小倉 4R 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。

4R 小倉競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マーゴットガイア	西村淳	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
前5走 04/19 3中山81R 3着/12頭+0.1秒 03/21 1中京34R 10着/18頭+0.8秒 12/14 5中京44R 2着/13頭+0.1秒 10/05 3京都25R 10着/13頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヒデガミティアラ	▲森田	実282.0	×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
前5走 04/25 3京都16R 15着/16頭+1.9秒 04/12 1福島24R 9着/16頭+1.0秒 01/25 1小倉25R 10着/18頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	アキノビューティー	鮫島良	実5.8	×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
前5走 02/22 1阪神21R 2着/10頭+0.9秒 02/07 2京都34R 3着/16頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	カワキタベレッタ	望月洵	実194.3	×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
前5走 05/10 1新潟42R 13着/15頭+1.3秒 02/25 佐賀4R 4着/12頭+0.4秒 01/10 1京都31R 14着/16頭+3.3秒 12/27 5中山71R 9着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟15R 11着/15頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	オーケーキュート	Ｍデムーロ	実14.3	×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
前5走 05/16 3京都75R 8着/14頭+1.0秒 04/18 2阪神74R 14着/18頭+1.7秒 03/28 1中京53R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	アンティスマ	太宰	実3.7	×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
前5走 06/06 3阪神11R 2着/16頭+0.6秒 02/10 2京都43R 11着/14頭+1.9秒 01/12 1京都53R 2着/16頭+0.2秒 11/16 4京都44R 9着/11頭+2.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ショルタメンテ推奨	△田山	実63.1	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 3京都21R 9着/16頭+2.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	モンテパステル	富田	実31.4	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ダンツカレン推奨	▲川端	実92.7	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/11 2阪神54R 12着/15頭+1.1秒 03/29 2阪神23R 14着/16頭+2.0秒 03/14 1阪神71R 8着/13頭+2.3秒 10/19 3京都75R 10着/11頭+2.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	イットガール	角田和	実64.5	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヴォメロ	松山	実24.2	×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
前5走 05/03 3京都41R 10着/15頭+2.0秒 04/12 2阪神61R 5着/16頭+0.9秒 01/24 1京都81R 12着/12頭+3.8秒 01/04 1京都14R 4着/12頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ダノンロワール推奨	団野	実18.8	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/06 3阪神13R 3着/16頭+1.5秒 04/05 2阪神41R 10着/15頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	デルマトカチ	国分優	実273.2	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	セントピュアベース	松若	実27.2	×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
前5走 05/24 3京都101R 6着/15頭+1.5秒 05/03 3京都43R 8着/15頭+1.2秒 04/07 川崎7R 4着/11頭+0.7秒 12/06 5阪神13R 16着/17頭+2.0秒 11/15 4京都35R 5着/18頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヴェロシオン	高倉	実215.4	×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
前5走 04/25 3京都16R 14着/16頭+1.6秒 04/11 1福島13R 14着/16頭+2.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	エンジェルグラース推奨	◇永島	実38.4	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 1新潟12R 8着/15頭+2.5秒 04/04 2阪神31R 8着/16頭+2.4秒 02/14 1小倉71R 5着/16頭+0.7秒 01/25 1小倉21R 3着/16頭+0.8秒 01/05 1京都21R 7着/14頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

マーゴットガイア

騎手西村淳

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-99%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

×1

マーゴットガイア

西村淳

2.0倍

-99%

›

×2

ヒデガミティアラ

▲森田

282.0倍

-99%

›

×3

アキノビューティー

鮫島良

5.8倍

-99%

›

×4

カワキタベレッタ

望月洵

194.3倍

-99%

›

×5

オーケーキュート

Ｍデムーロ

14.3倍

-99%

›

×6

アンティスマ

太宰

3.7倍

-99%

›

×7

ショルタメンテ

△田山

63.1倍

-99%

›

×8

モンテパステル

富田

31.4倍

-99%

›

×9

ダンツカレン

▲川端

92.7倍

-99%

›

×10

イットガール

角田和

64.5倍

-99%

›

×11

ヴォメロ

松山

24.2倍

-99%

›

×12

ダノンロワール

団野

18.8倍

-99%

›

×13

デルマトカチ

国分優

273.2倍

-99%

›

×14

セントピュアベース

松若

27.2倍

-99%

›

×15

ヴェロシオン

高倉

215.4倍

-99%

›

×16

エンジェルグラース

◇永島

38.4倍

-99%

›

💡 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 12 ダノンロワール実18.8倍期待値 +19% 推奨 15.7〜100.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 9 ダンツカレン実92.7倍期待値 +541% 推奨 14.5〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 7 ショルタメンテ実63.1倍期待値 +304% 推奨 15.6〜100.0倍 200円 ❌不的中
単勝 16 エンジェルグラース実38.4倍期待値 +129% 推奨 16.8〜100.0倍 100円 ❌不的中3着

※ 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。