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11.9	B△ A△勝率12% EV+48% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +49% ※ 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8.9	B▲ A▲勝率12% EV+11% 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
3	トーアモルペウス	五十嵐	実35.8	B▽ A▽勝率12% EV+347% 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) +347% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +348% ※ 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1.5	B× A×勝率12% 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（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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 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。
5	ヴァレッタカズマ	小牧加	実33.2	B▽ A▽勝率12% EV+315% 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) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +315% ※ 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5.1	B○ A○勝率12% EV-36% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -36% ※ 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9.6	B△ A△勝率12% 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 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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。
8	スノーディーヴァ推奨	水沼	実14.1	B△ A△勝率12% EV+76% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%の中穴候補（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) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +76% ※ 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

1.5倍

AI期待値

-81%

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

5.1倍

EV -36%

▲A:▲2コンテナワールド

8.9倍

EV +11%

出走馬全8頭

×A:×4

スマイルスルー

高田

1.5倍

-81%

›

○A:○6

オールザワールド

森一

5.1倍

-36%

›

▲A:▲2

コンテナワールド

井上

8.9倍

+11%

›

△A:△7

アトラクティーボ

坂口

9.6倍

+19%

›

△A:△1

マテンロウジョイ

上野

11.9倍

+48%

›

△A:△8

スノーディーヴァ

水沼

14.1倍

+76%

›

▽A:▽5

ヴァレッタカズマ

小牧加

33.2倍

+315%

›

▽A:▽3

トーアモルペウス

五十嵐

35.8倍

+347%

›

💡 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14.1倍期待値 +76% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実11.9倍期待値 +48% 推奨 8.0〜30.0倍 200円
単勝 7 アトラクティーボ実9.6倍期待値 +19% 推奨 8.0〜30.0倍 100円
単勝 2 コンテナワールド実8.9倍期待値 +11% 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14.1倍期待値 +76% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実11.9倍期待値 +48% 推奨 8.0〜30.0倍 200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11.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
2	コンテナワールド推奨	井上	実8.9	▲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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
3	トーアモルペウス	五十嵐	実35.8	▽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) +347% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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1.5	×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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	ヴァレッタカズマ	小牧加	実33.2	▽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) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	オールザワールド	森一	実5.1	○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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
7	アトラクティーボ推奨	坂口	実9.6	△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 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (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。
8	スノーディーヴァ推奨	水沼	実14.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%の中穴候補（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) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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

1.5倍

AI期待値

-81%

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

5.1倍

EV -36%

▲2コンテナワールド

8.9倍

EV +11%

出走馬全8頭

×4

スマイルスルー

高田

1.5倍

-81%

›

○6

オールザワールド

森一

5.1倍

-36%

›

▲2

コンテナワールド

井上

8.9倍

+11%

›

△7

アトラクティーボ

坂口

9.6倍

+19%

›

△1

マテンロウジョイ

上野

11.9倍

+48%

›

△8

スノーディーヴァ

水沼

14.1倍

+76%

›

▽5

ヴァレッタカズマ

小牧加

33.2倍

+315%

›

▽3

トーアモルペウス

五十嵐

35.8倍

+347%

›

💡 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14.1倍期待値 +76% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実11.9倍期待値 +48% 推奨 8.0〜30.0倍 200円
単勝 7 アトラクティーボ実9.6倍期待値 +19% 推奨 8.0〜30.0倍 100円
単勝 2 コンテナワールド実8.9倍期待値 +11% 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14.1倍期待値 +76% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 1 マテンロウジョイ実11.9倍期待値 +48% 推奨 8.0〜30.0倍 200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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