小倉 11R 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

11R 小倉競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンダンハヤブサ	酒井	実39.8	B▽ A▽勝率6% EV+121% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 5着/13頭+0.2秒 04/19 2阪神811R 5着/10頭+0.6秒 02/22 1阪神29R 1着/10頭勝利 02/07 1小倉510R 12着/16頭+1.9秒 11/09 4京都29R 4着/8頭+0.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +121% ※ 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	タガノアビー	幸	実7.0	B× A△勝率6% EV-61% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都910R 1着/16頭勝利 03/28 1中京511R 13着/16頭+1.5秒 01/25 1京都97R 1着/10頭勝利 08/16 3中京78R 2着/8頭+0.2秒 05/25 2東京1011R 3着/18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 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 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。
3	ナムラエイハブ	田山	実61.6	B▽ A▽勝率6% EV+242% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/24 3京都1011R 7着/13頭+0.8秒 03/08 1阪神611R 8着/13頭+1.1秒 02/22 1小倉1011R 4着/16頭+0.3秒 12/06 5阪神111R 9着/14頭+1.0秒 10/25 3京都811R 2着/10頭+0.0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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +246% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +242% ※ 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	コパノサントス	藤懸	実146.4	B▽ A▽勝率6% EV+713% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +723% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +713% ※ 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	エヒト	吉村	実18.2	B▽ A▽勝率6% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 435日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 期待値 +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。
6	ガイアメンテ	川田	実5.7	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／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都1011R 1着/13頭勝利 04/12 1福島211R 2着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 7着/16頭+0.7秒 01/04 1京都111R 17着/18頭+1.0秒 11/16 4京都412R 1着/12頭勝利
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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 5.6% / 期待値 -68% ※ 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	トータルクラリティ	国分優	実224.4	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13.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神510R 12着/13頭+2.6秒 02/21 1東京711R 14着/15頭+3.5秒 11/30 4京都811R 14着/16頭+3.8秒 09/28 4阪神911R 12着/12頭+1.1秒 05/11 2東京611R 18着/18頭+2.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99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 6.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1147% ※ 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	サフィラ	西村淳	実20.6	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（直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟511R 13着/15頭+1.0秒 03/15 1中京211R 9着/14頭+0.5秒 02/15 2京都611R 5着/12頭+0.4秒 11/16 4京都411R 7着/16頭+0.6秒 10/12 4東京411R 12着/16頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +14% ※ 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	ジーティーアダマン	松山	実6.6	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/24 3京都1011R 3着/13頭+0.4秒 03/14 1阪神710R 1着/11頭勝利 02/14 2京都510R 2着/16頭+0.1秒 10/26 3京都911R 18着/18頭+6.8秒 09/15 4中山511R 11着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.6% / 期待値 -63% ※ 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	マイネルメモリー	菱田	実42.2	B▽ A▽勝率6% EV+134% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +134% ※ 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	カネフラ	富田	実134.4	B▽ A▽勝率6% EV+646% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／428日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +551% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +647% ※ 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	ケイズレーヴ	渡辺竜	実159.9	B▽ A▽勝率6% EV+788% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 17位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +675% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +788% ※ 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	カエルム	Ｍデムーロ	実45.0	B△ A▽勝率6% EV+150% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山39R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉910R 4着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉110R 2着/9頭+1.0秒 11/16 3福島410R 6着/16頭+0.8秒 10/18 3京都610R 5着/9頭+0.7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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +150% ※ 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	ウエストナウ	高杉	実11.8	B○ A△勝率6% EV-34% 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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京610R 1着/12頭勝利 04/11 2阪神510R 2着/13頭+0.0秒 01/04 1中山111R 11着/14頭+0.6秒 12/06 5阪神111R 13着/14頭+1.6秒 11/15 4京都310R 1着/16頭勝利
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 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 6.5% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -34% ※ 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	テーオーソラネル	田口	実277.0	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／644日ぶりの実戦）
前5走 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 644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 4.8% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1439% ※ 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	ノーランサンライズ	今村	実25.2	B▲ A▽勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/23 3京都910R 11着/16頭+0.8秒 03/08 2中山49R 16着/16頭+3.9秒 02/14 2京都510R 5着/16頭+0.9秒 11/24 3福島610R 1着/16頭勝利 11/08 4京都112R 1着/14頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 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。
17	ジョバンニ	コレット	実2.6	B× A×勝率6% EV-85% 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（84日ぶりの実戦）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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 4.7着 × 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 6.5% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 5.6% / 期待値 -86% ※ 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。
18	レーゼドラマ	松若	実17.2	B▽ A△勝率6% EV-4% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山311R 6着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉611R 1着/12頭勝利 10/19 3京都711R 17着/18頭+3.8秒 08/03 1札幌411R 10着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 91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 5.6% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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 ×

