小倉 1R 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

1R 小倉競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジフォンテ	大江圭	実6.0	B× A×勝率8% EV-52% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け × 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 7.2% (オッズ暗示: 16.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 期待値 -53% ※ 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	セイウンパシュート	五十嵐	実4.2	B○ A○勝率9% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／511日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 511日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 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。
3	アドアプローズ	上野	実66.7	B▽ A▽勝率9% EV+475% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/28 浦和10R 5着/11頭+0.3秒 03/14 1中京18R 9着/16頭+1.2秒 02/14 1小倉74R 9着/12頭+2.1秒 12/14 5中山44R 13着/14頭+10.4秒 11/24 3福島67R 7着/16頭+1.0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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +381% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +476% ※ 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	ホウオウスターツ推奨	▲水沼	実17.6	B▽ A▽勝率8% EV+39% 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 05/17 1新潟61R 8着/14頭+1.3秒 04/05 3中山44R 6着/13頭+4.0秒 03/08 2中山44R 12着/14頭+3.9秒 01/24 1小倉15R 10着/11頭+17.1秒 09/06 4中山14R 6着/15頭+1.1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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.9% / 期待値 +39% ※ 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	トゥデイイズザデイ推奨	▲井上	実14.3	B△ A▽勝率8% EV+13% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／399日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 399日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.9% / 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。
6	メイショウトム	難波	実9.6	B△ A△勝率9% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/23 1新潟71R 4着/14頭+1.2秒 05/02 1新潟11R 5着/14頭+1.7秒 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -17% ※ 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	コイヌール	伴	実9.8	B△ A△勝率9% EV-15% 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11.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 8着/14頭+2.7秒 02/22 1東京86R 13着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟47R 12着/15頭+1.0秒 08/10 2新潟611R 10着/14頭+1.4秒 05/24 2京都98R 11着/16頭+1.7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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
8	アスクアットバット	黒岩	実59.5	B▽ A▽勝率8% EV+370% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／244日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京412R 13着/13頭+2.6秒 11/02 3京都117R 16着/16頭+2.6秒 10/18 3京都67R 6着/8頭+1.7秒 09/13 4阪神37R 17着/18頭+2.0秒 08/17 3中京89R 12着/16頭+2.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 244日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +329% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.9% / 期待値 +371% ※ 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	セイフウサツキ	高田	実6.6	B▲ A▲勝率9% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／125日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 6着/14頭+2.4秒 02/14 1小倉74R 3着/12頭+0.4秒 01/24 1小倉15R 2着/11頭+0.2秒 10/18 3京都64R 5着/11頭+1.9秒 09/21 4阪神71R 3着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -43% ※ 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	エーオーキング	草野	実37.5	B▽ A△勝率9% EV+223% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 10着/11頭+1.5秒 03/07 2中山39R 12着/13頭+2.0秒 11/24 5東京69R 9着/12頭+1.5秒 10/11 4東京39R 8着/10頭+0.9秒 09/15 4中山511R 10着/12頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +224% ※ 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	タイセイレスポンス	小牧加	実3.2	B× A×勝率9% 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（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 5着/14頭+1.4秒 03/29 3中山210R 8着/15頭+0.5秒 02/10 2京都49R 12着/13頭+1.3秒 12/20 5中京511R 8着/11頭+1.2秒 10/12 4東京410R 12着/16頭+1.9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 8.3着 (不振) × 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 8.9% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 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。
12	スラッシュ	中村	実140.7	B▽ A▽勝率8% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.9% / 期待値 +1013% ※ 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 ×

タイセイレスポンス

騎手小牧加

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2セイウンパシュート

4.2倍

EV -62%

▲A:▲9セイフウサツキ

6.6倍

EV -41%

出走馬全12頭

×A:×11

タイセイレスポンス

小牧加

3.2倍

-71%

›

○A:○2

セイウンパシュート

五十嵐

4.2倍

-62%

›

▲A:▲9

セイフウサツキ

高田

6.6倍

-41%

›

△A:△6

メイショウトム

難波

9.6倍

-14%

›

△A:△7

コイヌール

伴

9.8倍

-12%

›

△A:▽5

トゥデイイズザデイ

▲井上

14.3倍

+27%

›

▽A:△10

エーオーキング

草野

37.5倍

+233%

›

▽A:▽12

スラッシュ

中村

140.7倍

+999%

›

×A:×1

フジフォンテ

大江圭

6.0倍

-56%

›

▽A:▽4

ホウオウスターツ

▲水沼

17.6倍

+27%

›

▽A:▽8

アスクアットバット

黒岩

59.5倍

+329%

›

▽A:▽3

アドアプローズ

上野

66.7倍

+381%

›

💡 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 4 ホウオウスターツ実17.6倍期待値 +39% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 トゥデイイズザデイ実14.3倍期待値 +27% 推奨 11.3〜30.0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

