	B▽ A▽勝率6% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都93R 10着/16頭+0.6秒 03/21 1中京36R 9着/18頭+0.8秒 02/22 1小倉102R 4着/18頭+0.9秒 01/25 1小倉25R 4着/18頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 +15% ※ 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。
17	モルティフレーバー推奨	コレット	実24.3	B▽ A▽勝率6% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +42% ※ 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 △

ウインマスカレード

騎手松山

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8ノボリリア

5.7倍

EV -66%

▲A:×9テルヴィセクス

7.1倍

EV -58%

出走馬全17頭

×A:△5

ウインマスカレード

松山

3.3倍

-80%

›

○A:△8

ノボリリア

高杉

5.7倍

-66%

›

▲A:×9

テルヴィセクス

団野

7.1倍

-58%

›

△A:△15

ベルファスト

松若

8.3倍

-51%

›

△A:◎11

ウォーターデライト

△柴田裕

12.0倍

-29%

›

△A:▽4

フィラーエ

国分恭

14.9倍

-12%

›

▽A:▽3

セレブトーチ

▲川端

17.9倍

+5%

›

▽A:▽16

ジューンオアシス

富田

18.8倍

+10%

›

▽A:▲1

ドルチェミスト

▲森田

20.1倍

+18%

›

▽A:▽17

モルティフレーバー

コレット

24.3倍

+42%

›

▽A:▽12

ベネメレンティ

△田山

32.0倍

+88%

›

▽A:▽7

ラブカムーン

藤懸

35.0倍

+105%

›

▽A:▽13

シャインベック

秋山稔

43.1倍

+153%

›

▽A:▽6

ジュエルハウス

◇永島

44.3倍

+160%

›

▽A:○2

リアルアルバ

西塚

47.2倍

+177%

›

▽A:▽10

ギザキズラヴ

田口

52.2倍

+207%

›

▽A:▽14

アットザラヴアスク

吉村

60.0倍

+252%

›

💡 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 ドルチェミスト実20.1倍期待値 +20% 推奨 16.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 17 モルティフレーバー実24.3倍期待値 +42% 推奨 17.0〜30.0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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドルチェミスト推奨	▲森田	実20.1	▲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 04/11 2阪神56R 12着/15頭+1.3秒 03/22 1阪神105R 8着/11頭+0.8秒 02/08 1小倉69R 3着/15頭+0.7秒 01/24 1小倉19R 4着/12頭+0.4秒 11/22 4京都59R 7着/9頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (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	リアルアルバ	西塚	実47.2	○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）
前5走 05/23 3京都96R 16着/16頭+2.8秒 01/24 1京都82R 1着/14頭勝利 01/12 1京都51R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都42R 2着/15頭+0.3秒 11/01 3京都101R 4着/13頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 6.0% (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。
3	セレブトーチ	▲川端	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島12R 7着/16頭+1.0秒 01/04 1京都13R 16着/16頭+4.8秒 08/30 4中京35R 7着/10頭+1.1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 10.0着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (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。
4	フィラーエ	国分恭	実14.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ウインマスカレード	松山	実3.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 1新潟69R 5着/16頭+0.2秒 05/02 1新潟112R 3着/16頭+0.9秒 03/15 1中京212R 15着/18頭+2.0秒 04/26 1福島59R 2着/16頭+0.1秒 03/23 1阪神85R 5着/13頭+0.3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 7.7着 (不振) × 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 5.9% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ジュエルハウス	◇永島	実44.3	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京48R 11着/18頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 12着/16頭+2.0秒 02/21 1小倉912R 9着/18頭+0.5秒 01/04 1京都18R 13着/16頭+1.2秒 11/16 3福島48R 8着/16頭+0.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ラブカムーン	藤懸	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/17 1新潟69R 12着/16頭+0.6秒 05/10 3京都68R 5着/12頭+1.0秒 05/03 1新潟27R 12着/16頭+1.0秒 04/18 1福島312R 15着/16頭+1.9秒 03/01 1小倉127R 8着/18頭+0.7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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
