小倉 6R 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 |
サンマルマニック |
▲森田 |
実58.5 |
B▽ A▽勝率7% EV+316% 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) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +316% ※ 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12.9 |
B△ A▽勝率7% EV-8% 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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9.8 |
B▽ A△勝率7% EV-30% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -30% ※ 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78.9 |
B▽ A▽勝率7% EV+461% 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) +490% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +461% ※ 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48.1 |
B△ A▽勝率7% EV+242% 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) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +242% ※ 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5.6 |
B△ A○勝率9% EV-49% 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 17.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -50% ※ 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14.0 |
B▽ A▽勝率7% EV0% 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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。 |
| 8 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実20.8 |
B▽ A▽勝率7% EV+47% 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +48% ※ 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 |
松山 |
実11.3 |
B▽ A▲勝率9% EV+1% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +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17.0 |
B◎ A△勝率9% EV+52% 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。 |
| 11 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実10.9 |
B▽ A▽勝率7% EV-22% 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.2%) ▽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。 |
| 12 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.5 |
B▲ A△勝率7% EV-67% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 22.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -68% ※ 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3.7 |
B○ A×勝率9% EV-66% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 27.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.0% / 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。 |
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)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.8% (オッズ暗示: 5.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +53%
○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)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 27.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.0% / 期待値 -67%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 22.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -68%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 7.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 -8%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+276% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +242%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 17.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -50%
△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)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 10.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -30%
△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: 9.2%)
▽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)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 8.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +2%
△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: 7.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -0%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+55% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +48%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+337% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +316%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+490% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +461%
💡 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17.0倍
期待値 +52%
推奨 11.1〜30.0倍
200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17.0倍
期待値 +49%
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58.5 |
▽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) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 2 |
ムソウテンセイ |
藤懸 |
実12.9 |
▽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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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9.8 |
△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 6位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 4 |
コカボムショット |
加藤 |
実78.9 |
▽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) +461% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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 |
ダイメイミラクル |
太宰 |
実48.1 |
▽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) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 |
キープシャイニング |
西村淳 |
実5.6 |
○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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 7 |
ハクアイタワー |
松若 |
実14.0 |
▽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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 8 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実20.8 |
▽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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。 |
| 9 |
ルクスドリーム |
松山 |
実11.3 |
▲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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 10 |
コパノルーカス 推奨 |
Ｍデムーロ |
実17.0 |
△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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 11 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実10.9 |
▽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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.5 |
△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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。 |
| 13 |
ラクホマレ |
川田 |
実3.7 |
×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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。 |
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)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 27.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 17.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 8.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 5.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 22.2%)
△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)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 10.2%)
△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: 9.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 4.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+242% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+316% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+461% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.3%)
💡 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17.0倍
期待値 +52%
推奨 11.1〜30.0倍
200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17.0倍
期待値 +49%
推奨 11.3〜30.0倍
200円
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