小倉 4R 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

4R 小倉競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アクティブヘイロー	コレット	実119.5	B△ A▽勝率7% EV+753% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 9着/10頭+0.7秒 01/05 1京都22R 15着/16頭+3.1秒 12/13 5中京35R 9着/12頭+1.6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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +709% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +754% ※ 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	カフジマリボー	△柴田裕	実270.6	B▽ A▽勝率7% 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8.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 9着/9頭+3.2秒 04/25 3京都11R 4着/16頭+1.1秒 02/28 1小倉116R 13着/16頭+2.4秒 02/08 1小倉65R 5着/9頭+1.5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 8.7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 6.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1833% ※ 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	ホウオウモチーヴ	松山	実6.1	B△ A▲勝率7% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 7着/15頭+1.6秒 02/28 1阪神32R 8着/14頭+2.0秒 02/15 1東京62R 3着/13頭+0.4秒 11/22 4京都54R 5着/11頭+0.3秒 11/08 4京都15R 2着/9頭+0.1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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 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。
4	レイワノキセキ	高倉	実61.0	B△ A▽勝率7% EV+335% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +473% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 +336% ※ 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	ヴィーラー	富田	実86.5	B▽ A▽勝率7% EV+517% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 13着/18頭+1.1秒 04/25 3京都13R 12着/15頭+1.2秒 04/11 1福島13R 10着/16頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +393% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +518% ※ 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	ニテンイチリュウ	◇永島	実260.4	B▽ A▽勝率7% 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12.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神44R 14着/15頭+7.6秒 03/22 1阪神104R 11着/17頭+1.4秒 02/10 2京都46R 11着/15頭+2.6秒 01/11 1京都41R 15着/16頭+5.9秒 12/13 5阪神35R 7着/7頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 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 5.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1760% ※ 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	メイショウユウゲン	▲森田	実232.2	B▽ A▽勝率7% 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13.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1559% ※ 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	ダンツウルス	田口	実3.7	B× A○勝率7% EV-73% 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 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 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。
9	ドットカモン	西塚	実155.7	B▽ A▽勝率7% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（134日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 7着/13頭+1.4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) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +788% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1012% ※ 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	デルマタイセツ	藤懸	実154.2	B▽ A▽勝率7% 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10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 9着/13頭+1.3秒 05/03 3京都43R 12着/15頭+3.2秒 01/17 1京都64R 10着/16頭+1.9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 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +944% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1001% ※ 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	アラムシャピラス	川田	実1.8	B× A×勝率7% EV-87% 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走平均2.0着と安定／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島15R 2着/16頭+0.2秒 03/21 1中京35R 2着/18頭+0.1秒 12/20 5阪神52R 2着/16頭+0.3秒 12/06 5阪神15R 3着/10頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -87% ※ 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	ブルーザー	☆田山	実8.1	B○ A△勝率7% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 05/24 1新潟85R 3着/16頭+0.2秒 04/26 3京都25R 5着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神25R 4着/12頭+0.4秒 03/14 1中京15R 8着/18頭+1.0秒 01/25 1京都91R 9着/11頭+1.8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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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	ルクスディグニティ	幸	実29.7	B▽ A△勝率7% EV+112% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/23 3京都95R 3着/14頭+0.2秒 05/02 3京都35R 9着/13頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京55R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 16着/18頭+1.8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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +112% ※ 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	アイスフォーク	Ｍデムーロ	実18.6	B▲ A△勝率7% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) 🌟◎ 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 9.4% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 +33% ※ 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 ×

アラムシャピラス

騎手川田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△12ブルーザー

8.1倍

EV -23%

▲A:△14アイスフォーク

18.6倍

EV +74%

出走馬全14頭

×A:×11

アラムシャピラス

川田

1.8倍

-83%

›

○A:△12

ブルーザー

☆田山

8.1倍

-23%

›

▲A:△14

アイスフォーク

Ｍデムーロ

18.6倍

+74%

›

△A:▽4

レイワノキセキ

高倉

61.0倍

+473%

›

△A:▲3

ホウオウモチーヴ

松山

6.1倍

-58%

›

△A:▽1

アクティブヘイロー

コレット

119.5倍

+709%

›

▽A:▽10

デルマタイセツ

藤懸

154.2倍

+944%

›

▽A:▽7

メイショウユウゲン

▲森田

232.2倍

+999%

›

▽A:▽2

カフジマリボー

△柴田裕

270.6倍

+999%

›

×A:○8

ダンツウルス

田口

3.7倍

-78%

›

▽A:△13

ルクスディグニティ

幸

29.7倍

+69%

›

▽A:▽5

ヴィーラー

富田

86.5倍

+393%

›

▽A:▽9

ドットカモン

西塚

155.7倍

+788%

›

▽A:▽6

ニテンイチリュウ

◇永島

260.4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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

