小倉 12R 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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーコンドル	Ｍデムーロ	実36.0	B△ A▽勝率7% EV+158% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 10着/10頭+3.5秒 07/20 1函館1212R 9着/13頭+1.1秒 06/29 1函館64R 1着/9頭勝利 05/31 2京都113R 2着/15頭+0.4秒 05/17 2京都71R 3着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 6.8% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +159% ※ 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	レーンアジリティ	高倉	実37.0	B▽ A▽勝率7% EV+157% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +158% ※ 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	スマートクラビ	吉村	実67.3	B▽ A▽勝率7% EV+383% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1212R 5着/16頭+1.1秒 02/15 1小倉812R 3着/13頭+0.3秒 11/22 3福島56R 6着/15頭+1.2秒 10/18 4新潟16R 13着/15頭+4.1秒 06/15 3阪神46R 8着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 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 5.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.2% / 期待値 +384% ※ 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	チャチャピンク	亀田	実77.0	B▽ A▽勝率7% EV+453% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 6着/15頭+1.5秒 04/11 1福島17R 5着/15頭+0.5秒 02/07 1小倉58R 4着/12頭+1.0秒 01/31 1小倉33R 12着/16頭+1.7秒 11/30 4京都87R 7着/16頭+1.3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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +427% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.2% / 期待値 +454% ※ 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	バートラガッツ	松山	実1.5	B× A×勝率7% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走2着）
前5走 06/07 3阪神212R 2着/12頭+1.0秒 11/29 4京都76R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.8% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.2% / 期待値 -89% ※ 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	ジューンセクレタ	西村淳	実8.8	B▽ A○勝率7% EV-36% 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33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 7着/15頭+1.2秒 04/19 3中山83R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉81R 7着/16頭+0.9秒 01/25 1京都91R 3着/11頭+0.1秒 12/28 5阪神81R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 5.8% (オッズ暗示: 11.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 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。
7	ブラックレジェンド	◇今村	実10.1	B◎ A▲勝率7% EV-27% 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33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利 11/29 4京都71R 8着/14頭+1.3秒 11/16 3福島46R 3着/15頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -27% ※ 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	アメリカンスタイル推奨	西塚	実19.0	B△ A△勝率7% EV+36% 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 03/28 3中山110R 10着/10頭+4.4秒 02/15 2京都64R 4着/9頭+1.1秒 01/12 1京都54R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
9	デュアルロール	中井	実58.1	B△ A▽勝率7% EV+304% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7秒 10/26 3京都96R 11着/11頭+2.1秒 10/13 3京都57R 13着/15頭+2.3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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +452% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.0% / 期待値 +305% ※ 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	フランキーバローズ推奨	団野	実19.9	B▽ A△勝率7% EV+43% 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／前走勝利の勢い継続／126日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 1阪神712R 1着/8頭勝利 02/10 2京都44R 2着/9頭+0.7秒 09/14 4阪神43R 2着/15頭+0.4秒 08/30 4中京34R 2着/15頭+0.6秒 08/02 3中京33R 3着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
11	ケンフィールド	幸	実57.3	B▽ A▽勝率7% EV+312% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都119R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都86R 9着/16頭+1.7秒 05/02 3京都32R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神53R 2着/13頭+1.2秒 03/21 1中京33R 10着/13頭+2.0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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.2% / 期待値 +312% ※ 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	フリッシュ推奨	藤懸	実22.3	B▲ A▽勝率7% EV+55% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ22.3倍で期待値+111%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/23 3京都96R 9着/16頭+0.6秒 05/03 3京都46R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都33R 1着/14頭勝利 01/25 1京都94R 6着/10頭+0.9秒 01/04 1京都13R 4着/16頭+0.5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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.0% / 期待値 +55% ※ 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	ヨカオウ推奨	☆田山	実13.5	B○ A△勝率7% EV-2% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 06/06 3阪神18R 5着/9頭+0.7秒 05/16 3京都79R 4着/10頭+0.1秒 04/25 2東京111R 15着/18頭+2.9秒 04/04 3中山39R 7着/12頭+1.0秒 12/13 5阪神37R 1着/8頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
14	モズプリヴェール	松若	実24.3	B▽ A▽勝率7% EV+74% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 6着/10頭+0.7秒 01/18 1京都77R 5着/11頭+0.7秒 01/05 1京都27R 7着/15頭+1.7秒 12/06 5阪神17R 9着/14頭+1.2秒 09/06 4阪神13R 1着/16頭勝利
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 6.0着 △ ローテーション 97日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +75% ※ 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 ▲