8	ノボリリア	高杉	実5.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/24 3京都107R 6着/18頭+0.7秒 05/10 1新潟412R 2着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉76R 7着/18頭+0.3秒 12/20 5中京512R 3着/18頭+0.0秒 12/07 5中京28R 4着/18頭+0.2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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	テルヴィセクス	団野	実7.1	×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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 7着/15頭+0.8秒 03/21 1中京311R 14着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 1着/17頭勝利 11/30 4京都81R 5着/16頭+0.6秒 10/11 3京都36R 4着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 92日休養明け × 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 5.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
10	ギザキズラヴ	田口	実52.2	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都312R 9着/10頭+2.8秒 04/26 3京都27R 14着/14頭+2.7秒 02/15 2京都68R 9着/12頭+1.1秒 06/22 3阪神63R 7着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神14R 13着/16頭+3.3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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
11	ウォーターデライト	△柴田裕	実12.0	◎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 1福島59R 8着/16頭+0.8秒 02/28 1阪神310R 9着/9頭+1.2秒 02/07 1小倉52R 1着/18頭勝利 10/19 4新潟25R 2着/18頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
12	ベネメレンティ	△田山	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 6着/15頭+0.5秒 03/01 1小倉127R 18着/18頭+3.1秒 02/07 1小倉512R 7着/17頭+0.8秒 07/12 2小倉512R 10着/17頭+0.9秒 07/06 2小倉48R 12着/14頭+1.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
13	シャインベック	秋山稔	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神77R 12着/14頭+1.2秒 03/29 2阪神27R 9着/14頭+1.0秒 09/13 4阪神39R 7着/18頭+0.5秒 05/11 2京都67R 5着/8頭+1.4秒 04/27 2京都23R 1着/18頭勝利
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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
14	アットザラヴアスク	吉村	実60.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟18R 13着/13頭+4.5秒 09/13 4阪神34R 15着/16頭+7.1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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
15	ベルファスト	松若	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 3着/13頭+0.2秒 04/18 1福島312R 2着/16頭+0.5秒 02/22 1小倉1012R 3着/18頭+0.3秒 02/07 1小倉512R 2着/17頭+0.3秒 11/09 4京都212R 8着/17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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.0% (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。
16	ジューンオアシス	富田	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都93R 10着/16頭+0.6秒 03/21 1中京36R 9着/18頭+0.8秒 02/22 1小倉102R 4着/18頭+0.9秒 01/25 1小倉25R 4着/18頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (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。
17	モルティフレーバー推奨	コレット	実24.3	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ウォーターデライト

騎手 △柴田裕

単勝オッズ

12.0倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2リアルアルバ

47.2倍

EV +182%

▲1ドルチェミスト

20.1倍

EV +19%

出走馬全17頭

◎11

ウォーターデライト

△柴田裕

12.0倍

-26%

›

○2

リアルアルバ

西塚

47.2倍

+182%

›

▲1

ドルチェミスト

▲森田

20.1倍

+19%

›

△15

ベルファスト

松若

8.3倍

-50%

›

△8

ノボリリア

高杉

5.7倍

-66%

›

△5

ウインマスカレード

松山

3.3倍

-81%

›

▽6

ジュエルハウス

◇永島

44.3倍

+159%

›

▽4

フィラーエ

国分恭

14.9倍

-13%

›

▽16

ジューンオアシス

富田

18.8倍

+14%

›

▽17

モルティフレーバー

コレット

24.3倍

+41%

›

▽13

シャインベック

秋山稔

43.1倍

+151%

›

×9

テルヴィセクス

団野

7.1倍

-58%

›

▽3

セレブトーチ

▲川端

17.9倍

+10%

›

▽12

ベネメレンティ

△田山

32.0倍

+83%

›

▽7

ラブカムーン

藤懸

35.0倍

+97%

›

▽10

ギザキズラヴ

田口

52.2倍

+204%

›

▽14

アットザラヴアスク

吉村

60.0倍

+238%

›

💡 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 ドルチェミスト実20.1倍期待値 +20% 推奨 16.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 17 モルティフレーバー実24.3倍期待値 +42% 推奨 17.0〜30.0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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