小倉 8R 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 |
ダノンアトラス |
Mデムーロ |
実9.8 |
B△ A△勝率10% EV+0% 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.3% / 期待値 +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。 |
| 2 |
サイレントグルーヴ 推奨 |
角田和 |
実14.7 |
B▽ A▽勝率9% EV+38% 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.4% / 期待値 +38% ※ 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 |
フウセン |
コレット |
実6.6 |
B○ A△勝率10% EV-32% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 15.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -32% ※ 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 |
ワンダフルボンド |
川田 |
実4.6 |
B× A×勝率10% EV-52% 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 21.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.3% / 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。 |
| 5 |
ノンブルドール |
西村淳 |
実5.2 |
B▽ A○勝率10% EV-46% 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 19.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -47% ※ 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 |
ビヨンドザドリーム |
国分優 |
実10.7 |
B△ A▽勝率9% EV+0% 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 9.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.4% / 期待値 +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。 |
| 7 |
ダノンハドソン 推奨 |
高杉 |
実15.6 |
B▽ A△勝率10% EV+60% 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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.3% / 期待値 +60% ※ 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 |
スリーラーケン 推奨 |
国分恭 |
実26.0 |
B▽ A▽勝率9% EV+144% 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) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.4% / 期待値 +145% ※ 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 |
ゴールドアクセス |
◇今村 |
実7.3 |
B▲ A▽勝率10% EV-25% 詳細▼ |
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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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 13.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.2% / 期待値 -26% ※ 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 |
パラディオン |
吉村 |
実5.2 |
B△ A▲勝率10% EV-46% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 19.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -47% ※ 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10頭
×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
10.0% (オッズ暗示: 21.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.3% / 期待値 -53%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 15.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -32%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 13.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 10.2% / 期待値 -26%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 19.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -47%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 10.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.3% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 9.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.4% / 期待値 +1%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.4% / 期待値 +38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.3% / 期待値 +60%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+160% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.4% / 期待値 +145%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 19.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -47%
💡 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
7
ダノンハドソン
実15.6倍
期待値 +60%
推奨 9.7〜30.0倍
200円
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実14.7倍
期待値 +38%
推奨 10.6〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
スリーラーケン
実26.0倍
期待値 +160%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ダノンハドソン
実15.6倍
期待値 +56%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実14.7倍
期待値 +47%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ダノンアトラス |
Mデムーロ |
実9.8 |
△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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 2 |
サイレントグルーヴ 推奨 |
角田和 |
実14.7 |
▽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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (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 |
フウセン |
コレット |
実6.6 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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 |
ワンダフルボンド |
川田 |
実4.6 |
×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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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 |
ノンブルドール |
西村淳 |
実5.2 |
○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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。 |
| 6 |
ビヨンドザドリーム |
国分優 |
実10.7 |
▽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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。 |
| 7 |
ダノンハドソン 推奨 |
高杉 |
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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (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 |
スリーラーケン 推奨 |
国分恭 |
実26.0 |
▽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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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 |
ゴールドアクセス |
◇今村 |
実7.3 |
▽詳細▼ |
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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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。 |
| 10 |
パラディオン |
吉村 |
実5.2 |
▲詳細▼ |
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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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。 |
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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 21.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 19.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 19.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 15.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 10.2%)
🌟◎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
10.3% (オッズ暗示: 6.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 13.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 9.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 6.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+144% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 3.8%)
💡 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
7
ダノンハドソン
実15.6倍
期待値 +60%
推奨 9.7〜30.0倍
200円
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実14.7倍
期待値 +38%
推奨 10.6〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
スリーラーケン
実26.0倍
期待値 +160%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ダノンハドソン
実15.6倍
期待値 +56%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実14.7倍
期待値 +47%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
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