小倉 10R 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 |
コスモストーム |
秋山稔 |
実4.2 |
B× A△勝率8% EV-65% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 23.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -66% ※ 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 |
ワイドクリーガー |
団野 |
実7.0 |
B▽ A○勝率9% EV-37% 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 14.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.9% / 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 |
メイショウザンゲツ |
菱田 |
実42.4 |
B▽ A▽勝率8% EV+245% 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) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +245% ※ 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 |
ユーヴェリア 推奨 |
国分恭 |
実22.7 |
B△ A▽勝率8% EV+84% 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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 4.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +85% ※ 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 |
タマモジャスミン |
田口 |
実9.8 |
B▽ A▽勝率8% EV-20% 詳細▼ |
前5走 02/28 1小倉1110R 14着/16頭+1.7秒 |
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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 -20% ※ 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 |
タマモナポリ |
酒井 |
実8.7 |
B▽ A△勝率8% EV-29% 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 11.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -29% ※ 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 |
ワンダーカモン 推奨 |
Mデムーロ |
実15.5 |
B▲ A▲勝率9% EV+37% 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。 |
| 8 |
ホウショウマリス |
幸 |
実5.9 |
B× A△勝率8% EV-51% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 16.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。 |
| 9 |
ナリタヒカリ |
太宰 |
実80.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+558% 詳細▼ |
前5走 02/22 1小倉1010R 10着/16頭+1.3秒 |
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) +627% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +558% ※ 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 |
シュヴァルツリーベ |
藤懸 |
実30.8 |
B△ A▽勝率8% EV+150% 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) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +151% ※ 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 |
ハピアーザンエバー |
森田 |
実30.3 |
B△ A▽勝率8% EV+146% 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) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +147% ※ 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 |
タガノヘラクレス |
高杉 |
実3.5 |
B○ A×勝率9% EV-68% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 28.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.9% / 期待値 -69% ※ 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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 23.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -66%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 28.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.9% / 期待値 -69%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 6.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 +38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+104% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 4.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +85%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+172% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +147%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+177% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +151%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+627% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +558%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 16.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -52%
×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
7.3% (オッズ暗示: 14.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.9% / 期待値 -38%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 11.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -29%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+210% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +245%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 10.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 -20%
💡 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
ワンダーカモン
実15.5倍
期待値 +37%
推奨 11.2〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
4
ユーヴェリア
実22.7倍
期待値 +104%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
7
ワンダーカモン
実15.5倍
期待値 +39%
推奨 11.1〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
コスモストーム |
秋山稔 |
実4.2 |
△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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ワイドクリーガー |
団野 |
実7.0 |
○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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。 |
| 3 |
メイショウザンゲツ |
菱田 |
実42.4 |
▽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) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。 |
| 4 |
ユーヴェリア 推奨 |
国分恭 |
実22.7 |
▽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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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 |
タマモジャスミン |
田口 |
実9.8 |
▽詳細▼ |
前5走 02/28 1小倉1110R 14着/16頭+1.7秒 |
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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (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。 |
| 6 |
タマモナポリ |
酒井 |
実8.7 |
△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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。 |
| 7 |
ワンダーカモン 推奨 |
Mデムーロ |
実15.5 |
▲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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
| 8 |
ホウショウマリス |
幸 |
実5.9 |
△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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。 |
| 9 |
ナリタヒカリ |
太宰 |
実80.8 |
▽詳細▼ |
前5走 02/22 1小倉1010R 10着/16頭+1.3秒 |
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) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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 |
シュヴァルツリーベ |
藤懸 |
実30.8 |
▽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) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。 |
| 11 |
ハピアーザンエバー |
森田 |
実30.3 |
▽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) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 12 |
タガノヘラクレス |
高杉 |
実3.5 |
×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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。 |
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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 28.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 14.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 6.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 23.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 16.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 11.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 10.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 4.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+146% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 3.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+150% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 3.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+245% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.1% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎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
8.1% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
7
ワンダーカモン
実15.5倍
期待値 +37%
推奨 11.2〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
4
ユーヴェリア
実22.7倍
期待値 +104%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
-
単勝
7
ワンダーカモン
実15.5倍
期待値 +39%
推奨 11.1〜30.0倍
100円
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