小倉 6R 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。

6R 小倉競馬場　発走 12:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブクブクー推奨	望月洵	実61.5	×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 03/22 1阪神102R 7着/13頭+1.5秒 03/08 1阪神63R 6着/14頭+0.8秒 01/25 1京都91R 6着/11頭+0.5秒 01/11 1京都43R 12着/16頭+2.8秒 10/26 4東京96R 14着/18頭+1.6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	ベルアズーロ	吉村	実30.5	×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 06/06 3阪神16R 4着/16頭+1.6秒 05/10 3京都65R 12着/13頭+2.6秒 04/11 2阪神54R 9着/15頭+0.9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	エクスマウス	西塚	実160.4	×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 05/02 3京都32R 14着/15頭+3.8秒 04/04 2阪神32R 13着/16頭+3.7秒 12/20 5中山54R 9着/13頭+2.6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	ジャスティンゴッホ	松山	実7.2	×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 03/14 1中京13R 11着/13頭+3.1秒 02/28 1阪神34R 5着/14頭+1.2秒 01/25 1京都92R 7着/16頭+1.1秒 12/07 5阪神26R 2着/9頭+0.3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	ピコオーバル	菱田	実4.7	×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 05/02 3京都32R 2着/15頭+0.6秒 04/12 2阪神62R 3着/16頭+0.9秒 03/28 2阪神14R 4着/13頭+0.4秒 01/12 1京都52R 7着/16頭+1.4秒 06/21 3東京56R 9着/16頭+2.8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	マーチンゲール	団野	実5.1	×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 03/01 1小倉121R 6着/15頭+0.8秒 02/15 2京都61R 3着/10頭+0.2秒 11/29 4京都76R 4着/12頭+0.9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	クロワール	△田山	実49.3	×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 10/26 3京都92R 9着/10頭+1.6秒 10/13 3京都55R 10着/11頭+3.7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	カミノトップワン	△柴田裕	実163.5	×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 04/11 1福島11R 10着/15頭+2.4秒 01/31 2京都14R 6着/11頭+2.1秒 11/23 4京都65R 9着/9頭+2.7秒 ― ―
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	ピエナオルカ	幸	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 05/23 1新潟76R 2着/15頭+0.2秒 03/22 1中京43R 4着/15頭+0.5秒 03/08 1阪神63R 4着/14頭+0.2秒 02/14 2京都53R 5着/11頭+0.4秒 01/25 1京都92R 3着/16頭+0.3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	ラッキーストーン	田口	実21.7	×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 04/05 3中山43R 7着/16頭+3.5秒 03/22 1阪神102R 8着/13頭+2.3秒 ― ― ―
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	ロンバルドシチー	松若	実29.8	×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 04/07 川崎6R 3着/10頭+0.5秒 02/08 1小倉61R 5着/16頭+1.3秒 01/11 1京都41R 5着/16頭+1.6秒 12/21 5中京61R 6着/16頭+1.7秒 09/07 4中山26R 6着/16頭+1.6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	フルドフォルク推奨	加藤	実82.1	×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 03/15 1中京21R 12着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神14R 5着/14頭+1.6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	バチラ推奨	Ｍデムーロ	実45.0	×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25R 9着/12頭+1.0秒 04/11 1福島16R 11着/15頭+1.8秒 03/29 1中京65R 7着/16頭+0.7秒 02/01 1小倉46R 9着/18頭+0.9秒 01/18 1京都75R 5着/17頭+0.5秒
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	キープシャイニング	西村淳	実5.7	×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 05/23 1新潟76R 9着/15頭+3.4秒 05/09 3京都51R 7着/15頭+0.9秒 03/07 1阪神52R 3着/16頭+0.3秒 02/14 2京都54R 2着/16頭+1.3秒 01/31 2京都13R 2着/13頭+0.3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	キングズテイル	角田和	実15.1	×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 03/21 1阪神93R 4着/10頭+1.0秒 03/01 1阪神43R 3着/12頭+0.2秒 01/12 1京都52R 6着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神81R 3着/13頭+0.0秒 10/04 3京都15R 8着/14頭+1.4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	ハギノクリーガー	▲森田	実271.3	×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 02/15 2京都63R 9着/16頭+1.8秒 01/31 2京都13R 10着/13頭+2.8秒 01/05 1京都23R 8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

B推奨

ブクブクー

騎手望月洵

単勝オッズ

61.5倍

AI期待値

-99%

買い目

¥300

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

×1

ブクブクー

望月洵

61.5倍

-99%

›

×2

ベルアズーロ

吉村

30.5倍

-99%

›

×3

エクスマウス

西塚

160.4倍

-99%

›

×4

ジャスティンゴッホ

松山

7.2倍

-99%

›

×5

ピコオーバル

菱田

4.7倍

-99%

›

×6

マーチンゲール

団野

5.1倍

-99%

›

×7

クロワール

△田山

49.3倍

-99%

›

×8

カミノトップワン

△柴田裕

163.5倍

-99%

›

×9

ピエナオルカ

幸

3.7倍

-99%

›

×10

ラッキーストーン

田口

21.7倍

-99%

›

×11

ロンバルドシチー

松若

29.8倍

-99%

›

×12

フルドフォルク

加藤

82.1倍

-99%

›

×13

バチラ

Ｍデムーロ

45.0倍

-99%

›

×14

キープシャイニング

西村淳

5.7倍

-99%

›

×15

キングズテイル

角田和

15.1倍

-99%

›

×16

ハギノクリーガー

▲森田

271.3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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 12 フルドフォルク実82.1倍期待値 +460% 推奨 14.7〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 1 ブクブクー実61.5倍期待値 +344% 推奨 13.8〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 13 バチラ実45.0倍期待値 +197% 推奨 15.1〜100.0倍 200円 ❌不的中

※ 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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