小倉 4R 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

4R 小倉競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マテンロウジョイ推奨	上野	実14.6	B△ A△勝率12% EV+57% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3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 490日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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。
2	コンテナワールド推奨	井上	実10.4	B▲ A▲勝率12% EV+12% 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／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/31 3京都124R 1着/9頭勝利 04/11 3中山54R 3着/14頭+0.3秒 03/07 2中山34R 8着/14頭+3.5秒 01/05 1中山28R 1着/9頭勝利 10/11 3京都34R 8着/10頭+2.7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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 9.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +12% ※ 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	トーアモルペウス	五十嵐	実56.0	B▽ A▽勝率12% EV+501% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +582% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +501% ※ 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	スマイルスルー	高田	実1.2	B× A×勝率12% EV-83% 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（当競馬場48走で勝率50%と適性高／455日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 455日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 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。
5	ヴァレッタカズマ	小牧加	実48.0	B▽ A▽勝率12% EV+426% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／595日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 595日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +485% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +426% ※ 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	オールザワールド	森一	実7.2	B○ A○勝率12% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場84走で勝率43%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 43% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 13.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 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。
7	アトラクティーボ推奨	坂口	実16.0	B△ A△勝率12% EV+75% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8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) △ ローテーション 551日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +75% ※ 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	スノーディーヴァ推奨	水沼	実19.8	B△ A△勝率12% EV+117% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ19.8倍で期待値+141%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/31 3京都124R 4着/9頭+1.1秒 04/26 3京都24R 1着/14頭勝利 03/01 1小倉124R 2着/12頭+1.0秒 02/07 1小倉54R 2着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 12着/14頭+8.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +117% ※ 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 ×

スマイルスルー

騎手高田

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6オールザワールド

7.2倍

EV -12%

▲A:▲2コンテナワールド

10.4倍

EV +26%

出走馬全8頭

×A:×4

スマイルスルー

高田

1.2倍

-82%

›

○A:○6

オールザワールド

森一

7.2倍

-12%

›

▲A:▲2

コンテナワールド

井上

10.4倍

+26%

›

△A:△1

マテンロウジョイ

上野

14.6倍

+77%

›

△A:△7

アトラクティーボ

坂口

16.0倍

+95%

›

△A:△8

スノーディーヴァ

水沼

19.8倍

+141%

›

▽A:▽5

ヴァレッタカズマ

小牧加

48.0倍

+485%

›

▽A:▽3

トーアモルペウス

五十嵐

56.0倍

+582%

›

💡 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 8 スノーディーヴァ実19.8倍期待値 +147% 推奨 8.0〜30.0倍 400円
単勝 7 アトラクティーボ実16.0倍期待値 +100% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実14.6倍期待値 +82% 推奨 8.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コンテナワールド実10.4倍期待値 +30% 推奨 8.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 スノーディーヴァ実19.8倍期待値 +141% 推奨 8.2〜30.0倍 400円
単勝 7 アトラクティーボ実16.0倍期待値 +95% 推奨 8.2〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実14.6倍期待値 +77% 推奨 8.2〜30.0倍 300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

4R 小倉競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マテンロウジョイ推奨	上野	実14.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3秒 03/15 1阪神58R 7着/8頭+9.3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 490日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	コンテナワールド推奨	井上	実10.4	▲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／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/31 3京都124R 1着/9頭勝利 04/11 3中山54R 3着/14頭+0.3秒 03/07 2中山34R 8着/14頭+3.5秒 01/05 1中山28R 1着/9頭勝利 10/11 3京都34R 8着/10頭+2.7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 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	トーアモルペウス	五十嵐	実56.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +501% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
4	スマイルスルー	高田	実1.2	×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（当競馬場48走で勝率50%と適性高／455日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6秒 04/19 3中山711R 6着/12頭+3.6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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 455日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
5	ヴァレッタカズマ	小牧加	実48.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／595日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6秒 11/30 5中山18R 8着/13頭+2.6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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 595日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +426% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
6	オールザワールド	森一	実7.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場84走で勝率43%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2秒 04/26 2京都14R 2着/11頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 43% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	アトラクティーボ推奨	坂口	実16.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8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) △ ローテーション 551日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	スノーディーヴァ推奨	水沼	実19.8	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ19.8倍で期待値+117%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/31 3京都124R 4着/9頭+1.1秒 04/26 3京都24R 1着/14頭勝利 03/01 1小倉124R 2着/12頭+1.0秒 02/07 1小倉54R 2着/12頭+0.1秒 01/11 1京都44R 12着/14頭+8.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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

スマイルスルー

騎手高田

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6オールザワールド

7.2倍

EV -22%

▲2コンテナワールド

10.4倍

EV +12%

出走馬全8頭

×4

スマイルスルー

高田

1.2倍

-83%

›

○6

オールザワールド

森一

7.2倍

-22%

›

▲2

コンテナワールド

井上

10.4倍

+12%

›

△1

マテンロウジョイ

上野

14.6倍

+57%

›

△7

アトラクティーボ

坂口

16.0倍

+75%

›

△8

スノーディーヴァ

水沼

19.8倍

+117%

›

▽5

ヴァレッタカズマ

小牧加

48.0倍

+426%

›

▽3

トーアモルペウス

五十嵐

56.0倍

+501%

›

💡 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 8 スノーディーヴァ実19.8倍期待値 +147% 推奨 8.0〜30.0倍 400円
単勝 7 アトラクティーボ実16.0倍期待値 +100% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実14.6倍期待値 +82% 推奨 8.0〜30.0倍 200円
単勝 2 コンテナワールド実10.4倍期待値 +30% 推奨 8.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 スノーディーヴァ実19.8倍期待値 +141% 推奨 8.2〜30.0倍 400円
単勝 7 アトラクティーボ実16.0倍期待値 +95% 推奨 8.2〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実14.6倍期待値 +77% 推奨 8.2〜30.0倍 300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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