4R 小倉競馬場　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アクティブヘイロー	コレット	実119.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 9着/10頭+0.7秒 01/05 1京都22R 15着/16頭+3.1秒 12/13 5中京35R 9着/12頭+1.6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 11.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +753% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
2	カフジマリボー	△柴田裕	実270.6	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 9着/9頭+3.2秒 04/25 3京都11R 4着/16頭+1.1秒 02/28 1小倉116R 13着/16頭+2.4秒 02/08 1小倉65R 5着/9頭+1.5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 8.7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 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ホウオウモチーヴ	松山	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島34R 7着/15頭+1.6秒 02/28 1阪神32R 8着/14頭+2.0秒 02/15 1東京62R 3着/13頭+0.4秒 11/22 4京都54R 5着/11頭+0.3秒 11/08 4京都15R 2着/9頭+0.1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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
4	レイワノキセキ	高倉	実61.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +335% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	ヴィーラー	富田	実86.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 13着/18頭+1.1秒 04/25 3京都13R 12着/15頭+1.2秒 04/11 1福島13R 10着/16頭+0.7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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +517% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
6	ニテンイチリュウ	◇永島	実260.4	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神44R 14着/15頭+7.6秒 03/22 1阪神104R 11着/17頭+1.4秒 02/10 2京都46R 11着/15頭+2.6秒 01/11 1京都41R 15着/16頭+5.9秒 12/13 5阪神35R 7着/7頭+2.4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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 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 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	メイショウユウゲン	▲森田	実232.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都73R 13着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 11着/13頭+2.5秒 02/07 2京都34R 15着/16頭+4.6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 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
8	ダンツウルス	田口	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.1% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
9	ドットカモン	西塚	実155.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（134日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 7着/13頭+1.4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) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 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 7.1% (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。
10	デルマタイセツ	藤懸	実154.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 9着/13頭+1.3秒 05/03 3京都43R 12着/15頭+3.2秒 01/17 1京都64R 10着/16頭+1.9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 10.3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 7.1% (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。
11	アラムシャピラス	川田	実1.8	×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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島15R 2着/16頭+0.2秒 03/21 1中京35R 2着/18頭+0.1秒 12/20 5阪神52R 2着/16頭+0.3秒 12/06 5阪神15R 3着/10頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
12	ブルーザー	☆田山	実8.1	△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 05/24 1新潟85R 3着/16頭+0.2秒 04/26 3京都25R 5着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神25R 4着/12頭+0.4秒 03/14 1中京15R 8着/18頭+1.0秒 01/25 1京都91R 9着/11頭+1.8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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
13	ルクスディグニティ	幸	実29.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/23 3京都95R 3着/14頭+0.2秒 05/02 3京都35R 9着/13頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京55R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 16着/18頭+1.8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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
14	アイスフォーク	Ｍデムーロ	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アラムシャピラス

騎手川田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ダンツウルス

3.7倍

EV -73%

▲3ホウオウモチーヴ

6.1倍

EV -56%

出走馬全14頭

×11

アラムシャピラス

川田

1.8倍

-87%

›

○8

ダンツウルス

田口

3.7倍

-73%

›

▲3

ホウオウモチーヴ

松山

6.1倍

-56%

›

△12

ブルーザー

☆田山

8.1倍

-42%

›

△14

アイスフォーク

Ｍデムーロ

18.6倍

+32%

›

△13

ルクスディグニティ

幸

29.7倍

+112%

›

▽4

レイワノキセキ

高倉

61.0倍

+335%

›

▽5

ヴィーラー

富田

86.5倍

+517%

›

▽1

アクティブヘイロー

コレット

119.5倍

+753%

›

▽10

デルマタイセツ

藤懸

154.2倍

+999%

›

▽9

ドットカモン

西塚

155.7倍

+999%

›

▽7

メイショウユウゲン

▲森田

232.2倍

+999%

›

▽6

ニテンイチリュウ

◇永島

260.4倍

+999%

›

▽2

カフジマリボー

△柴田裕

270.6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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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