ジョバンニ

騎手コレット

単勝オッズ

2.6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:△14ウエストナウ

11.8倍

EV -23%

▲A:▽16ノーランサンライズ

25.2倍

EV +62%

出走馬全18頭

×A:×17

ジョバンニ

コレット

2.6倍

-83%

›

○A:△14

ウエストナウ

高杉

11.8倍

-23%

›

▲A:▽16

ノーランサンライズ

今村

25.2倍

+62%

›

△A:▽13

カエルム

Ｍデムーロ

45.0倍

+190%

›

△A:▽7

トータルクラリティ

国分優

224.4倍

+999%

›

△A:○6

ガイアメンテ

川田

5.7倍

-67%

›

×A:▲9

ジーティーアダマン

松山

6.6倍

-62%

›

▽A:△18

レーゼドラマ

松若

17.2倍

-3%

›

▽A:▽1

ゼンダンハヤブサ

酒井

39.8倍

+123%

›

▽A:▽3

ナムラエイハブ

田山

61.6倍

+246%

›

▽A:▽4

コパノサントス

藤懸

146.4倍

+723%

›

×A:△2

タガノアビー

幸

7.0倍

-66%

›

▽A:▽5

エヒト

吉村

18.2倍

-11%

›

▽A:▽8

サフィラ

西村淳

20.6倍

›

▽A:▽10

マイネルメモリー

菱田

42.2倍

+104%

›

▽A:▽11

カネフラ

富田

134.4倍

+551%

›

▽A:▽12

ケイズレーヴ

渡辺竜

159.9倍

+675%

›

▽A:▽15

テーオーソラネル

田口

277.0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）

11R 小倉競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンダンハヤブサ	酒井	実39.8	▽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／63日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 5着/13頭+0.2秒 04/19 2阪神811R 5着/10頭+0.6秒 02/22 1阪神29R 1着/10頭勝利 02/07 1小倉510R 12着/16頭+1.9秒 11/09 4京都29R 4着/8頭+0.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
2	タガノアビー	幸	実7.0	△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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/23 3京都910R 1着/16頭勝利 03/28 1中京511R 13着/16頭+1.5秒 01/25 1京都97R 1着/10頭勝利 08/16 3中京78R 2着/8頭+0.2秒 05/25 2東京1011R 3着/18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 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
3	ナムラエイハブ	田山	実61.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/24 3京都1011R 7着/13頭+0.8秒 03/08 1阪神611R 8着/13頭+1.1秒 02/22 1小倉1011R 4着/16頭+0.3秒 12/06 5阪神111R 9着/14頭+1.0秒 10/25 3京都811R 2着/10頭+0.0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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
4	コパノサントス	藤懸	実146.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4秒 03/23 1阪神811R 10着/11頭+3.4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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +713% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
5	エヒト	吉村	実18.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率100%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／435日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1秒 05/10 2東京511R 8着/18頭+1.1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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 100% (得意) △ ローテーション 435日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
6	ガイアメンテ	川田	実5.7	○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）
前5走 05/24 3京都1011R 1着/13頭勝利 04/12 1福島211R 2着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 7着/16頭+0.7秒 01/04 1京都111R 17着/18頭+1.0秒 11/16 4京都412R 1着/12頭勝利
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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
7	トータルクラリティ	国分優	実224.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神510R 12着/13頭+2.6秒 02/21 1東京711R 14着/15頭+3.5秒 11/30 4京都811R 14着/16頭+3.8秒 09/28 4阪神911R 12着/12頭+1.1秒 05/11 2東京611R 18着/18頭+2.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 99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 5.6% (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	サフィラ	西村淳	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟511R 13着/15頭+1.0秒 03/15 1中京211R 9着/14頭+0.5秒 02/15 2京都611R 5着/12頭+0.4秒 11/16 4京都411R 7着/16頭+0.6秒 10/12 4東京411R 12着/16頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	ジーティーアダマン	松山	実6.6	▲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3着）
