小倉 8R 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

8R 小倉競馬場　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイカンアズーラ	酒井	実5.1	B△ A▲勝率7% EV-63% 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 05/03 3京都46R 11着/16頭+1.0秒 03/15 1阪神81R 1着/16頭勝利 01/25 1京都93R 2着/12頭+0.1秒 11/29 4京都71R 5着/14頭+0.9秒 11/15 4京都32R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.1% / 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	イイデカンタロウ	菱田	実47.0	B▽ A▽勝率7% EV+235% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島38R 14着/15頭+3.1秒 03/28 1中京56R 6着/16頭+0.9秒 12/28 5阪神87R 13着/16頭+2.3秒 12/13 5阪神38R 5着/16頭+1.3秒 11/30 4京都87R 15着/16頭+4.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +236% ※ 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	スマッシング	☆田山	実3.4	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（直近3走平均2.7着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 4着/15頭+1.1秒 04/12 2阪神61R 2着/16頭+0.0秒 03/21 1阪神94R 2着/15頭+0.2秒 03/01 1阪神42R 9着/16頭+1.4秒 01/10 1京都35R 7着/18頭+0.7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 2.7着 (安定) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.1% / 期待値 -76% ※ 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	アメリカンビヨンド	西塚	実8.5	B▲ A△勝率7% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 7着/16頭+0.8秒 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14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 9.0着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -39% ※ 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	ヨドノゴールド	角田和	実52.1	B▽ A▽勝率7% EV+272% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 9着/15頭+1.2秒 04/26 1福島612R 11着/16頭+1.1秒 01/25 1小倉23R 3着/14頭+0.7秒 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0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 7.7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) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +272% ※ 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	サンライズジュピタ	西村淳	実12.4	B▽ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 1新潟712R 7着/15頭+0.8秒 05/09 1新潟37R 2着/15頭+0.8秒 04/18 2阪神712R 6着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神36R 12着/16頭+1.7秒 01/04 1京都18R 6着/16頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -11% ※ 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	ペルセポネ	吉村	実13.0	B△ A▽勝率7% EV-7% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神26R 9着/11頭+1.7秒 02/01 2京都26R 16着/16頭+2.8秒 12/21 5中京65R 1着/15頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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。
8	ナンヨークリスタル	泉谷	実80.5	B▽ A▽勝率7% EV+475% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／400日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 400日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +439% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +475% ※ 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	ドラムメジャー	松山	実4.8	B× A○勝率7% EV-65% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（84日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 12着/18頭+1.2秒 02/22 1小倉102R 9着/18頭+1.3秒 02/01 1小倉45R 2着/18頭+0.2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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.1% / 期待値 -66% ※ 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	プルミエールパス	△柴田裕	実8.4	B○ A△勝率7% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 12着/15頭+1.5秒 04/18 1福島37R 3着/15頭+0.0秒 03/14 1中京18R 4着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉113R 3着/14頭+0.3秒 12/13 5中京32R 6着/16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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 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。
11	スレッドザニードル	国分恭	実75.4	B▽ A▽勝率7% EV+438% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（245日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16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 7.0着 (不振) △ ローテーション 245日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +439% ※ 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	ジャンシ	コレット	実41.2	B△ A▽勝率7% EV+194% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神56R 10着/12頭+2.8秒 12/21 5中京69R 16着/16頭+3.7秒 11/30 4京都81R 1着/16頭勝利 11/16 3福島41R 3着/16頭+1.0秒 09/27 4阪神83R 13着/14頭+2.2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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +194% ※ 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	ミヤフロント	幸	実20.9	B▽ A▽勝率7% EV+49% 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）
前5走 05/23 1新潟79R 4着/16頭+0.3秒 02/14 1小倉73R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉31R 4着/14頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 11着/14頭+1.2秒 11/30 4京都83R 4着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +49% ※ 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	ミヤラティーニ	松若	実30.6	B▽ A▽勝率7% EV+118% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 10着/16頭+1.1秒 04/19 2阪神86R 10着/15頭+0.8秒 12/20 5中京51R 1着/16頭勝利 10/11 3京都31R 4着/16頭+0.5秒 08/17 3中京82R 8着/16頭+2.1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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 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。

