小倉 9R 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

9R 小倉競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バミューダボーイ	長谷蓮	実87.6	B△ A▽勝率6% EV+386% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 6位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +456% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +387% ※ 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	ヘキレキ	国分優	実57.2	B△ A▽勝率6% EV+217% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 7着/16頭+1.0秒 2回1日小倉5R 3着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +263% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +218% ※ 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	リエーヴェ	永島	実4.3	B× A○勝率6% EV-76% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日小倉2R 1着/16頭 2回1日小倉5R 2着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 5.6% / 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。
4	ワッザイカ	泉谷	実71.1	B△ A▽勝率6% EV+295% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 5着/16頭 2回1日小倉5R 9着/10頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +295% ※ 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	カシノヴィタ	森田	実156.4	B▽ A▽勝率6% EV+768% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 13着/16頭 2回2日小倉6R 4着/11頭 ― ― ―
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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +766% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 5.6% / 期待値 +769% ※ 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	ルーストカール	田口	実73.7	B▽ A▽勝率6% EV+309% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 6着/16頭 2回1日小倉5R 8着/10頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +251% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +309% ※ 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	ソゲソゲスマイル	西塚	実69.9	B▽ A▽勝率6% EV+288% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日小倉5R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +287% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +288% ※ 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	タカヨシ	飛田愛	実26.8	B▲ A▽勝率6% EV+48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
9	ユイノジカンカセギ	長岡	実64.5	B▽ A▽勝率6% EV+258% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 10着/16頭 2回2日小倉6R 2着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +257% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +258% ※ 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	タカモリ	田山	実17.4	B◎ A△勝率6% EV-3% 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
前5走 2回4日小倉2R 4着/16頭 2回1日小倉5R 4着/10頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -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。
11	トシミチ	幸	実10.2	B× A△勝率6% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回2日小倉6R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 -43% ※ 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	グレートキリシマ	松若	実77.5	B▽ A▽勝率6% EV+330% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 12着/16頭 2回2日小倉6R 3着/11頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +269% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +331% ※ 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	ニシノマティーニ	今村	実19.5	B○ A△勝率6% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日小倉2R 8着/16頭 2回2日小倉6R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。
14	ラブマイティー	水沼	実149.6	B▽ A▽勝率6% EV+731% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 16着/16頭 2回2日小倉6R 10着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +728% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +731% ※ 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。
15	カシノクロサイト	亀田	実153.0	B▽ A▽勝率6% EV+750% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 11着/16頭 2回1日小倉5R 6着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +747% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.6% / 期待値 +750% ※ 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。
16	カエリールークス	松山	実1.8	B× A×勝率6% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日小倉5R 1着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 5.6% / 期待値 -90% ※ 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。
17	スイトーヨ	川田	実9.9	B▽ A▲勝率6% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 2回4日小倉2R 2着/16頭+1.0秒 2回2日小倉6R 6着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.5% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.6% / 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。
18	ニシノキヅイタラ	酒井	実47.5	B▽ A▽勝率6% EV+163% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回4日小倉2R 3着/16頭+5.0秒 2回1日小倉5R 7着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +164% ※ 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 △

