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34.4	B▽ A▽勝率7% EV+171% 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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +172% ※ 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34.3	B△ A▽勝率7% EV+134% 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) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +134% ※ 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62.5	B▽ A▽勝率7% EV+337% 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) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.2% / 期待値 +337% ※ 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73.3	B▽ A▽勝率7% EV+416% 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) +401% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.2% / 期待値 +417% ※ 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8.3	B× A○勝率7% EV-40% 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 12.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 期待値 -40% ※ 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10.0	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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.0%) ▲ 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18.9	B△ A△勝率7% EV+41% 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 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) +29% (市場と概ね一致) 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 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +42% ※ 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54.8	B△ A▽勝率7% EV+349% 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) +420% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.0% / 期待値 +350% ※ 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18.5	B▽ A△勝率7% EV+31% 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
11	ケンフィールド	幸	実51.0	B▽ A▽勝率7% EV+318% 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) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.2% / 期待値 +318% ※ 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20.6	B▲ A▽勝率7% EV+42% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+95%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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.0% / 期待値 +42% ※ 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12.9	B○ A△勝率7% EV-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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -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。
14	モズプリヴェール	松若	実23.3	B▽ A▽勝率7% EV+64% 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +65% ※ 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

10.0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

12.9倍

EV +22%

▲A:▽12フリッシュ

20.6倍

EV +95%

出走馬全14頭

◎A:▲7

ブラックレジェンド

◇今村

10.0倍

-4%

›

○A:△13

ヨカオウ

☆田山

12.9倍

+22%

›

▲A:▽12

フリッシュ

藤懸

20.6倍

+95%

›

△A:▽9

デュアルロール

中井

54.8倍

+420%

›

△A:△8

アメリカンスタイル

西塚

18.9倍

+29%

›

△A:▽2

レーンアジリティ

高倉

34.3倍

+134%

›

▽A:▽1

ミッキーコンドル

Ｍデムーロ

34.4倍

+135%

›

▽A:▽4

チャチャピンク

亀田

73.3倍

+401%

›

×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

8.3倍

-52%

›

▽A:△10

フランキーバローズ

団野

18.5倍

+6%

›

▽A:▽14

モズプリヴェール

松若

23.3倍

+34%

›

▽A:▽11

ケンフィールド

幸

51.0倍

+194%

›

▽A:▽3

スマートクラビ

吉村

62.5倍

+260%

›

💡 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 8 アメリカンスタイル実18.9倍期待値 +35% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 10 フランキーバローズ実18.5倍期待値 +33% 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20.6倍期待値 +95% 推奨 10.5〜30.0倍 200円
単勝 13 ヨカオウ実12.9倍期待値 +22% 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34.4	▽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) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
2	レーンアジリティ	高倉	実34.3	▽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) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
3	スマートクラビ	吉村	実62.5	▽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) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
4	チャチャピンク	亀田	実73.3	▽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) +416% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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	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8.3	○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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
7	ブラックレジェンド	◇今村	実10.0	▲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／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: 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。
8	アメリカンスタイル推奨	西塚	実18.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%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) +41% (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54.8	▽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) +349% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	フランキーバローズ推奨	団野	実18.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+31%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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
11	ケンフィールド	幸	実51.0	▽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）
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) +318% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
12	フリッシュ推奨	藤懸	実20.6	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
13	ヨカオウ推奨	☆田山	実12.9	△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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	モズプリヴェール	松若	実23.3	▽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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。

🎯 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

8.3倍

EV -40%

▲7ブラックレジェンド

10.0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

8.3倍

-40%

›

▲7

ブラックレジェンド

◇今村

10.0倍

-27%

›

△13

ヨカオウ

☆田山

12.9倍

-5%

›

△10

フランキーバローズ

団野

18.5倍

+31%

›

△8

アメリカンスタイル

西塚

18.9倍

+41%

›

▽14

モズプリヴェール

松若

23.3倍

+64%

›

▽1

ミッキーコンドル

Ｍデムーロ

34.4倍

+171%

›

▽11

ケンフィールド

幸

51.0倍

+318%

›

▽3

スマートクラビ

吉村

62.5倍

+337%

›

▽4

チャチャピンク

亀田

73.3倍

+416%

›

▽12

フリッシュ

藤懸

20.6倍

+42%

›

▽2

レーンアジリティ

高倉

34.3倍

+134%

›

▽9

デュアルロール

中井

54.8倍

+349%

›

💡 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 8 アメリカンスタイル実18.9倍期待値 +35% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 10 フランキーバローズ実18.5倍期待値 +33% 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20.6倍期待値 +95% 推奨 10.5〜30.0倍 200円
単勝 13 ヨカオウ実12.9倍期待値 +22% 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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