ブラックレジェンド

騎手 ◇今村

単勝オッズ

10.1倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△13ヨカオウ

13.5倍

EV +28%

▲A:▽12フリッシュ

22.3倍

EV +111%

出走馬全14頭

◎A:▲7

ブラックレジェンド

◇今村

10.1倍

-4%

›

○A:△13

ヨカオウ

☆田山

13.5倍

+28%

›

▲A:▽12

フリッシュ

藤懸

22.3倍

+111%

›

△A:▽9

デュアルロール

中井

58.1倍

+452%

›

△A:△8

アメリカンスタイル

西塚

19.0倍

+30%

›

△A:▽1

ミッキーコンドル

Ｍデムーロ

36.0倍

+146%

›

▽A:▽2

レーンアジリティ

高倉

37.0倍

+153%

›

▽A:▽4

チャチャピンク

亀田

77.0倍

+427%

›

×A:×5

バートラガッツ

松山

1.5倍

-91%

›

▽A:○6

ジューンセクレタ

西村淳

8.8倍

-49%

›

▽A:△10

フランキーバローズ

団野

19.9倍

+14%

›

▽A:▽14

モズプリヴェール

松若

24.3倍

+40%

›

▽A:▽11

ケンフィールド

幸

57.3倍

+230%

›

▽A:▽3

スマートクラビ

吉村

67.3倍

+288%

›

💡 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 フランキーバローズ実19.9倍期待値 +43% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 8 アメリカンスタイル実19.0倍期待値 +36% 推奨 13.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 フリッシュ実22.3倍期待値 +111% 推奨 10.5〜30.0倍 300円
単勝 13 ヨカオウ実13.5倍期待値 +28% 推奨 10.5〜30.0倍 100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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミッキーコンドル	Ｍデムーロ	実36.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟68R 10着/10頭+3.5秒 07/20 1函館1212R 9着/13頭+1.1秒 06/29 1函館64R 1着/9頭勝利 05/31 2京都113R 2着/15頭+0.4秒 05/17 2京都71R 3着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	レーンアジリティ	高倉	実37.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	スマートクラビ	吉村	実67.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1212R 5着/16頭+1.1秒 02/15 1小倉812R 3着/13頭+0.3秒 11/22 3福島56R 6着/15頭+1.2秒 10/18 4新潟16R 13着/15頭+4.1秒 06/15 3阪神46R 8着/16頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 139日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +383% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
4	チャチャピンク	亀田	実77.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／83日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 6着/15頭+1.5秒 04/11 1福島17R 5着/15頭+0.5秒 02/07 1小倉58R 4着/12頭+1.0秒 01/31 1小倉33R 12着/16頭+1.7秒 11/30 4京都87R 7着/16頭+1.3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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +453% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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	バートラガッツ	松山	実1.5	×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50%と好調／前走2着）
前5走 06/07 3阪神212R 2着/12頭+1.0秒 11/29 4京都76R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
6	ジューンセクレタ	西村淳	実8.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 7着/15頭+1.2秒 04/19 3中山83R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉81R 7着/16頭+0.9秒 01/25 1京都91R 3着/11頭+0.1秒 12/28 5阪神81R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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: 11.4%) ※ 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	ブラックレジェンド	◇今村	実10.1	▲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33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利 11/29 4京都71R 8着/14頭+1.3秒 11/16 3福島46R 3着/15頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
8	アメリカンスタイル推奨	西塚	実19.0	△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33%と上り調子）
