小倉 5R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウインガラハッド |
松山 |
実1.3 |
B× A×勝率19% EV-75% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×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 14.3% (オッズ暗示: 76.9%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.7% / 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。 |
| 2 |
タナコクシテンホウ |
幸 |
実10.4 |
B▲ A▲勝率14% EV+40% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 9.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 +41% ※ 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 |
ハマナスノサクコロ |
松若 |
実5.6 |
B○ A○勝率14% EV-24% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 17.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 期待値 -24% ※ 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 |
キシュウマミー |
国分恭 |
実24.8 |
B△ A△勝率14% EV+236% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +254% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 4.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 13.5% / 期待値 +236% ※ 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 |
ナムラメアリー |
田口 |
実11.2 |
B△ A△勝率14% EV+51% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 8.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 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。 |
| 6 |
マルモタワー |
富田 |
実46.1 |
B▽ A▽勝率14% EV+524% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 13.5% / 期待値 +525% ※ 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 |
リヴィエラヴィル |
☆田山 |
実14.1 |
B△ A△勝率14% EV+91% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 7.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.5% / 期待値 +91% ※ 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7頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×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
14.3% (オッズ暗示: 76.9%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 18.7% / 期待値 -76%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 17.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.5% / 期待値 -24%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+48% (妙味あり)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 9.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 +41%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+60% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 8.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 +52%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+101% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 7.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 13.5% / 期待値 +91%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+254% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 4.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 13.5% / 期待値 +236%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+558% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 13.5% / 期待値 +525%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウインガラハッド |
松山 |
実1.3 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。 |
| 2 |
タナコクシテンホウ |
幸 |
実10.4 |
▲詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 13.5% (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 |
ハマナスノサクコロ |
松若 |
実5.6 |
○詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。 |
| 4 |
キシュウマミー |
国分恭 |
実24.8 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。 |
| 5 |
ナムラメアリー |
田口 |
実11.2 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。 |
| 6 |
マルモタワー |
富田 |
実46.1 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +524% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。 |
| 7 |
リヴィエラヴィル |
☆田山 |
実14.1 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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7頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.7% (オッズ暗示: 76.9%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 17.9%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 9.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 8.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+91% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 7.1%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+236% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 4.0%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+524% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 2.2%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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