小倉 11R 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

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードトレイル	高杉	実10.0	B◎ A▲勝率9% EV-11% 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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟311R 2着/16頭+0.0秒 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 10.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -12% ※ 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	トーラスシャイン	西村淳	実8.7	B▽ A○勝率9% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率40%と適性高／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 16着/18頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 11.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -23% ※ 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	アイルシャイン推奨	飛田愛	実16.9	B△ A▽勝率8% EV+36% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／805日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 805日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +37% ※ 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	ダークエクリプス	松若	実44.5	B▽ A▽勝率8% EV+259% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +260% ※ 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	コウセキ	松山	実2.1	B× A×勝率9% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -81% ※ 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	ミロワール	酒井	実8.9	B▽ A△勝率8% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／399日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒
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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け × 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 7.2% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -28% ※ 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	ブラックケリー	吉村	実49.9	B▽ A▽勝率8% EV+303% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 13着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +343% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +304% ※ 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	エスペシャリー推奨	田山	実18.9	B▽ A▽勝率8% EV+52% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 05/31 3京都1212R 18着/18頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 18着/18頭+2.9秒 11/08 3福島111R 9着/16頭+0.3秒 08/16 1札幌710R 1着/13頭勝利 07/19 1函館117R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 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。
9	ヒーローインチーフ	西塚	実10.7	B○ A△勝率8% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6秒
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 -13% ※ 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	ベイビーキッス	藤懸	実12.1	B▲ A▽勝率8% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/24 1新潟811R 12着/16頭+1.0秒 05/09 1新潟311R 9着/16頭+0.4秒 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 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。
11	リチャードバローズ推奨	団野	実18.8	B△ A△勝率9% EV+65% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5秒
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
12	ジュンヴァンケット推奨	富田	実14.7	B△ A▽勝率8% EV+18% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 15着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 8着/18頭+1.1秒 11/29 4京都712R 1着/16頭勝利 10/05 3京都212R 2着/16頭+0.1秒 08/16 3中京76R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +19% ※ 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 ▲

ロードトレイル

騎手高杉

単勝オッズ

10.0倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ヒーローインチーフ

10.7倍

EV -4%

▲A:▽10ベイビーキッス

12.1倍

EV +7%

出走馬全12頭

◎A:▲1

ロードトレイル

高杉

10.0倍

-11%

›

○A:△9

ヒーローインチーフ

西塚

10.7倍

-4%

›

▲A:▽10

ベイビーキッス

藤懸

12.1倍

+7%

›

△A:▽12

ジュンヴァンケット

富田

14.7倍

+30%

›

△A:▽3

アイルシャイン

飛田愛

16.9倍

+50%

›

△A:△11

リチャードバローズ

団野

18.8倍

+67%

›

▽A:▽8

エスペシャリー

田山

18.9倍

+68%

›

▽A:▽7

ブラックケリー

吉村

49.9倍

+343%

›

×A:×5

コウセキ

松山

2.1倍

-84%

›

▽A:○2

トーラスシャイン

西村淳

8.7倍

-37%

›

▽A:△6

ミロワール

酒井

8.9倍

-35%

›

▽A:▽4

ダークエクリプス

松若

44.5倍

+221%

›

💡 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 11 リチャードバローズ実18.8倍期待値 +65% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 8 エスペシャリー実18.9倍期待値 +52% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 3 アイルシャイン実16.9倍期待値 +36% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 12 ジュンヴァンケット実14.7倍期待値 +18% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 エスペシャリー実18.9倍期待値 +67% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 11 リチャードバローズ実18.8倍期待値 +67% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 3 アイルシャイン実16.9倍期待値 +50% 推奨 11.3〜30.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードトレイル	高杉	実10.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟311R 2着/16頭+0.0秒 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
2	トーラスシャイン	西村淳	実8.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 16着/18頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
3	アイルシャイン推奨	飛田愛	実16.9	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+36%の妙味（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／805日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 805日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (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。
4	ダークエクリプス	松若	実44.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	コウセキ	松山	実2.1	×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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ミロワール	酒井	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／399日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒
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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
7	ブラックケリー	吉村	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 13着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +303% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	エスペシャリー推奨	田山	実18.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 05/31 3京都1212R 18着/18頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 18着/18頭+2.9秒 11/08 3福島111R 9着/16頭+0.3秒 08/16 1札幌710R 1着/13頭勝利 07/19 1函館117R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 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 8.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
9	ヒーローインチーフ	西塚	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6秒
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
10	ベイビーキッス	藤懸	実12.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/24 1新潟811R 12着/16頭+1.0秒 05/09 1新潟311R 9着/16頭+0.4秒 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	リチャードバローズ推奨	団野	実18.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5秒
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ジュンヴァンケット推奨	富田	実14.7	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 15着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 8着/18頭+1.1秒 11/29 4京都712R 1着/16頭勝利 10/05 3京都212R 2着/16頭+0.1秒 08/16 3中京76R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コウセキ

騎手松山

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2トーラスシャイン

8.7倍

EV -23%

▲1ロードトレイル

10.0倍

EV -11%

出走馬全12頭

×5

コウセキ

松山

2.1倍

-81%

›

○2

トーラスシャイン

西村淳

8.7倍

-23%

›

▲1

ロードトレイル

高杉

10.0倍

-11%

›

△11

リチャードバローズ

団野

18.8倍

+65%

›

△6

ミロワール

酒井

8.9倍

-28%

›

△9

ヒーローインチーフ

西塚

10.7倍

-13%

›

▽10

ベイビーキッス

藤懸

12.1倍

-2%

›

▽12

ジュンヴァンケット

富田

14.7倍

+18%

›

▽3

アイルシャイン

飛田愛

16.9倍

+36%

›

▽8

エスペシャリー

田山

18.9倍

+52%

›

▽4

ダークエクリプス

松若

44.5倍

+259%

›

▽7

ブラックケリー

吉村

49.9倍

+303%

›

💡 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 11 リチャードバローズ実18.8倍期待値 +65% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 8 エスペシャリー実18.9倍期待値 +52% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 3 アイルシャイン実16.9倍期待値 +36% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 12 ジュンヴァンケット実14.7倍期待値 +18% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 エスペシャリー実18.9倍期待値 +67% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 11 リチャードバローズ実18.8倍期待値 +67% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 3 アイルシャイン実16.9倍期待値 +50% 推奨 11.3〜30.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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