小倉 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 小倉競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キーウェーブ	城戸	実48.5	B▽ A▽勝率12% EV+506% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/24 3京都109R 7着/10頭+1.1秒 03/21 2中山79R 14着/15頭+1.0秒 02/07 1小倉510R 6着/16頭+1.0秒 11/23 4京都69R 9着/13頭+0.9秒 08/23 4中京110R 12着/13頭+1.0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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +488% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +506% ※ 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	ヤマニンループ推奨	藤懸	実11.1	B○ A△勝率12% EV+38% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 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。
3	タンテドヴィーヴル	亀田	実1.8	B× A×勝率12% EV-77% 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67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4秒 11/09 4京都212R 7着/17頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 14.6% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -78% ※ 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	モアニ	永島	実6.3	B△ A▲勝率12% EV-21% 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／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 1着/16頭勝利 03/29 1中京66R 13着/13頭+1.3秒 02/21 1小倉98R 9着/16頭+0.8秒 09/14 4阪神47R 11着/14頭+0.9秒 08/09 3中京512R 8着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -21% ※ 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	ハイディージェン	幸	実33.0	B▽ A▽勝率12% EV+312% 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33%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +300% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +312% ※ 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	ゼンノインヴォーク	松山	実5.0	B▲ A○勝率12% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／413日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 413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 12.1% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 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。
7	クスクス推奨	酒井	実14.3	B△ A△勝率12% EV+78% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都109R 6着/10頭+0.8秒 05/09 3京都59R 3着/11頭+0.4秒 04/25 3京都112R 11着/11頭+2.0秒 02/01 2京都212R 4着/7頭+0.3秒 12/07 5中京210R 12着/13頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.5% / 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。
8	ユメハハテシナク	松若	実7.7	B△ A△勝率12% EV-3% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／414日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 414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 12.1% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -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 ×

タンテドヴィーヴル

騎手亀田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2ヤマニンループ

11.1倍

EV +40%

▲A:○6ゼンノインヴォーク

5.0倍

EV -39%

出走馬全8頭

×A:×3

タンテドヴィーヴル

亀田

1.8倍

-73%

›

○A:△2

ヤマニンループ

藤懸

11.1倍

+40%

›

▲A:○6

ゼンノインヴォーク

松山

5.0倍

-39%

›

△A:▲4

モアニ

永島

6.3倍

-23%

›

△A:△8

ユメハハテシナク

松若

7.7倍

-6%

›

△A:△7

クスクス

酒井

14.3倍

+73%

›

▽A:▽5

ハイディージェン

幸

33.0倍

+300%

›

▽A:▽1

キーウェーブ

城戸

48.5倍

+488%

›

💡 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 7 クスクス実14.3倍期待値 +78% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 2 ヤマニンループ実11.1倍期待値 +38% 推奨 8.0〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 クスクス実14.3倍期待値 +73% 推奨 8.2〜30.0倍 300円
単勝 2 ヤマニンループ実11.1倍期待値 +40% 推奨 8.0〜30.0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

9R 小倉競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キーウェーブ	城戸	実48.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/24 3京都109R 7着/10頭+1.1秒 03/21 2中山79R 14着/15頭+1.0秒 02/07 1小倉510R 6着/16頭+1.0秒 11/23 4京都69R 9着/13頭+0.9秒 08/23 4中京110R 12着/13頭+1.0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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +506% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
2	ヤマニンループ推奨	藤懸	実11.1	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神29R 2着/8頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 406日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	タンテドヴィーヴル	亀田	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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4秒 11/09 4京都212R 7着/17頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (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。
4	モアニ	永島	実6.3	▲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／前走勝利の勢い／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島512R 1着/16頭勝利 03/29 1中京66R 13着/13頭+1.3秒 02/21 1小倉98R 9着/16頭+0.8秒 09/14 4阪神47R 11着/14頭+0.9秒 08/09 3中京512R 8着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
5	ハイディージェン	幸	実33.0	▽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33%と適性高／直近3走平均9.3着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
6	ゼンノインヴォーク	松山	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／413日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0秒 06/01 2京都127R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 413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 12.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
7	クスクス推奨	酒井	実14.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都109R 6着/10頭+0.8秒 05/09 3京都59R 3着/11頭+0.4秒 04/25 3京都112R 11着/11頭+2.0秒 02/01 2京都212R 4着/7頭+0.3秒 12/07 5中京210R 12着/13頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
8	ユメハハテシナク	松若	実7.7	△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12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／414日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2秒 05/31 2東京1112R 14着/15頭+2.2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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 414日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タンテドヴィーヴル

騎手亀田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ゼンノインヴォーク

5.0倍

EV -37%

▲4モアニ

6.3倍

EV -21%

出走馬全8頭

×3

タンテドヴィーヴル

亀田

1.8倍

-77%

›

○6

ゼンノインヴォーク

松山

5.0倍

-37%

›

▲4

モアニ

永島

6.3倍

-21%

›

△8

ユメハハテシナク

松若

7.7倍

-3%

›

△2

ヤマニンループ

藤懸

11.1倍

+38%

›

△7

クスクス

酒井

14.3倍

+78%

›

▽5

ハイディージェン

幸

33.0倍

+312%

›

▽1

キーウェーブ

城戸

48.5倍

+506%

›

💡 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 7 クスクス実14.3倍期待値 +78% 推奨 8.0〜30.0倍 300円
単勝 2 ヤマニンループ実11.1倍期待値 +38% 推奨 8.0〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 クスクス実14.3倍期待値 +73% 推奨 8.2〜30.0倍 300円
単勝 2 ヤマニンループ実11.1倍期待値 +40% 推奨 8.0〜30.0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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