小倉 3R 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

3R 小倉競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライトベリル	中井	実36.5	B▽ A▽勝率6% EV+125% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神31R 10着/16頭+3.3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +126% ※ 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	グリミスティ推奨	菱田	実19.9	B▽ A▽勝率6% EV+22% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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	ルージュマデイラ	富田	実8.5	B△ A△勝率6% EV-47% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 3回2日阪神2R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -47% ※ 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	カフジラクレット	長岡	実183.4	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 7着/11頭+3.2秒 04/19 1福島45R 14着/16頭+2.3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 10.5着 (不振) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +1034% ※ 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	ヴェルサイユローズ	酒井	実166.6	B▽ A▽勝率6% EV+929% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 15着/15頭+4.2秒 03/04 笠松9R 5着/9頭+2.6秒 12/20 5阪神55R 17着/18頭+1.7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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +941% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +930% ※ 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	メイショウメゴヒメ	田口	実4.2	B○ A△勝率6% EV-74% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/31 3京都121R 6着/16頭+1.4秒 05/10 3京都61R 3着/11頭+0.8秒 04/18 2阪神71R 4着/15頭+0.4秒 01/10 1京都31R 6着/16頭+1.6秒 12/27 5阪神72R 8着/11頭+5.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 23.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 期待値 -74% ※ 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	ヤマニンエルファバ	高杉	実3.8	B× A×勝率7% EV-75% 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（77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 9着/15頭+1.2秒 04/04 2阪神31R 2着/16頭+0.4秒 11/22 4京都56R 10着/16頭+2.3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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.6% / 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。
8	ハツアカネ	松若	実23.4	B▽ A▽勝率6% EV+44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/27 園田10R 7着/10頭+2.4秒 02/14 1小倉71R 8着/16頭+0.9秒 01/25 1中山94R 4着/16頭+0.7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 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +45% ※ 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	エンジェルグラース	◇永島	実13.8	B△ A▽勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 8着/15頭+2.5秒 04/04 2阪神31R 8着/16頭+2.4秒 02/14 1小倉71R 5着/16頭+0.7秒 01/25 1小倉21R 3着/16頭+0.8秒 01/05 1京都21R 7着/14頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -15% ※ 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	クレスコフェーヴ	藤懸	実73.1	B▽ A▽勝率6% EV+351% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 5着/14頭+0.9秒 04/26 3京都23R 17着/18頭+2.0秒 02/21 1小倉93R 14着/14頭+3.0秒 01/18 1京都71R 13着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神62R 9着/16頭+1.8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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +352% ※ 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	ヒデガミティアラ	▲森田	実67.0	B▽ A▽勝率6% EV+314% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 15着/16頭+1.9秒 04/12 1福島24R 9着/16頭+1.0秒 01/25 1小倉25R 10着/18頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +314% ※ 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	テクノピーチ	☆田山	実9.6	B△ A▽勝率6% 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走平均8.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 7着/15頭+0.7秒 04/18 1福島35R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1小倉92R 13着/18頭+1.3秒 12/07 5中京25R 13着/17頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 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 6.2% (オッズ暗示: 10.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -41% ※ 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	スマイルガーデン	西村淳	実13.9	B▽ A○勝率7% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 8着/11頭+3.3秒 05/02 1新潟12R 3着/15頭+1.0秒 02/28 1小倉111R 9着/16頭+1.8秒 11/08 4京都11R 3着/12頭+1.7秒 10/26 4新潟41R 3着/13頭+0.1秒
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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.6% / 期待値 -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。
14	エレーデサンライズ	幸	実6.3	B▲ A△勝率6% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 05/23 1新潟72R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島63R 4着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神41R 7着/15頭+0.8秒 11/02 3京都115R 11着/15頭+1.4秒 ―
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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 -61% ※ 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。
15	デアアテナ	国分恭	実29.0	B▽ A▽勝率6% EV+79% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（224日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神21R 7着/10頭+2.1秒 11/23 4京都64R 5着/7頭+1.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 224日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +79% ※ 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。
16	エイシンキタールン	吉村	実23.8	B▽ A▲勝率7% EV+55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 11着/13頭+3.6秒 02/07 2京都34R 5着/16頭+1.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.6% / 期待値 +56% ※ 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 ×

ヤマニンエルファバ

騎手高杉

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6メイショウメゴヒメ

4.2倍

EV -73%

▲A:△14エレーデサンライズ

6.3倍

EV -60%

出走馬全16頭

×A:×7

ヤマニンエルファバ

高杉

3.8倍

-76%

›

○A:△6

メイショウメゴヒメ

田口

4.2倍

-73%

›

▲A:△14

エレーデサンライズ

幸

6.3倍

-60%

›

△A:△3

ルージュマデイラ

富田

8.5倍

-46%

›

△A:▽12

テクノピーチ

☆田山

9.6倍

-40%

›

△A:▽9

エンジェルグラース

◇永島

13.8倍

-13%

›

▽A:○13

スマイルガーデン

西村淳

13.9倍

-13%

›

▽A:▽2

グリミスティ

菱田

19.9倍

+24%

›

▽A:▽8

ハツアカネ

松若

23.4倍

+46%

›

▽A:▲16

エイシンキタールン

吉村

23.8倍

+48%

›

▽A:▽15

デアアテナ

国分恭

29.0倍

+81%

›

▽A:▽1

ブライトベリル

中井

36.5倍

+128%

›

▽A:▽11

ヒデガミティアラ

▲森田

67.0倍

+318%

›

▽A:▽10

クレスコフェーヴ

藤懸

73.1倍

+356%

›

▽A:▽5

ヴェルサイユローズ

酒井

166.6倍

+941%

›

▽A:▽4

カフジラクレット

長岡

183.4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 2 グリミスティ実19.9倍期待値 +22% 推奨 16.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

