小倉 1R 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

1R 小倉競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノクードクール推奨	▲坂口	実17.4	B△ A△勝率9% EV+62% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/28 1中京512R 15着/16頭+1.2秒 02/14 1東京58R 14着/16頭+2.0秒 11/09 5東京28R 8着/16頭+1.2秒 10/12 4東京412R 5着/16頭+1.1秒 09/20 4中山63R 1着/16頭勝利
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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 期待値 +63% ※ 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	スティルシャイニン	上野	実41.3	B▽ A△勝率9% EV+286% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 10着/14頭+3.2秒 04/19 2阪神84R 6着/14頭+1.9秒 03/29 2阪神24R 5着/14頭+2.1秒 02/28 1小倉114R 7着/12頭+6.8秒 01/17 1中山64R 7着/12頭+2.9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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +275% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.4% / 期待値 +287% ※ 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	ブルーセルリアン	▲井上	実98.3	B▽ A▽勝率8% EV+724% 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／260日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都104R 9着/11頭+11.1秒 09/14 4阪神43R 14着/15頭+8.2秒 08/10 3中京62R 13着/15頭+3.1秒 04/26 2京都13R 16着/18頭+2.1秒 01/06 1中京23R 14着/16頭+4.7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 12.0着 (不振) △ ローテーション 260日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +793% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.4% / 期待値 +725% ※ 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	クリアクォーツ	大江圭	実32.2	B▽ A▽勝率9% EV+199% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.3% / 期待値 +200% ※ 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	ブランフォルテ推奨	▲水沼	実26.1	B△ A▽勝率8% EV+118% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.1倍で期待値+137%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟44R 5着/12頭+1.9秒 02/14 1小倉74R 11着/12頭+8.9秒 08/16 2新潟72R 9着/18頭+0.6秒 07/27 2新潟24R 14着/15頭+4.3秒 06/08 3東京23R 9着/17頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.4% / 期待値 +119% ※ 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	フラムリンガム推奨	伴	実17.4	B△ A△勝率9% EV+62% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 2東京612R 11着/15頭+1.7秒 03/15 1阪神810R 11着/14頭+2.0秒 01/17 1中山610R 9着/16頭+1.6秒 11/16 5東京49R 12着/14頭+2.1秒 08/23 4中京111R 16着/16頭+1.6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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +63% ※ 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	シュエットアムール	▲土田	実121.5	B▽ A▽勝率8% EV+919% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.4% / 期待値 +919% ※ 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	メイショウソウセキ	難波	実3.2	B○ A○勝率9% EV-70% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 8着/14頭+4.4秒 03/08 1阪神68R 8着/9頭+1.7秒 02/08 1小倉610R 13着/16頭+1.4秒 08/24 4中京210R 15着/16頭+2.9秒 08/10 3中京68R 12着/12頭+3.7秒
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 9.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.4% / 期待値 -70% ※ 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	アウスヴァール	森一	実1.6	B× A×勝率9% EV-85% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8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 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 420日休養明け × 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 9.1% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.4% / 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。
10	バニーラビット	小牧加	実9.4	B▲ A▲勝率9% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/24 1新潟84R 9着/13頭+4.5秒 04/18 3中山77R 5着/10頭+0.6秒 04/05 2阪神46R 8着/9頭+2.7秒 12/06 5中京112R 10着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1012R 7着/15頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 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。
11	エイカイボクサー	草野	実86.0	B▽ A▽勝率9% EV+705% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +681% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.4% / 期待値 +705% ※ 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 ×

アウスヴァール

騎手森一

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8メイショウソウセキ

3.2倍

EV -70%

▲A:▲10バニーラビット

9.4倍

EV -14%

出走馬全11頭

×A:×9

アウスヴァール

森一

1.6倍

-85%

›

○A:○8

メイショウソウセキ

難波

3.2倍

-70%

›

▲A:▲10

バニーラビット

小牧加

9.4倍

-14%

›

△A:△1

ニシノクードクール

▲坂口

17.4倍

+58%

›

△A:△6

フラムリンガム

伴

17.4倍

+58%

›

△A:▽5

ブランフォルテ

▲水沼

26.1倍

+137%

›

▽A:▽4

クリアクォーツ

大江圭

32.2倍

+192%

›

▽A:△2

スティルシャイニン

上野

41.3倍

+275%

›

▽A:▽11

エイカイボクサー

草野

86.0倍

+681%

›

▽A:▽3

ブルーセルリアン

▲井上

98.3倍

+793%

›

▽A:▽7

シュエットアムール

▲土田

121.5倍

+999%

›

💡 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 1 ニシノクードクール実17.4倍期待値 +62% 推奨 10.7〜30.0倍 200円
単勝 6 フラムリンガム実17.4倍期待値 +62% 推奨 10.7〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ブランフォルテ実26.1倍期待値 +137% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 1 ニシノクードクール実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 6 フラムリンガム実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0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