前5走 05/24 3京都1011R 3着/13頭+0.4秒 03/14 1阪神710R 1着/11頭勝利 02/14 2京都510R 2着/16頭+0.1秒 10/26 3京都911R 18着/18頭+6.8秒 09/15 4中山511R 11着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	マイネルメモリー	菱田	実42.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／428日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 9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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
11	カネフラ	富田	実134.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／428日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +646% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ケイズレーヴ	渡辺竜	実159.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 16位 (中位評価) 🌟◎ 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 5.6% (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。
13	カエルム	Ｍデムーロ	実45.0	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/07 2中山39R 1着/13頭勝利 02/21 1小倉910R 4着/16頭+0.3秒 01/24 1小倉110R 2着/9頭+1.0秒 11/16 3福島410R 6着/16頭+0.8秒 10/18 3京都610R 5着/9頭+0.7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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ウエストナウ	高杉	実11.8	△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／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京610R 1着/12頭勝利 04/11 2阪神510R 2着/13頭+0.0秒 01/04 1中山111R 11着/14頭+0.6秒 12/06 5阪神111R 13着/14頭+1.6秒 11/15 4京都310R 1着/16頭勝利
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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
15	テーオーソラネル	田口	実277.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／644日ぶりの実戦）
前5走 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9秒 10/13 4東京311R 15着/16頭+1.9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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 644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 5.6% (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。
16	ノーランサンライズ	今村	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/23 3京都910R 11着/16頭+0.8秒 03/08 2中山49R 16着/16頭+3.9秒 02/14 2京都510R 5着/16頭+0.9秒 11/24 3福島610R 1着/16頭勝利 11/08 4京都112R 1着/14頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
17	ジョバンニ	コレット	実2.6	×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（84日ぶりの実戦）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
18	レーゼドラマ	松若	実17.2	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山311R 6着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉611R 1着/12頭勝利 10/19 3京都711R 17着/18頭+3.8秒 08/03 1札幌411R 10着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 91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 5.6% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジョバンニ

騎手コレット

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ガイアメンテ

5.7倍

EV -68%

▲9ジーティーアダマン

6.6倍

EV -63%

出走馬全18頭

×17

ジョバンニ

コレット

2.6倍

-85%

›

○6

ガイアメンテ

川田

5.7倍

-68%

›

▲9

ジーティーアダマン

松山

6.6倍

-63%

›

△2

タガノアビー

幸

7.0倍

-61%

›

△14

ウエストナウ

高杉

11.8倍

-34%

›

△18

レーゼドラマ

松若

17.2倍

-4%

›

▽5

エヒト

吉村

18.2倍

+1%

›

▽8

サフィラ

西村淳

20.6倍

+14%

›

▽16

ノーランサンライズ

今村

25.2倍

+40%

›

▽1

ゼンダンハヤブサ

酒井

39.8倍

+121%

›

▽10

マイネルメモリー

菱田

42.2倍

+134%

›

▽13

カエルム

Ｍデムーロ

45.0倍

+150%

›

▽3

ナムラエイハブ

田山

61.6倍

+242%

›

▽11

カネフラ

富田

134.4倍

+646%

›

▽4

コパノサントス

藤懸

146.4倍

+713%

›

▽12

ケイズレーヴ

渡辺竜

159.9倍

+788%

›

▽7

トータルクラリティ

国分優

224.4倍

+999%

›

▽15

テーオーソラネル

田口

277.0倍

+999%

›

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