前5走 03/28 3中山110R 10着/10頭+4.4秒 02/15 2京都64R 4着/9頭+1.1秒 01/12 1京都54R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112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 7.2% (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	デュアルロール	中井	実58.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 9着/16頭+1.4秒 04/18 2阪神712R 13着/15頭+1.6秒 11/23 4京都66R 14着/16頭+2.7秒 10/26 3京都96R 11着/11頭+2.1秒 10/13 3京都57R 13着/15頭+2.3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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
10	フランキーバローズ推奨	団野	実19.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／126日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/14 1阪神712R 1着/8頭勝利 02/10 2京都44R 2着/9頭+0.7秒 09/14 4阪神43R 2着/15頭+0.4秒 08/30 4中京34R 2着/15頭+0.6秒 08/02 3中京33R 3着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
11	ケンフィールド	幸	実57.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都119R 9着/9頭+2.4秒 05/17 3京都86R 9着/16頭+1.7秒 05/02 3京都32R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神53R 2着/13頭+1.2秒 03/21 1中京33R 10着/13頭+2.0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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
12	フリッシュ推奨	藤懸	実22.3	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/23 3京都96R 9着/16頭+0.6秒 05/03 3京都46R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都33R 1着/14頭勝利 01/25 1京都94R 6着/10頭+0.9秒 01/04 1京都13R 4着/16頭+0.5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) 🌟◎ 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 7.0% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
13	ヨカオウ推奨	☆田山	実13.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 06/06 3阪神18R 5着/9頭+0.7秒 05/16 3京都79R 4着/10頭+0.1秒 04/25 2東京111R 15着/18頭+2.9秒 04/04 3中山39R 7着/12頭+1.0秒 12/13 5阪神37R 1着/8頭勝利
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
14	モズプリヴェール	松若	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 6着/10頭+0.7秒 01/18 1京都77R 5着/11頭+0.7秒 01/05 1京都27R 7着/15頭+1.7秒 12/06 5阪神17R 9着/14頭+1.2秒 09/06 4阪神13R 1着/16頭勝利
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 6.0着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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

バートラガッツ

騎手松山

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-89%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ジューンセクレタ

8.8倍

EV -36%

▲7ブラックレジェンド

10.1倍

EV -27%

出走馬全14頭

×5

バートラガッツ

松山

1.5倍

-89%

›

○6

ジューンセクレタ

西村淳

8.8倍

-36%

›

▲7

ブラックレジェンド

◇今村

10.1倍

-27%

›

△13

ヨカオウ

☆田山

13.5倍

-2%

›

△8

アメリカンスタイル

西塚

19.0倍

+36%

›

△10

フランキーバローズ

団野

19.9倍

+43%

›

▽14

モズプリヴェール

松若

24.3倍

+74%

›

▽1

ミッキーコンドル

Ｍデムーロ

36.0倍

+158%

›

▽11

ケンフィールド

幸

57.3倍

+312%

›

▽3

スマートクラビ

吉村

67.3倍

+383%

›

▽4

チャチャピンク

亀田

77.0倍

+453%

›

▽12

フリッシュ

藤懸

22.3倍

+55%

›

▽2

レーンアジリティ

高倉

37.0倍

+157%

›

▽9

デュアルロール

中井

58.1倍

+304%

›

💡 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 フランキーバローズ実19.9倍期待値 +43% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 8 アメリカンスタイル実19.0倍期待値 +36% 推奨 13.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 フリッシュ実22.3倍期待値 +111% 推奨 10.5〜30.0倍 300円
単勝 13 ヨカオウ実13.5倍期待値 +28% 推奨 10.5〜30.0倍 100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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