小倉 2R 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。

モデル

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソルアモール	団野	実11.1	B▽ A▽勝率6% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5着/16頭+0.6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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 -35% ※ 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	タガノラヴズワン	△田山	実7.6	B△ A×勝率6% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 2着/10頭+1.0秒 02/22 1小倉106R 11着/16頭+1.5秒 11/29 4京都75R 8着/12頭+0.7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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -51% ※ 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	クータモ	△柴田裕	実179.3	B▽ A▽勝率4% EV+669% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉75R 16着/18頭+3.0秒 01/24 1小倉12R 11着/16頭+2.1秒 01/04 1京都15R 13着/18頭+1.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +670% ※ 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	アルディメント	角田和	実66.6	B▽ A▽勝率5% EV+208% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 11着/11頭+2.1秒 04/19 2阪神81R 15着/16頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +316% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +209% ※ 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	アズライトアスール	Ｍデムーロ	実116.8	B▽ A▽勝率4% EV+403% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 05/24 3京都103R 15着/18頭+1.7秒 03/07 1阪神54R 11着/13頭+2.4秒 02/15 1小倉85R 15着/16頭+2.2秒 12/06 5阪神11R 12着/16頭+2.7秒 11/15 4京都36R 8着/16頭+2.0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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +630% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +404% ※ 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	アスクハッピーマン	松山	実4.6	B○ A▲勝率9% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 -59% ※ 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	サトノグロリア	西塚	実14.4	B▽ A△勝率7% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 +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。
8	ダイメイクマモト	太宰	実4.4	B× A◎勝率11% EV-49% 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走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6秒 11/09 4京都24R 9着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 22.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.4% / 期待値 -50% ※ 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	マカロンブルー	◇今村	実6.9	B△ A○勝率10% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.6% / 期待値 -33% ※ 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	メイショウグロリア	▲森田	実239.8	B▽ A▽勝率4% EV+929% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 16位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.3% / 期待値 +930% ※ 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	ルパピヨンブラン	長岡	実6.1	B▲ A△勝率7% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 05/12 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 03/29 2阪神21R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1阪神21R 5着/10頭+1.5秒 01/18 1京都72R 7着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -57% ※ 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	マテンロウルクス	富田	実58.5	B▽ A▽勝率5% EV+167% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 7着/12頭+0.9秒 05/02 1新潟16R 14着/14頭+3.6秒 02/21 1阪神14R 8着/14頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +265% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.6% / 期待値 +168% ※ 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	プシュカル	国分優	実156.7	B▽ A▽勝率4% EV+572% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 15着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +879% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +573% ※ 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	カツラコマチ	コレット	実32.0	B▽ A△勝率6% EV+105% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 +105% ※ 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	ラッキーヴォーグ	藤懸	実8.5	B△ A▽勝率6% EV-48% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/23 3京都91R 8着/16頭+1.0秒 05/17 3京都82R 4着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神34R 7着/18頭+0.7秒 11/08 4京都12R 8着/15頭+1.0秒 10/19 3京都74R 10着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 -48% ※ 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	ピゲ	◇永島	実211.1	B▽ A▽勝率4% EV+806% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 15着/16頭+3.0秒 11/29 4京都72R 10着/11頭+5.3秒 11/16 3福島46R 7着/15頭+3.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.3% / 期待値 +806% ※ 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Aモデル ◎