タカモリ

騎手田山

単勝オッズ

17.4倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△13ニシノマティーニ

19.5倍

EV +23%

▲A:▽8タカヨシ

26.8倍

EV +70%

出走馬全18頭

◎A:△10

タカモリ

田山

17.4倍

+10%

›

○A:△13

ニシノマティーニ

今村

19.5倍

+23%

›

▲A:▽8

タカヨシ

飛田愛

26.8倍

+70%

›

△A:▽2

ヘキレキ

国分優

57.2倍

+263%

›

△A:▽4

ワッザイカ

泉谷

71.1倍

+351%

›

△A:▽1

バミューダボーイ

長谷蓮

87.6倍

+456%

›

▽A:▲17

スイトーヨ

川田

9.9倍

-45%

›

▽A:▽9

ユイノジカンカセギ

長岡

64.5倍

+257%

›

▽A:▽7

ソゲソゲスマイル

西塚

69.9倍

+287%

›

▽A:▽14

ラブマイティー

水沼

149.6倍

+728%

›

▽A:▽15

カシノクロサイト

亀田

153.0倍

+747%

›

▽A:▽5

カシノヴィタ

森田

156.4倍

+766%

›

×A:×16

カエリールークス

松山

1.8倍

-91%

›

×A:○3

リエーヴェ

永島

4.3倍

-79%

›

×A:△11

トシミチ

幸

10.2倍

-51%

›

▽A:▽18

ニシノキヅイタラ

酒井

47.5倍

+126%

›

▽A:▽6

ルーストカール

田口

73.7倍

+251%

›

▽A:▽12

グレートキリシマ

松若

77.5倍

+269%

›

💡 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）

9R 小倉競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バミューダボーイ	長谷蓮	実87.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
2	ヘキレキ	国分優	実57.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 7着/16頭+1.0秒 2回1日小倉5R 3着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
3	リエーヴェ	永島	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日小倉2R 1着/16頭 2回1日小倉5R 2着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
4	ワッザイカ	泉谷	実71.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 5着/16頭 2回1日小倉5R 9着/10頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +295% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
5	カシノヴィタ	森田	実156.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 13着/16頭 2回2日小倉6R 4着/11頭 ― ― ―
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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +768% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
6	ルーストカール	田口	実73.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 6着/16頭 2回1日小倉5R 8着/10頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
7	ソゲソゲスマイル	西塚	実69.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日小倉5R 5着/10頭 ― ― ― ―
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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +288% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
8	タカヨシ	飛田愛	実26.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
9	ユイノジカンカセギ	長岡	実64.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 10着/16頭 2回2日小倉6R 2着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	タカモリ	田山	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日小倉2R 4着/16頭 2回1日小倉5R 4着/10頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
11	トシミチ	幸	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回2日小倉6R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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。
12	グレートキリシマ	松若	実77.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 12着/16頭 2回2日小倉6R 3着/11頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
13	ニシノマティーニ	今村	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日小倉2R 8着/16頭 2回2日小倉6R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
14	ラブマイティー	水沼	実149.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 16着/16頭 2回2日小倉6R 10着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +731% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
15	カシノクロサイト	亀田	実153.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 11着/16頭 2回1日小倉5R 6着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +750% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
16	カエリールークス	松山	実1.8	×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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日小倉5R 1着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
17	スイトーヨ	川田	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 2回4日小倉2R 2着/16頭+1.0秒 2回2日小倉6R 6着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.6% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
18	ニシノキヅイタラ	酒井	実47.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回4日小倉2R 3着/16頭+5.0秒 2回1日小倉5R 7着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カエリールークス

騎手松山

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3リエーヴェ

4.3倍

EV -76%

▲17スイトーヨ

9.9倍

EV -44%

出走馬全18頭

×16

カエリールークス

松山

1.8倍

-90%

›

○3

リエーヴェ

永島

4.3倍

-76%

›

▲17

スイトーヨ

川田

9.9倍

-44%

›

△11

トシミチ

幸

10.2倍

-43%

›

△10

タカモリ

田山

17.4倍

-3%

›

△13

ニシノマティーニ

今村

19.5倍

+8%

›

▽8

タカヨシ

飛田愛

26.8倍

+48%

›

▽18

ニシノキヅイタラ

酒井

47.5倍

+163%

›

▽2

ヘキレキ

国分優

57.2倍

+217%

›

▽9

ユイノジカンカセギ

長岡

64.5倍

+258%

›

▽7

ソゲソゲスマイル

西塚

69.9倍

+288%

›

▽4

ワッザイカ

泉谷

71.1倍

+295%

›

▽6

ルーストカール

田口

73.7倍

+309%

›

▽12

グレートキリシマ

松若

77.5倍

+330%

›

▽1

バミューダボーイ

長谷蓮

87.6倍

+386%

›

▽14

ラブマイティー

水沼

149.6倍

+731%

›

▽15

カシノクロサイト

亀田

153.0倍

+750%

›

▽5

カシノヴィタ

森田

156.4倍

+768%

›

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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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