小倉 6R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンマルマニック |
▲森田 |
実70.8 |
B▽ A▽勝率7% EV+403% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +429% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +404% ※ 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 |
ムソウテンセイ |
藤懸 |
実14.6 |
B△ A▽勝率7% EV+3% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +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。 |
| 3 |
リテラシー |
幸 |
実11.0 |
B▽ A▽勝率7% EV-21% 詳細▼ |
|
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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 4 |
コカボムショット |
加藤 |
実91.0 |
B▽ A▽勝率7% EV+547% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +581% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +547% ※ 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 |
ダイメイミラクル |
太宰 |
実56.9 |
B△ A▽勝率7% EV+304% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +345% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +305% ※ 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 |
キープシャイニング |
西村淳 |
実6.1 |
B△ A○勝率9% EV-45% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 16.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -45% ※ 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 |
ハクアイタワー |
松若 |
実15.6 |
B▽ A▽勝率7% EV+10% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 8 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実22.3 |
B▽ A▽勝率7% EV+58% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +59% ※ 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 |
ルクスドリーム 推奨 |
松山 |
実13.9 |
B▽ A▲勝率9% EV+25% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +25% ※ 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 |
コパノルーカス 推奨 |
Ｍデムーロ |
実18.1 |
B◎ A△勝率9% EV+62% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +63% ※ 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 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実7.9 |
B▽ A△勝率7% EV-43% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.5% (オッズ暗示: 12.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -44% ※ 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 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.7 |
B▲ A△勝率7% EV-66% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.8% (オッズ暗示: 21.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 13 |
ラクホマレ |
川田 |
実3.1 |
B○ A×勝率9% EV-72% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 32.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.0% / 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。 |
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13頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+59% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 5.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +63%
○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)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 32.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.0% / 期待値 -72%
×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
7.8% (オッズ暗示: 21.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -67%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 6.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +4%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+345% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +305%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 16.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -45%
×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
7.5% (オッズ暗示: 12.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -44%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 9.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -22%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 7.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +25%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+16% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 6.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +11%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +59%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+429% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +404%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+581% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +547%
💡 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
10
コパノルーカス
実18.1倍
期待値 +62%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ルクスドリーム
実13.9倍
期待値 +25%
推奨 11.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
コパノルーカス
実18.1倍
期待値 +59%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンマルマニック |
▲森田 |
実70.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +403% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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 |
ムソウテンセイ |
藤懸 |
実14.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 3 |
リテラシー |
幸 |
実11.0 |
▽詳細▼ |
|
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 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 4 |
コカボムショット |
加藤 |
実91.0 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +547% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 5 |
ダイメイミラクル |
太宰 |
実56.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 6 |
キープシャイニング |
西村淳 |
実6.1 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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 |
ハクアイタワー |
松若 |
実15.6 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実22.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
ルクスドリーム 推奨 |
松山 |
実13.9 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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 |
コパノルーカス 推奨 |
Ｍデムーロ |
実18.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。 |
| 11 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実7.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。 |
| 12 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.7 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 13 |
ラクホマレ |
川田 |
実3.1 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
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13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)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 32.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 16.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 7.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 5.5%)
×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
7.1% (オッズ暗示: 21.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 12.7%)
△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)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 9.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 6.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+304% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+403% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+547% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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
10
コパノルーカス
実18.1倍
期待値 +62%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ルクスドリーム
実13.9倍
期待値 +25%
推奨 11.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
コパノルーカス
実18.1倍
期待値 +59%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
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