ダイメイクマモト

騎手太宰

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6アスクハッピーマン

4.6倍

EV -71%

▲A:△11ルパピヨンブラン

6.1倍

EV -61%

出走馬全16頭

×A:◎8

ダイメイクマモト

太宰

4.4倍

-72%

›

○A:▲6

アスクハッピーマン

松山

4.6倍

-71%

›

▲A:△11

ルパピヨンブラン

長岡

6.1倍

-61%

›

△A:○9

マカロンブルー

◇今村

6.9倍

-56%

›

△A:×2

タガノラヴズワン

△田山

7.6倍

-52%

›

△A:▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

8.5倍

-46%

›

▽A:▽1

ソルアモール

団野

11.1倍

-30%

›

▽A:△7

サトノグロリア

西塚

14.4倍

-9%

›

▽A:△14

カツラコマチ

コレット

32.0倍

+100%

›

▽A:▽12

マテンロウルクス

富田

58.5倍

+265%

›

▽A:▽4

アルディメント

角田和

66.6倍

+316%

›

▽A:▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

116.8倍

+630%

›

▽A:▽13

プシュカル

国分優

156.7倍

+879%

›

▽A:▽3

クータモ

△柴田裕

179.3倍

+999%

›

▽A:▽16

ピゲ

◇永島

211.1倍

+999%

›

▽A:▽10

メイショウグロリア

▲森田

239.8倍

+999%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

2R 小倉競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ソルアモール	団野	実11.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神13R 8着/16頭+2.0秒 05/24 3京都101R 3着/15頭+0.6秒 02/14 1小倉71R 13着/16頭+2.0秒 01/24 1京都83R 5着/16頭+0.6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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
2	タガノラヴズワン	△田山	実7.6	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京11R 2着/10頭+1.0秒 02/22 1小倉106R 11着/16頭+1.5秒 11/29 4京都75R 8着/12頭+0.7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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	クータモ	△柴田裕	実179.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉75R 16着/18頭+3.0秒 01/24 1小倉12R 11着/16頭+2.1秒 01/04 1京都15R 13着/18頭+1.8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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +669% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	アルディメント	角田和	実66.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 11着/11頭+2.1秒 04/19 2阪神81R 15着/16頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	アズライトアスール	Ｍデムーロ	実116.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調）
前5走 05/24 3京都103R 15着/18頭+1.7秒 03/07 1阪神54R 11着/13頭+2.4秒 02/15 1小倉85R 15着/16頭+2.2秒 12/06 5阪神11R 12着/16頭+2.7秒 11/15 4京都36R 8着/16頭+2.0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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +403% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	アスクハッピーマン	松山	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
7	サトノグロリア	西塚	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ダイメイクマモト	太宰	実4.4	◎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（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 06/07 3阪神23R 2着/16頭+0.5秒 05/16 3京都72R 3着/11頭+0.6秒 01/31 2京都14R 2着/11頭+0.7秒 01/18 1京都72R 5着/12頭+0.6秒 11/09 4京都24R 9着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
9	マカロンブルー	◇今村	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/17 3京都81R 7着/14頭+1.0秒 05/02 1新潟12R 6着/15頭+1.6秒 12/14 5中京41R 3着/13頭+0.9秒 11/01 3京都106R 2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 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
10	メイショウグロリア	▲森田	実239.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 16位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +929% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
11	ルパピヨンブラン	長岡	実6.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 05/12 川崎6R 3着/12頭+0.6秒 03/29 2阪神21R 2着/14頭+0.0秒 02/22 1阪神21R 5着/10頭+1.5秒 01/18 1京都72R 7着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
12	マテンロウルクス	富田	実58.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都63R 7着/12頭+0.9秒 05/02 1新潟16R 14着/14頭+3.6秒 02/21 1阪神14R 8着/14頭+1.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
13	プシュカル	国分優	実156.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1阪神74R 15着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +572% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
14	カツラコマチ	コレット	実32.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
15	ラッキーヴォーグ	藤懸	実8.5	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/23 3京都91R 8着/16頭+1.0秒 05/17 3京都82R 4着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神34R 7着/18頭+0.7秒 11/08 4京都12R 8着/15頭+1.0秒 10/19 3京都74R 10着/17頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
16	ピゲ	◇永島	実211.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 15着/16頭+3.0秒 11/29 4京都72R 10着/11頭+5.3秒 11/16 3福島46R 7着/15頭+3.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +806% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダイメイクマモト

騎手太宰

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9マカロンブルー

6.9倍

EV -33%

▲6アスクハッピーマン

4.6倍

EV -58%

出走馬全16頭

◎8

ダイメイクマモト

太宰

4.4倍

-49%

›

○9

マカロンブルー

◇今村

6.9倍

-33%

›

▲6

アスクハッピーマン

松山

4.6倍

-58%

›

△7

サトノグロリア

西塚

14.4倍

+7%

›

△11

ルパピヨンブラン

長岡

6.1倍

-57%

›

△14

カツラコマチ

コレット

32.0倍

+105%

›

×2

タガノラヴズワン

△田山

7.6倍

-51%

›

▽15

ラッキーヴォーグ

藤懸

8.5倍

-48%

›

▽1

ソルアモール

団野

11.1倍

-35%

›

▽4

アルディメント

角田和

66.6倍

+208%

›

▽12

マテンロウルクス

富田

58.5倍

+167%

›

▽5

アズライトアスール

Ｍデムーロ

116.8倍

+403%

›

▽13

プシュカル

国分優

156.7倍

+572%

›

▽3

クータモ

△柴田裕

179.3倍

+669%

›

▽16

ピゲ

◇永島

211.1倍

+806%

›

▽10

メイショウグロリア

▲森田

239.8倍

+929%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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