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。

モデル

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	ワルトシュタイン	△田山	実5.6	B▲ A▲勝率8% 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8.7着と低調／前走3着）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.5% / 期待値 -58% ※ 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	ジョーカー	西塚	実2.1	B× A×勝率14% EV-70% 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2.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.0% / 期待値 -71% ※ 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	ベラジオヴァレル推奨	富田	実26.6	B▽ A▽勝率5% EV+37% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 期待値 +38% ※ 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	ミニュイ	△柴田裕	実221.3	B▽ A▽勝率5% EV+938% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) 🌟◎ 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 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +939% ※ 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	サンライズハリー	藤懸	実362.3	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/14 笠松9R 4着/9頭+2.6秒 03/08 1阪神61R 12着/12頭+5.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.7% / 期待値 +1601% ※ 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	タガノランパート	田口	実24.3	B△ A△勝率7% EV+77% 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 6 ◎ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 +78% ※ 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	ゴールデンドラゴン	松若	実4.6	B○ A○勝率9% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) -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 2位 / 勝率 9.3% / 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。
8	ラッキーダイヤ	▲森田	実41.0	B▽ A▽勝率5% EV+107% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +156% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +107% ※ 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	スナークホクサイ	団野	実60.7	B▽ A▽勝率5% EV+201% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 9着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 9着/14頭+1.4秒 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +279% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +202% ※ 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	カフジミモレット	幸	実38.2	B▽ A▽勝率5% EV+93% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/30 3京都112R 7着/16頭+1.7秒 04/05 2阪神42R 6着/12頭+1.3秒 03/15 1阪神81R 9着/16頭+1.9秒 02/14 2京都56R 9着/17頭+1.7秒 01/31 2京都15R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +93% ※ 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	ウォーターコトノハ	菱田	実310.1	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161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: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.7% / 期待値 +1356% ※ 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	アメリカンサクラ	角田和	実33.1	B▽ A▽勝率5% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 6着/16頭+2.3秒 03/22 1阪神102R 5着/13頭+1.0秒 03/07 1阪神55R 10着/18頭+1.6秒 12/07 5中山23R 12着/13頭+5.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 +70% ※ 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	ショールミーズ	川須	実233.6	B▽ A▽勝率5% EV+996% 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 13 ◎ 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 14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 14位 / 勝率 4.7% / 期待値 +997% ※ 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	アンリミテッド	西村淳	実7.7	B△ A△勝率7% 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 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 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: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。
15	セイウンダイフク	◇永島	実17.0	B△ A△勝率6% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 14着/16頭+4.3秒 03/15 1阪神83R 6着/16頭+1.3秒 12/06 5阪神11R 5着/16頭+0.7秒 11/16 4京都42R 5着/15頭+1.4秒 11/01 3京都101R 7着/13頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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。
16	メイショウマグナ	太宰	実156.2	B▽ A▽勝率5% EV+633% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +876% (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 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +633% ※ 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 ×

ジョーカー

騎手西塚

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-86%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ゴールデンドラゴン

4.6倍

EV -71%

▲A:▲1ワルトシュタイン

5.6倍

EV -65%

出走馬全16頭

×A:×2

ジョーカー

西塚

2.1倍

-86%

›

○A:○7

ゴールデンドラゴン

松若

4.6倍

-71%

›

▲A:▲1

ワルトシュタイン

△田山

5.6倍

-65%

›

△A:△14

アンリミテッド

西村淳

7.7倍

-51%

›

△A:△15

セイウンダイフク

◇永島

17.0倍

+6%

›

△A:△6

タガノランパート

田口

24.3倍

+51%

›

▽A:▽3

ベラジオヴァレル

富田

26.6倍

+66%

›

▽A:▽12

アメリカンサクラ

角田和

33.1倍

+106%

›

▽A:▽10

カフジミモレット

幸

38.2倍

+138%

›

▽A:▽8

ラッキーダイヤ

▲森田

41.0倍

+156%

›

▽A:▽9

スナークホクサイ

団野

60.7倍

+279%

›

▽A:▽16

メイショウマグナ

太宰

156.2倍

+876%

›

▽A:▽4

ミニュイ

△柴田裕

221.3倍

+999%

›

▽A:▽13

ショールミーズ

川須

233.6倍

+999%

›

▽A:▽11

ウォーターコトノハ

菱田

310.1倍

+999%

›

▽A:▽5

サンライズハリー

藤懸

362.3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 (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 + 確率校正)

単勝 3 ベラジオヴァレル実26.6倍期待値 +66% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中2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