3R 小倉競馬場　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライトベリル	中井	実36.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神31R 10着/16頭+3.3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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
2	グリミスティ推奨	菱田	実19.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (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。
3	ルージュマデイラ	富田	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 3回2日阪神2R 13着/15頭 ― ― ― ―
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
4	カフジラクレット	長岡	実183.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 7着/11頭+3.2秒 04/19 1福島45R 14着/16頭+2.3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 10.5着 (不振) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
5	ヴェルサイユローズ	酒井	実166.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 15着/15頭+4.2秒 03/04 笠松9R 5着/9頭+2.6秒 12/20 5阪神55R 17着/18頭+1.7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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +929% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	メイショウメゴヒメ	田口	実4.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/31 3京都121R 6着/16頭+1.4秒 05/10 3京都61R 3着/11頭+0.8秒 04/18 2阪神71R 4着/15頭+0.4秒 01/10 1京都31R 6着/16頭+1.6秒 12/27 5阪神72R 8着/11頭+5.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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。
7	ヤマニンエルファバ	高杉	実3.8	×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（77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都43R 9着/15頭+1.2秒 04/04 2阪神31R 2着/16頭+0.4秒 11/22 4京都56R 10着/16頭+2.3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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
8	ハツアカネ	松若	実23.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/27 園田10R 7着/10頭+2.4秒 02/14 1小倉71R 8着/16頭+0.9秒 01/25 1中山94R 4着/16頭+0.7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 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
9	エンジェルグラース	◇永島	実13.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟12R 8着/15頭+2.5秒 04/04 2阪神31R 8着/16頭+2.4秒 02/14 1小倉71R 5着/16頭+0.7秒 01/25 1小倉21R 3着/16頭+0.8秒 01/05 1京都21R 7着/14頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	クレスコフェーヴ	藤懸	実73.1	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都81R 5着/14頭+0.9秒 04/26 3京都23R 17着/18頭+2.0秒 02/21 1小倉93R 14着/14頭+3.0秒 01/18 1京都71R 13着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神62R 9着/16頭+1.8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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
11	ヒデガミティアラ	▲森田	実67.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 15着/16頭+1.9秒 04/12 1福島24R 9着/16頭+1.0秒 01/25 1小倉25R 10着/18頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
12	テクノピーチ	☆田山	実9.6	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都54R 7着/15頭+0.7秒 04/18 1福島35R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1小倉92R 13着/18頭+1.3秒 12/07 5中京25R 13着/17頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
13	スマイルガーデン	西村淳	実13.9	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 8着/11頭+3.3秒 05/02 1新潟12R 3着/15頭+1.0秒 02/28 1小倉111R 9着/16頭+1.8秒 11/08 4京都11R 3着/12頭+1.7秒 10/26 4新潟41R 3着/13頭+0.1秒
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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
14	エレーデサンライズ	幸	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 05/23 1新潟72R 3着/15頭+0.7秒 04/26 1福島63R 4着/15頭+1.0秒 04/05 2阪神41R 7着/15頭+0.8秒 11/02 3京都115R 11着/15頭+1.4秒 ―
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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
15	デアアテナ	国分恭	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（224日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神21R 7着/10頭+2.1秒 11/23 4京都64R 5着/7頭+1.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 224日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
16	エイシンキタールン	吉村	実23.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 11着/13頭+3.6秒 02/07 2京都34R 5着/16頭+1.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け 🌟◎ 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 6.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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

ヤマニンエルファバ

騎手高杉

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13スマイルガーデン

13.9倍

EV -8%

▲16エイシンキタールン

23.8倍

EV +55%

出走馬全16頭

×7

ヤマニンエルファバ

高杉

3.8倍

-75%

›

○13

スマイルガーデン

西村淳

13.9倍

-8%

›

▲16

エイシンキタールン

吉村

23.8倍

+55%

›

△6

メイショウメゴヒメ

田口

4.2倍

-74%

›

△14

エレーデサンライズ

幸

6.3倍

-61%

›

△3

ルージュマデイラ

富田

8.5倍

-47%

›

▽12

テクノピーチ

☆田山

9.6倍

-40%

›

▽9

エンジェルグラース

◇永島

13.8倍

-14%

›

▽2

グリミスティ

菱田

19.9倍

+22%

›

▽8

ハツアカネ

松若

23.4倍

+44%

›

▽15

デアアテナ

国分恭

29.0倍

+79%

›

▽1

ブライトベリル

中井

36.5倍

+125%

›

▽11

ヒデガミティアラ

▲森田

67.0倍

+314%

›

▽10

クレスコフェーヴ

藤懸

73.1倍

+351%

›

▽5

ヴェルサイユローズ

酒井

166.6倍

+929%

›

▽4

カフジラクレット

長岡

183.4倍

+999%

›

💡 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 2 グリミスティ実19.9倍期待値 +22% 推奨 16.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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