1R 小倉競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フジフォンテ	大江圭	実6.0	×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24走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	セイウンパシュート	五十嵐	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／511日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒 02/22 1小倉910R 5着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 511日休養明け × 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 8.6% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
3	アドアプローズ	上野	実66.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/28 浦和10R 5着/11頭+0.3秒 03/14 1中京18R 9着/16頭+1.2秒 02/14 1小倉74R 9着/12頭+2.1秒 12/14 5中山44R 13着/14頭+10.4秒 11/24 3福島67R 7着/16頭+1.0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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +475% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
4	ホウオウスターツ推奨	▲水沼	実17.6	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+39%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/17 1新潟61R 8着/14頭+1.3秒 04/05 3中山44R 6着/13頭+4.0秒 03/08 2中山44R 12着/14頭+3.9秒 01/24 1小倉15R 10着/11頭+17.1秒 09/06 4中山14R 6着/15頭+1.1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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	トゥデイイズザデイ推奨	▲井上	実14.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／399日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1秒 06/14 3東京311R 2着/15頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 399日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
6	メイショウトム	難波	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/23 1新潟71R 4着/14頭+1.2秒 05/02 1新潟11R 5着/14頭+1.7秒 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
7	コイヌール	伴	実9.8	△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11.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 8着/14頭+2.7秒 02/22 1東京86R 13着/16頭+1.1秒 10/26 4新潟47R 12着/15頭+1.0秒 08/10 2新潟611R 10着/14頭+1.4秒 05/24 2京都98R 11着/16頭+1.7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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
8	アスクアットバット	黒岩	実59.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／244日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京412R 13着/13頭+2.6秒 11/02 3京都117R 16着/16頭+2.6秒 10/18 3京都67R 6着/8頭+1.7秒 09/13 4阪神37R 17着/18頭+2.0秒 08/17 3中京89R 12着/16頭+2.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 244日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +370% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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	セイフウサツキ	高田	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／125日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 6着/14頭+2.4秒 02/14 1小倉74R 3着/12頭+0.4秒 01/24 1小倉15R 2着/11頭+0.2秒 10/18 3京都64R 5着/11頭+1.9秒 09/21 4阪神71R 3着/8頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
10	エーオーキング	草野	実37.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／90日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山88R 10着/11頭+1.5秒 03/07 2中山39R 12着/13頭+2.0秒 11/24 5東京69R 9着/12頭+1.5秒 10/11 4東京39R 8着/10頭+0.9秒 09/15 4中山511R 10着/12頭+1.1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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +223% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
11	タイセイレスポンス	小牧加	実3.2	×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走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 5着/14頭+1.4秒 03/29 3中山210R 8着/15頭+0.5秒 02/10 2京都49R 12着/13頭+1.3秒 12/20 5中京511R 8着/11頭+1.2秒 10/12 4東京410R 12着/16頭+1.9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 8.3着 (不振) × 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 8.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	スラッシュ	中村	実140.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/31 3京都122R 16着/16頭+2.8秒 04/18 2阪神72R 8着/16頭+2.4秒 03/28 2阪神13R 6着/16頭+1.2秒 03/14 1中京12R 16着/16頭+3.1秒 02/22 1阪神22R 15着/16頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タイセイレスポンス

騎手小牧加

単勝オッズ

3.2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セイウンパシュート

4.2倍

EV -63%

▲9セイフウサツキ

6.6倍

EV -43%

出走馬全12頭

×11

タイセイレスポンス

小牧加

3.2倍

-72%

›

○2

セイウンパシュート

五十嵐

4.2倍

-63%

›

▲9

セイフウサツキ

高田

6.6倍

-43%

›

△6

メイショウトム

難波

9.6倍

-17%

›

△7

コイヌール

伴

9.8倍

-15%

›

△10

エーオーキング

草野

37.5倍

+223%

›

▽3

アドアプローズ

上野

66.7倍

+475%

›

×1

フジフォンテ

大江圭

6.0倍

-52%

›

▽5

トゥデイイズザデイ

▲井上

14.3倍

+13%

›

▽4

ホウオウスターツ

▲水沼

17.6倍

+39%

›

▽8

アスクアットバット

黒岩

59.5倍

+370%

›

▽12

スラッシュ

中村

140.7倍

+999%

›

💡 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 4 ホウオウスターツ実17.6倍期待値 +39% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 トゥデイイズザデイ実14.3倍期待値 +27% 推奨 11.3〜30.0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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