小倉 7R 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。

7R 小倉競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンライズレマ推奨	藤懸	実91.0	×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 04/25 3京都16R 11着/16頭+1.4秒 04/11 2阪神53R 10着/13頭+4.0秒 02/21 1阪神14R 9着/14頭+2.5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	テイエムローズダン	高倉	実309.0	×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 03/29 2阪神25R 11着/12頭+2.5秒 03/14 1阪神75R 15着/17頭+2.3秒 02/10 2京都45R 15着/16頭+4.7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	ステラネージュ	田口	実44.3	×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 ★ 新馬戦 (初出走)
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	ホウオウモチーヴ	川田	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
前5走 04/18 1福島34R 7着/15頭+1.6秒 02/28 1阪神32R 8着/14頭+2.0秒 02/15 1東京62R 3着/13頭+0.4秒 11/22 4京都54R 5着/11頭+0.3秒 11/08 4京都15R 2着/9頭+0.1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	シンゼンイセ	幸	実319.3	×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 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3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	ワンダーリュクス	▲森田	実285.0	×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 ★ 新馬戦 (初出走)
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	フェブリノ	松若	実22.8	×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 06/06 3阪神17R 7着/18頭+0.5秒 05/26 浦和9R 4着/11頭+1.0秒 04/25 1福島52R 9着/16頭+1.5秒 02/21 1小倉96R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉19R 7着/12頭+0.7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	ワルツプリンセス	△田山	実171.5	×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 02/01 1小倉41R 16着/16頭+4.9秒 12/06 5阪神16R 8着/10頭+3.0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	シュプリームレルム	西村淳	実7.8	×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 03/14 1中京15R 7着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉75R 5着/18頭+0.8秒 01/25 1小倉27R 5着/18頭+0.4秒 11/29 4京都72R 6着/11頭+3.0秒 10/12 3京都45R 6着/13頭+0.7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	ベンティガオルサ	団野	実4.5	×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 01/24 1小倉12R 2着/16頭+0.3秒 12/07 5中京24R 6着/14頭+0.3秒 11/15 4京都31R 5着/11頭+0.9秒 10/12 4東京45R 4着/12頭+0.7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	バックドラフト	西塚	実19.5	×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 04/26 3京都25R 7着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神35R 5着/18頭+0.9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	ジージージェット	高杉	実18.5	×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 05/24 1新潟85R 7着/16頭+0.6秒 05/10 3京都65R 4着/13頭+0.9秒 02/01 1小倉46R 6着/18頭+0.7秒 01/18 1京都72R 11着/12頭+2.2秒 12/28 5中山85R 8着/16頭+5.0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	ララディアーブル	吉村	実8.3	×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 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4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	プロスト推奨	菱田	実58.6	×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 11着/15頭+1.1秒 03/28 1中京55R 12着/15頭+1.4秒 01/24 1京都85R 10着/18頭+1.7秒 01/04 1京都15R 7着/18頭+0.9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	プリティウーマン推奨	コレット	実79.8	×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 05/10 2東京64R 9着/14頭+0.8秒 03/01 2中山25R 10着/16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	ホワイトフレイムス	松山	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 03/28 1中京53R 4着/16頭+0.5秒 03/07 1阪神55R 3着/18頭+0.5秒 02/15 2京都66R 5着/18頭+1.1秒 11/30 5東京82R 3着/13頭+0.3秒 11/09 4京都21R 7着/16頭+0.8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

サンライズレマ

騎手藤懸

単勝オッズ

91.0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

サンライズレマ

藤懸

91.0倍

-99%

›

×2

テイエムローズダン

高倉

309.0倍

-99%

›

×3

ステラネージュ

田口

44.3倍

-99%

›

×4

ホウオウモチーヴ

川田

2.6倍

-99%

›

×5

シンゼンイセ

幸

319.3倍

-99%

›

×6

ワンダーリュクス

▲森田

285.0倍

-99%

›

×7

フェブリノ

松若

22.8倍

-99%

›

×8

ワルツプリンセス

△田山

171.5倍

-99%

›

×9

シュプリームレルム

西村淳

7.8倍

-99%

›

×10

ベンティガオルサ

団野

4.5倍

-99%

›

×11

バックドラフト

西塚

19.5倍

-99%

›

×12

ジージージェット

高杉

18.5倍

-99%

›

×13

ララディアーブル

吉村

8.3倍

-99%

›

×14

プロスト

菱田

58.6倍

-99%

›

×15

プリティウーマン

コレット

79.8倍

-99%

›

×16

ホワイトフレイムス

松山

5.7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 1 サンライズレマ実91.0倍期待値 +541% 推奨 14.2〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 15 プリティウーマン実79.8倍期待値 +454% 推奨 14.4〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 14 プロスト実58.6倍期待値 +277% 推奨 15.5〜100.0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。
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。