小倉 12R 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

12R 小倉競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アウローラシエル	幸	実31.3	B▽ A△勝率11% EV+247% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +231% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.1% / 期待値 +248% ※ 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	ヴィーナスバブル	松若	実31.4	B▽ A▽勝率11% EV+248% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +232% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.1% / 期待値 +249% ※ 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	ブリッツアロング	菱田	実93.0	B▽ A▽勝率11% EV+933% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山87R 9着/13頭+1.1秒 03/21 2中山712R 6着/16頭+1.0秒 01/24 1中山87R 15着/16頭+2.6秒 10/25 4新潟37R 13着/14頭+3.3秒 05/24 1新潟79R 14着/15頭+2.6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 10.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +885% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.1% / 期待値 +933% ※ 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	ロングトールサリー	西村淳	実2.8	B△ A○勝率11% EV-68% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/24 2東京1011R 11着/18頭+0.7秒 05/02 3京都39R 7着/9頭+1.2秒 02/22 1阪神25R 1着/13頭勝利 12/06 5中京15R 2着/14頭+0.2秒 11/16 4京都45R 2着/9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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.1% / 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。
5	フレイムスター	吉村	実8.8	B△ A△勝率11% EV-2% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/06 3阪神19R 5着/9頭+0.7秒 05/23 2東京96R 5着/14頭+1.1秒 03/28 2阪神111R 5着/7頭+0.8秒 03/15 2中山611R 16着/16頭+3.0秒 02/01 1東京29R 6着/12頭+0.5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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 -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	オーシンエス推奨	渡辺竜	実17.2	B◎ A△勝率11% EV+91% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ17.2倍で期待値+117%の有力候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/17 3京都87R 3着/12頭+0.5秒 03/28 1中京58R 9着/14頭+0.5秒 02/07 1小倉59R 13着/13頭+3.8秒 08/30 4中京38R 5着/8頭+0.5秒 07/05 2小倉39R 3着/8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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +91% ※ 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	ミッキージャンプ	高杉	実2.0	B○ A×勝率11% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都79R 2着/10頭+0.0秒 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.1% / 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。
8	グラスベルグ	亀田	実7.4	B△ A▲勝率11% EV-17% 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50%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島43R 1着/16頭勝利 11/24 5東京66R 5着/13頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -18% ※ 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	ゼットエイト	森田	実39.1	B▲ A▽勝率11% EV+334% 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走平均9.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 10着/16頭+0.9秒 02/22 1小倉109R 9着/12頭+1.4秒 02/15 1小倉86R 10着/16頭+0.6秒 12/14 5中京49R 7着/12頭+1.6秒 11/22 3福島59R 10着/16頭+0.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +347% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.1% / 期待値 +334% ※ 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

A推奨B推奨Aモデル △

オーシンエス

騎手渡辺竜

単勝オッズ

17.2倍

AI期待値

+117%

買い目

¥700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×7ミッキージャンプ

2.0倍

EV -77%

▲A:▽9ゼットエイト

39.1倍

EV +347%

出走馬全9頭

◎A:△6

オーシンエス

渡辺竜

17.2倍

+117%

›

○A:×7

ミッキージャンプ

高杉

2.0倍

-77%

›

▲A:▽9

ゼットエイト

森田

39.1倍

+347%

›

△A:▲8

グラスベルグ

亀田

7.4倍

-18%

›

△A:△5

フレイムスター

吉村

8.8倍

-2%

›

△A:○4

ロングトールサリー

西村淳

2.8倍

-70%

›

▽A:△1

アウローラシエル

幸

31.3倍

+231%

›

▽A:▽2

ヴィーナスバブル

松若

31.4倍

+232%

›

▽A:▽3

ブリッツアロング

菱田

93.0倍

+885%

›

💡 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 6 オーシンエス実17.2倍期待値 +91% 推奨 9.0〜30.0倍 300円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 オーシンエス実17.2倍期待値 +117% 推奨 8.0〜30.0倍 400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

12R 小倉競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アウローラシエル	幸	実31.3	△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0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
2	ヴィーナスバブル	松若	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +248% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ブリッツアロング	菱田	実93.0	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山87R 9着/13頭+1.1秒 03/21 2中山712R 6着/16頭+1.0秒 01/24 1中山87R 15着/16頭+2.6秒 10/25 4新潟37R 13着/14頭+3.3秒 05/24 1新潟79R 14着/15頭+2.6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 10.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +933% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
4	ロングトールサリー	西村淳	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/24 2東京1011R 11着/18頭+0.7秒 05/02 3京都39R 7着/9頭+1.2秒 02/22 1阪神25R 1着/13頭勝利 12/06 5中京15R 2着/14頭+0.2秒 11/16 4京都45R 2着/9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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	フレイムスター	吉村	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/06 3阪神19R 5着/9頭+0.7秒 05/23 2東京96R 5着/14頭+1.1秒 03/28 2阪神111R 5着/7頭+0.8秒 03/15 2中山611R 16着/16頭+3.0秒 02/01 1東京29R 6着/12頭+0.5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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
6	オーシンエス推奨	渡辺竜	実17.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+91%の中穴候補（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/17 3京都87R 3着/12頭+0.5秒 03/28 1中京58R 9着/14頭+0.5秒 02/07 1小倉59R 13着/13頭+3.8秒 08/30 4中京38R 5着/8頭+0.5秒 07/05 2小倉39R 3着/8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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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。
7	ミッキージャンプ	高杉	実2.0	×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／前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都79R 2着/10頭+0.0秒 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	グラスベルグ	亀田	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島43R 1着/16頭勝利 11/24 5東京66R 5着/13頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
9	ゼットエイト	森田	実39.1	▽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／直近3走平均9.7着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島19R 10着/16頭+0.9秒 02/22 1小倉109R 9着/12頭+1.4秒 02/15 1小倉86R 10着/16頭+0.6秒 12/14 5中京49R 7着/12頭+1.6秒 11/22 3福島59R 10着/16頭+0.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +334% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミッキージャンプ

騎手高杉

単勝オッズ

2.0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

○4ロングトールサリー

2.8倍

EV -68%

▲8グラスベルグ

7.4倍

EV -17%

出走馬全9頭

×7

ミッキージャンプ

高杉

2.0倍

-77%

›

○4

ロングトールサリー

西村淳

2.8倍

-68%

›

▲8

グラスベルグ

亀田

7.4倍

-17%

›

△5

フレイムスター

吉村

8.8倍

-2%

›

△6

オーシンエス

渡辺竜

17.2倍

+91%

›

△1

アウローラシエル

幸

31.3倍

+247%

›

▽2

ヴィーナスバブル

松若

31.4倍

+248%

›

▽9

ゼットエイト

森田

39.1倍

+334%

›

▽3

ブリッツアロング

菱田

93.0倍

+933%

›

💡 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 6 オーシンエス実17.2倍期待値 +91% 推奨 9.0〜30.0倍 300円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 オーシンエス実17.2倍期待値 +117% 推奨 8.0〜30.0倍 400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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