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 ×

スマッシング

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10プルミエールパス

8.4倍

EV -21%

▲A:△4アメリカンビヨンド

8.5倍

EV -20%

出走馬全14頭

×A:×3

スマッシング

☆田山

3.4倍

-68%

›

○A:△10

プルミエールパス

△柴田裕

8.4倍

-21%

›

▲A:△4

アメリカンビヨンド

西塚

8.5倍

-20%

›

△A:▽12

ジャンシ

コレット

41.2倍

+283%

›

△A:▲1

アイカンアズーラ

酒井

5.1倍

-65%

›

△A:▽7

ペルセポネ

吉村

13.0倍

-12%

›

▽A:▽13

ミヤフロント

幸

20.9倍

+40%

›

▽A:▽5

ヨドノゴールド

角田和

52.1倍

+249%

›

▽A:▽11

スレッドザニードル

国分恭

75.4倍

+405%

›

▽A:▽8

ナンヨークリスタル

泉谷

80.5倍

+439%

›

×A:○9

ドラムメジャー

松山

4.8倍

-72%

›

▽A:△6

サンライズジュピタ

西村淳

12.4倍

-29%

›

▽A:▽14

ミヤラティーニ

松若

30.6倍

+72%

›

▽A:▽2

イイデカンタロウ

菱田

47.0倍

+165%

›

💡 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）

8R 小倉競馬場　発走 14:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイカンアズーラ	酒井	実5.1	▲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 05/03 3京都46R 11着/16頭+1.0秒 03/15 1阪神81R 1着/16頭勝利 01/25 1京都93R 2着/12頭+0.1秒 11/29 4京都71R 5着/14頭+0.9秒 11/15 4京都32R 2着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 7.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
2	イイデカンタロウ	菱田	実47.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島38R 14着/15頭+3.1秒 03/28 1中京56R 6着/16頭+0.9秒 12/28 5阪神87R 13着/16頭+2.3秒 12/13 5阪神38R 5着/16頭+1.3秒 11/30 4京都87R 15着/16頭+4.3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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
3	スマッシング	☆田山	実3.4	×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2.7着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都41R 4着/15頭+1.1秒 04/12 2阪神61R 2着/16頭+0.0秒 03/21 1阪神94R 2着/15頭+0.2秒 03/01 1阪神42R 9着/16頭+1.4秒 01/10 1京都35R 7着/18頭+0.7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 2.7着 (安定) × 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 7.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	アメリカンビヨンド	西塚	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9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 7着/16頭+0.8秒 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14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 9.0着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	ヨドノゴールド	角田和	実52.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 9着/15頭+1.2秒 04/26 1福島612R 11着/16頭+1.1秒 01/25 1小倉23R 3着/14頭+0.7秒 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0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 7.7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) +272% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
6	サンライズジュピタ	西村淳	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 1新潟712R 7着/15頭+0.8秒 05/09 1新潟37R 2着/15頭+0.8秒 04/18 2阪神712R 6着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神36R 12着/16頭+1.7秒 01/04 1京都18R 6着/16頭+0.6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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
7	ペルセポネ	吉村	実13.0	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神26R 9着/11頭+1.7秒 02/01 2京都26R 16着/16頭+2.8秒 12/21 5中京65R 1着/15頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
8	ナンヨークリスタル	泉谷	実80.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／400日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2秒 06/14 1函館18R 5着/12頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 400日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +475% (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。
9	ドラムメジャー	松山	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 12着/18頭+1.2秒 02/22 1小倉102R 9着/18頭+1.3秒 02/01 1小倉45R 2着/18頭+0.2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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	プルミエールパス	△柴田裕	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 12着/15頭+1.5秒 04/18 1福島37R 3着/15頭+0.0秒 03/14 1中京18R 4着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉113R 3着/14頭+0.3秒 12/13 5中京32R 6着/16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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 7.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	スレッドザニードル	国分恭	実75.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（245日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16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 7.0着 (不振) △ ローテーション 245日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +438% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
12	ジャンシ	コレット	実41.2	▽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／134日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神56R 10着/12頭+2.8秒 12/21 5中京69R 16着/16頭+3.7秒 11/30 4京都81R 1着/16頭勝利 11/16 3福島41R 3着/16頭+1.0秒 09/27 4阪神83R 13着/14頭+2.2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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 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 7.1% (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。
13	ミヤフロント	幸	実20.9	▽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）
前5走 05/23 1新潟79R 4着/16頭+0.3秒 02/14 1小倉73R 1着/14頭勝利 01/31 1小倉31R 4着/14頭+0.8秒 12/13 5阪神33R 11着/14頭+1.2秒 11/30 4京都83R 4着/13頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ミヤラティーニ	松若	実30.6	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 10着/16頭+1.1秒 04/19 2阪神86R 10着/15頭+0.8秒 12/20 5中京51R 1着/16頭勝利 10/11 3京都31R 4着/16頭+0.5秒 08/17 3中京82R 8着/16頭+2.1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) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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

スマッシング

騎手 ☆田山

単勝オッズ

3.4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

○9ドラムメジャー

4.8倍

EV -65%

▲1アイカンアズーラ

5.1倍

EV -63%

出走馬全14頭

×3

スマッシング

☆田山

3.4倍

-75%

›

○9

ドラムメジャー

松山

4.8倍

-65%

›

▲1

アイカンアズーラ

酒井

5.1倍

-63%

›

△10

プルミエールパス

△柴田裕

8.4倍

-40%

›

△4

アメリカンビヨンド

西塚

8.5倍

-39%

›

△6

サンライズジュピタ

西村淳

12.4倍

-11%

›

▽7

ペルセポネ

吉村

13.0倍

-7%

›

▽13

ミヤフロント

幸

20.9倍

+49%

›

▽14

ミヤラティーニ

松若

30.6倍

+118%

›

▽12

ジャンシ

コレット

41.2倍

+194%

›

▽2

イイデカンタロウ

菱田

47.0倍

+235%

›

▽5

ヨドノゴールド

角田和

52.1倍

+272%

›

▽11

スレッドザニードル

国分恭

75.4倍

+438%

›

▽8

ナンヨークリスタル

泉谷

80.5倍

+475%

›

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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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