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	ワルトシュタイン	△田山	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
2	ジョーカー	西塚	実2.1	×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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 2着/15頭+0.8秒 04/12 1福島23R 2着/15頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 2着/16頭+0.6秒 01/11 1京都43R 3着/16頭+0.5秒 12/27 5阪神73R 2着/16頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 14.0% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
3	ベラジオヴァレル推奨	富田	実26.6	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都92R 7着/14頭+2.2秒 01/04 1京都15R 11着/18頭+1.3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 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	ミニュイ	△柴田裕	実221.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都22R 7着/15頭+1.7秒 04/04 2阪神32R 9着/16頭+3.0秒 01/11 1京都41R 10着/16頭+2.7秒 12/14 5中京45R 6着/13頭+3.0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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +938% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
5	サンライズハリー	藤懸	実362.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/14 笠松9R 4着/9頭+2.6秒 03/08 1阪神61R 12着/12頭+5.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 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 4.7% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	タガノランパート	田口	実24.3	△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 6 ◎ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
7	ゴールデンドラゴン	松若	実4.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 9.3% (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。
8	ラッキーダイヤ	▲森田	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	スナークホクサイ	団野	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 9着/15頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 9着/14頭+1.4秒 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	カフジミモレット	幸	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/30 3京都112R 7着/16頭+1.7秒 04/05 2阪神42R 6着/12頭+1.3秒 03/15 1阪神81R 9着/16頭+1.9秒 02/14 2京都56R 9着/17頭+1.7秒 01/31 2京都15R 9着/15頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
11	ウォーターコトノハ	菱田	実310.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉32R 14着/18頭+1.5秒 11/15 4京都34R 8着/12頭+2.8秒 09/21 4阪神75R 9着/9頭+1.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 161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 4.7% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	アメリカンサクラ	角田和	実33.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神32R 6着/16頭+2.3秒 03/22 1阪神102R 5着/13頭+1.0秒 03/07 1阪神55R 10着/18頭+1.6秒 12/07 5中山23R 12着/13頭+5.9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 7.0着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
13	ショールミーズ	川須	実233.6	▽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 13 ◎ 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 14位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +996% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
14	アンリミテッド	西村淳	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/07 3阪神24R 6着/16頭+1.2秒 02/28 1阪神34R 9着/14頭+1.5秒 02/10 2京都42R 3着/9頭+2.4秒 01/18 1京都72R 6着/12頭+0.8秒 10/25 3京都82R 3着/11頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 6.7% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
15	セイウンダイフク	◇永島	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神72R 14着/16頭+4.3秒 03/15 1阪神83R 6着/16頭+1.3秒 12/06 5阪神11R 5着/16頭+0.7秒 11/16 4京都42R 5着/15頭+1.4秒 11/01 3京都101R 7着/13頭+1.0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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
16	メイショウマグナ	太宰	実156.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都61R 6着/11頭+1.8秒 04/25 3京都16R 10着/16頭+1.2秒 01/31 2京都16R 9着/16頭+0.8秒 01/12 1京都55R 11着/18頭+1.6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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +633% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジョーカー

騎手西塚

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ゴールデンドラゴン

4.6倍

EV -57%

▲1ワルトシュタイン

5.6倍

EV -57%

出走馬全16頭

×2

ジョーカー

西塚

2.1倍

-70%

›

○7

ゴールデンドラゴン

松若

4.6倍

-57%

›

▲1

ワルトシュタイン

△田山

5.6倍

-57%

›

△6

タガノランパート

田口

24.3倍

+77%

›

△14

アンリミテッド

西村淳

7.7倍

-48%

›

△15

セイウンダイフク

◇永島

17.0倍

+6%

›

▽3

ベラジオヴァレル

富田

26.6倍

+37%

›

▽12

アメリカンサクラ

角田和

33.1倍

+69%

›

▽8

ラッキーダイヤ

▲森田

41.0倍

+107%

›

▽10

カフジミモレット

幸

38.2倍

+93%

›

▽9

スナークホクサイ

団野

60.7倍

+201%

›

▽16

メイショウマグナ

太宰

156.2倍

+633%

›

▽4

ミニュイ

△柴田裕

221.3倍

+938%

›

▽13

ショールミーズ

川須

233.6倍

+996%

›

▽11

ウォーターコトノハ

菱田

310.1倍

+999%

›

▽5

サンライズハリー

藤懸

362.3倍

+999%

›

💡 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 + 確率校正)

単勝 3 ベラジオヴァレル実26.6倍期待値 +66% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中2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。
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