小倉 7R 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

7R 小倉競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピアストイヤーズ	☆田山	実5.9	B× A○勝率6% EV-64% 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（64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 5着/16頭+0.6秒 04/26 1福島68R 3着/15頭+0.1秒 04/12 1福島28R 3着/16頭+0.2秒 01/31 1小倉38R 11着/18頭+1.0秒 11/24 3福島68R 4着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 16.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.1% / 期待値 -64% ※ 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	ウェルカムソング	松若	実5.2	B× A×勝率6% EV-68% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 9着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神72R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 2着/16頭+0.2秒 02/01 2京都22R 8着/15頭+1.4秒 01/05 1京都23R 2着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 5.8% (オッズ暗示: 19.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.1% / 期待値 -69% ※ 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	アスクザアメリカン	富田	実120.5	B▽ A▽勝率6% EV+629% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／218日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 218日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +634% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +629% ※ 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	ヒットザグラウンド	吉村	実44.3	B△ A▽勝率6% EV+168% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 8着/16頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 17着/18頭+3.1秒 02/08 1小倉612R 5着/18頭+0.1秒 12/13 5中京312R 10着/18頭+0.7秒 08/17 1札幌87R 6着/14頭+0.7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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +168% ※ 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	アーリントンロウ	西村淳	実10.2	B▽ A△勝率6% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／378日ぶりの実戦）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 378日休養明け × 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 5.8% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -38% ※ 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	ラブアイミー	松山	実34.7	B▽ A▽勝率6% EV+109% 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）
前5走 05/24 3京都107R 14着/18頭+1.4秒 05/10 1新潟412R 12着/13頭+0.8秒 04/18 1福島312R 9着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉127R 6着/18頭+0.7秒 02/07 1小倉512R 6着/17頭+0.5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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +110% ※ 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	フィラーエ	国分恭	実9.5	B○ A△勝率6% EV-42% 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）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 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。
8	タガノアルブラック	幸	実11.5	B▽ A△勝率6% EV-30% 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100%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島24R 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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 -30% ※ 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	キョラムン	太宰	実11.6	B▲ A▽勝率6% EV-29% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島57R 7着/12頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 6着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉38R 4着/18頭+0.4秒 10/13 3京都57R 4着/15頭+0.7秒 09/14 4阪神412R 6着/16頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 期待値 -30% ※ 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	ダイアナクイーン	酒井	実7.2	B× A×勝率5% EV-66% 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9.7着と低調／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 13.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.6% / 期待値 -67% ※ 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	ミライハーモニー	◇今村	実6.0	B× A▲勝率6% EV-63% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/24 1新潟87R 3着/15頭+0.2秒 05/10 1新潟47R 2着/15頭+0.0秒 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.1% / 期待値 -64% ※ 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	ペルフェツィオーネ	長岡	実103.8	B▽ A▽勝率5% EV+378% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 4.6% / 期待値 +379% ※ 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	マウンテンバローズ	コレット	実16.0	B△ A▽勝率6% EV-3% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山47R 6着/14頭+0.6秒 03/15 1阪神86R 6着/11頭+0.7秒 02/10 1東京45R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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	レオナルドスター	◇永島	実33.6	B▽ A▽勝率6% EV+103% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 6着/12頭+1.0秒 04/19 1福島49R 3着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉127R 10着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉76R 3着/18頭+0.2秒 12/13 5中京312R 2着/18頭+0.1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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 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 5.8% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +103% ※ 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	ソリスディエス	菱田	実76.7	B▽ A▽勝率6% EV+364% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都38R 13着/13頭+6.1秒 03/28 1中京59R 9着/9頭+5.2秒 12/17 川崎6R 1着/12頭勝利 11/18 川崎1R 1着/11頭勝利 10/13 川崎1R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +345% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +364% ※ 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	バーケンティン	Ｍデムーロ	実51.6	B△ A▽勝率6% EV+212% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 11着/15頭+0.9秒 04/25 1福島57R 11着/12頭+1.1秒 02/28 1小倉113R 8着/14頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 3着/14頭+1.2秒 12/14 5中京48R 9着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +214% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +212% ※ 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。
17	イリスアスール	田口	実48.1	B▽ A▽勝率6% EV+191% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 15着/16頭+1.1秒 02/22 1小倉1012R 13着/18頭+0.9秒 12/14 5中京412R 8着/16頭+0.5秒 11/15 3福島37R 9着/16頭+0.6秒 08/23 2札幌17R 10着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +191% ※ 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 ○