1R 小倉競馬場　発走 10:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニシノクードクール推奨	▲坂口	実17.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 03/28 1中京512R 15着/16頭+1.2秒 02/14 1東京58R 14着/16頭+2.0秒 11/09 5東京28R 8着/16頭+1.2秒 10/12 4東京412R 5着/16頭+1.1秒 09/20 4中山63R 1着/16頭勝利
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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。
2	スティルシャイニン	上野	実41.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 10着/14頭+3.2秒 04/19 2阪神84R 6着/14頭+1.9秒 03/29 2阪神24R 5着/14頭+2.1秒 02/28 1小倉114R 7着/12頭+6.8秒 01/17 1中山64R 7着/12頭+2.9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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +286% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。
3	ブルーセルリアン	▲井上	実98.3	▽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／260日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都104R 9着/11頭+11.1秒 09/14 4阪神43R 14着/15頭+8.2秒 08/10 3中京62R 13着/15頭+3.1秒 04/26 2京都13R 16着/18頭+2.1秒 01/06 1中京23R 14着/16頭+4.7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 12.0着 (不振) △ ローテーション 260日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +724% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	クリアクォーツ	大江圭	実32.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
5	ブランフォルテ推奨	▲水沼	実26.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ26.1倍で期待値+118%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 1新潟44R 5着/12頭+1.9秒 02/14 1小倉74R 11着/12頭+8.9秒 08/16 2新潟72R 9着/18頭+0.6秒 07/27 2新潟24R 14着/15頭+4.3秒 06/08 3東京23R 9着/17頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
6	フラムリンガム推奨	伴	実17.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/10 2東京612R 11着/15頭+1.7秒 03/15 1阪神810R 11着/14頭+2.0秒 01/17 1中山610R 9着/16頭+1.6秒 11/16 5東京49R 12着/14頭+2.1秒 08/23 4中京111R 16着/16頭+1.6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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。
7	シュエットアムール	▲土田	実121.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +919% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
8	メイショウソウセキ	難波	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 8着/14頭+4.4秒 03/08 1阪神68R 8着/9頭+1.7秒 02/08 1小倉610R 13着/16頭+1.4秒 08/24 4中京210R 15着/16頭+2.9秒 08/10 3中京68R 12着/12頭+3.7秒
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 9.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
9	アウスヴァール	森一	実1.6	×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12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均16.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8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 16.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 420日休養明け × 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 9.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
10	バニーラビット	小牧加	実9.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/24 1新潟84R 9着/13頭+4.5秒 04/18 3中山77R 5着/10頭+0.6秒 04/05 2阪神46R 8着/9頭+2.7秒 12/06 5中京112R 10着/16頭+0.9秒 11/01 4東京1012R 7着/15頭+0.8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 7.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
11	エイカイボクサー	草野	実86.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京27R 10着/15頭+1.2秒 05/24 1新潟78R 12着/15頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 4着/11頭+0.7秒 10/29 門別7R 2着/12頭+0.1秒 10/15 門別6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +705% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アウスヴァール

騎手森一

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8メイショウソウセキ

3.2倍

EV -70%

▲10バニーラビット

9.4倍

EV -12%

出走馬全11頭

×9

アウスヴァール

森一

1.6倍

-85%

›

○8

メイショウソウセキ

難波

3.2倍

-70%

›

▲10

バニーラビット

小牧加

9.4倍

-12%

›

△1

ニシノクードクール

▲坂口

17.4倍

+62%

›

△6

フラムリンガム

伴

17.4倍

+62%

›

△2

スティルシャイニン

上野

41.3倍

+286%

›

▽11

エイカイボクサー

草野

86.0倍

+705%

›

▽4

クリアクォーツ

大江圭

32.2倍

+199%

›

▽5

ブランフォルテ

▲水沼

26.1倍

+118%

›

▽3

ブルーセルリアン

▲井上

98.3倍

+724%

›

▽7

シュエットアムール

▲土田

121.5倍

+919%

›

💡 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 1 ニシノクードクール実17.4倍期待値 +62% 推奨 10.7〜30.0倍 200円
単勝 6 フラムリンガム実17.4倍期待値 +62% 推奨 10.7〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ブランフォルテ実26.1倍期待値 +137% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 1 ニシノクードクール実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0倍 200円
単勝 6 フラムリンガム実17.4倍期待値 +58% 推奨 11.0〜30.0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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