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。

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハギノアルデバラン	望月洵	実65.0	×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 05/16 2東京711R 13着/15頭+1.6秒 04/26 3京都210R 8着/18頭+0.5秒 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神49R 4着/15頭+0.3秒 11/09 5東京211R 13着/18頭+0.5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	ヴィスマール推奨	西村淳	実16.2	×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 05/09 3京都510R 1着/8頭勝利 04/19 2阪神89R 5着/10頭+0.4秒 02/07 2京都38R 2着/8頭+0.4秒 12/07 5中京210R 5着/13頭+0.3秒 10/19 3京都78R 3着/10頭+0.1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	ネブラディスク	川田	実2.4	×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 04/26 3京都210R 2着/18頭+0.1秒 02/15 2京都69R 1着/11頭勝利 11/22 4京都512R 2着/15頭+0.2秒 10/25 3京都88R 1着/12頭勝利 05/10 2京都511R 5着/10頭+0.6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	サウンドムーブ	団野	実2.2	×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 04/19 3中山811R 6着/18頭+0.5秒 03/15 2中山611R 4着/16頭+0.2秒 01/12 1京都511R 2着/16頭+0.1秒 11/30 4京都82R 1着/13頭勝利 11/08 4京都15R 4着/9頭+0.6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	アラタマフェーヴル	松若	実14.6	×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 05/24 3京都109R 1着/10頭勝利 05/02 1新潟110R 6着/15頭+0.3秒 10/25 3京都88R 7着/12頭+0.6秒 10/13 3京都510R 8着/10頭+0.9秒 08/02 1札幌310R 8着/14頭+0.9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	ナヴォーナ推奨	富田	実75.3	×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 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利
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	トーアライデン	中井	実35.8	×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 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6秒 06/14 1函館110R 9着/16頭+0.6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	ドットクルー	Ｍデムーロ	実93.2	×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 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9秒 06/07 3阪神111R 12着/15頭+0.9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	アルトゥーム推奨	吉村	実118.0	×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 04/05 3中山411R 15着/16頭+1.5秒 03/14 1阪神710R 8着/11頭+0.8秒 03/01 1小倉1211R 5着/17頭+0.7秒 01/11 1京都410R 10着/15頭+1.0秒 11/23 5東京510R 11着/17頭+0.6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	スリリングチェイス推奨	亀田	実74.0	×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 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9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	レディーミコノス	松山	実12.9	×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 05/31 2東京1210R 15着/17頭+0.8秒 04/26 3京都210R 5着/18頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 1着/10頭勝利 01/05 1京都29R 3着/11頭+0.1秒 12/14 5中山49R 5着/12頭+0.4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	ウォーターガーベラ	高杉	実22.5	×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 03/28 1中京511R 8着/16頭+0.6秒 03/08 1阪神610R 6着/14頭+0.2秒 02/10 2京都49R 6着/13頭+0.6秒 11/01 4東京1010R 7着/12頭+0.5秒 10/12 3京都410R 3着/13頭+0.1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	モアリジット	幸	実37.5	×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 04/05 2阪神48R 1着/11頭勝利 03/22 1阪神109R 5着/8頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 2着/10頭+0.1秒 01/17 1京都612R 2着/18頭+0.2秒 01/05 1京都29R 8着/11頭+1.0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	マトラコーニッシュ	西塚	実23.3	×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 05/23 3京都910R 15着/16頭+1.2秒 04/26 3京都210R 4着/18頭+0.4秒 02/15 1小倉89R 1着/7頭勝利 11/30 4京都88R 6着/8頭+1.1秒 10/04 3京都18R 2着/12頭+0.1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。

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

ハギノアルデバラン

騎手望月洵

単勝オッズ

65.0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14頭

×1

ハギノアルデバラン

望月洵

65.0倍

-99%

›

×2

ヴィスマール

西村淳

16.2倍

-99%

›

×3

ネブラディスク

川田

2.4倍

-99%

›

×4

サウンドムーブ

団野

2.2倍

-99%

›

×5

アラタマフェーヴル

松若

14.6倍

-99%

›

×6

ナヴォーナ

富田

75.3倍

-99%

›

×7

トーアライデン

中井

35.8倍

-99%

›

×8

ドットクルー

Ｍデムーロ

93.2倍

-99%

›

×9

アルトゥーム

吉村

118.0倍

-99%

›

×10

スリリングチェイス

亀田

74.0倍

-99%

›

×11

レディーミコノス

松山

12.9倍

-99%

›

×12

ウォーターガーベラ

高杉

22.5倍

-99%

›

×13

モアリジット

幸

37.5倍

-99%

›

×14

マトラコーニッシュ

西塚

23.3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)

単勝 2 ヴィスマール実16.2倍期待値 +23% 推奨 13.1〜100.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 9 アルトゥーム実118.0倍期待値 +580% 推奨 17.3〜100.0倍 200円 ❌不的中
単勝 10 スリリングチェイス実74.0倍期待値 +417% 推奨 14.3〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 6 ナヴォーナ実75.3倍期待値 +446% 推奨 13.8〜100.0倍 300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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