ピアストイヤーズ

騎手 ☆田山

単勝オッズ

5.9倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7フィラーエ

9.5倍

EV -42%

▲A:▽9キョラムン

11.6倍

EV -29%

出走馬全17頭

×A:○1

ピアストイヤーズ

☆田山

5.9倍

-64%

›

○A:△7

フィラーエ

国分恭

9.5倍

-42%

›

▲A:▽9

キョラムン

太宰

11.6倍

-29%

›

△A:▽13

マウンテンバローズ

コレット

16.0倍

-2%

›

△A:▽4

ヒットザグラウンド

吉村

44.3倍

+169%

›

△A:▽16

バーケンティン

Ｍデムーロ

51.6倍

+214%

›

▽A:▽3

アスクザアメリカン

富田

120.5倍

+634%

›

×A:×2

ウェルカムソング

松若

5.2倍

-69%

›

×A:▲11

ミライハーモニー

◇今村

6.0倍

-65%

›

×A:×10

ダイアナクイーン

酒井

7.2倍

-58%

›

▽A:△5

アーリントンロウ

西村淳

10.2倍

-40%

›

▽A:△8

タガノアルブラック

幸

11.5倍

-33%

›

▽A:▽14

レオナルドスター

◇永島

33.6倍

+95%

›

▽A:▽17

イリスアスール

田口

48.1倍

+179%

›

▽A:▽15

ソリスディエス

菱田

76.7倍

+345%

›

▽A:▽12

ペルフェツィオーネ

長岡

103.8倍

+503%

›

▽A:▽6

ラブアイミー

松山

34.7倍

+75%

›

💡 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）

7R 小倉競馬場　発走 13:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピアストイヤーズ	☆田山	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟512R 5着/16頭+0.6秒 04/26 1福島68R 3着/15頭+0.1秒 04/12 1福島28R 3着/16頭+0.2秒 01/31 1小倉38R 11着/18頭+1.0秒 11/24 3福島68R 4着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ウェルカムソング	松若	実5.2	×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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 9着/16頭+1.0秒 04/18 2阪神72R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 2着/16頭+0.2秒 02/01 2京都22R 8着/15頭+1.4秒 01/05 1京都23R 2着/14頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
3	アスクザアメリカン	富田	実120.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／218日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 218日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +629% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
4	ヒットザグラウンド	吉村	実44.3	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 8着/16頭+0.7秒 03/01 1小倉127R 17着/18頭+3.1秒 02/08 1小倉612R 5着/18頭+0.1秒 12/13 5中京312R 10着/18頭+0.7秒 08/17 1札幌87R 6着/14頭+0.7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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	アーリントンロウ	西村淳	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／378日ぶりの実戦）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 378日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ラブアイミー	松山	実34.7	▽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）
前5走 05/24 3京都107R 14着/18頭+1.4秒 05/10 1新潟412R 12着/13頭+0.8秒 04/18 1福島312R 9着/16頭+0.9秒 03/01 1小倉127R 6着/18頭+0.7秒 02/07 1小倉512R 6着/17頭+0.5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 11.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
7	フィラーエ	国分恭	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/24 3京都105R 6着/9頭+0.5秒 04/25 1福島52R 1着/16頭勝利 02/21 1小倉96R 7着/16頭+0.9秒 12/27 5阪神74R 6着/15頭+0.7秒 11/09 4京都22R 7着/8頭+2.4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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
8	タガノアルブラック	幸	実11.5	△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100%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島24R 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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
9	キョラムン	太宰	実11.6	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島57R 7着/12頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 6着/18頭+0.4秒 01/31 1小倉38R 4着/18頭+0.4秒 10/13 3京都57R 4着/15頭+0.7秒 09/14 4阪神412R 6着/16頭+1.9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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	ダイアナクイーン	酒井	実7.2	×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9.7着と低調／前走3着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
11	ミライハーモニー	◇今村	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 05/24 1新潟87R 3着/15頭+0.2秒 05/10 1新潟47R 2着/15頭+0.0秒 02/28 1小倉113R 5着/14頭+0.6秒 02/22 1小倉103R 2着/14頭+0.2秒 12/13 5中京32R 11着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ペルフェツィオーネ	長岡	実103.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +378% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
13	マウンテンバローズ	コレット	実16.0	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山47R 6着/14頭+0.6秒 03/15 1阪神86R 6着/11頭+0.7秒 02/10 1東京45R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	レオナルドスター	◇永島	実33.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 6着/12頭+1.0秒 04/19 1福島49R 3着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉127R 10着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉76R 3着/18頭+0.2秒 12/13 5中京312R 2着/18頭+0.1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 6.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
15	ソリスディエス	菱田	実76.7	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都38R 13着/13頭+6.1秒 03/28 1中京59R 9着/9頭+5.2秒 12/17 川崎6R 1着/12頭勝利 11/18 川崎1R 1着/11頭勝利 10/13 川崎1R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +364% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
16	バーケンティン	Ｍデムーロ	実51.6	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 11着/15頭+0.9秒 04/25 1福島57R 11着/12頭+1.1秒 02/28 1小倉113R 8着/14頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 3着/14頭+1.2秒 12/14 5中京48R 9着/16頭+1.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
17	イリスアスール	田口	実48.1	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 15着/16頭+1.1秒 02/22 1小倉1012R 13着/18頭+0.9秒 12/14 5中京412R 8着/16頭+0.5秒 11/15 3福島37R 9着/16頭+0.6秒 08/23 2札幌17R 10着/14頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

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出走馬全17頭

×2

ウェルカムソング

松若

5.2倍

-68%

›

○1

ピアストイヤーズ

☆田山

5.9倍

-64%

›

▲11

ミライハーモニー

◇今村

6.0倍

-63%

›

△7

フィラーエ

国分恭

9.5倍

-42%

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△5

アーリントンロウ

西村淳

10.2倍

-38%

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△8

タガノアルブラック

幸

11.5倍

-30%

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▽9

キョラムン

太宰

11.6倍

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マウンテンバローズ

コレット

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レオナルドスター

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吉村

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田口

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