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。

モデル

6R 小倉競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒッグスボソン	秋山稔	実13.1	B△ A△勝率8% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都93R 8着/16頭+0.5秒 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -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。
2	ビサイレント	鮫島良	実133.5	B▽ A▽勝率4% EV+446% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島24R 12着/16頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 15着/16頭+4.4秒 12/28 5阪神84R 11着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +641% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +446% ※ 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	ヒャクギマル	国分優	実44.2	B▽ A▽勝率4% EV+91% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 18着/18頭+2.7秒 12/07 5阪神22R 14着/16頭+3.3秒 10/04 3京都13R 13着/16頭+3.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +92% ※ 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	リメンバーシドニー	△田山	実43.0	B▽ A▽勝率4% EV+89% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 05/16 1新潟55R 14着/16頭+1.8秒 03/21 1中京36R 7着/18頭+0.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.4% / 期待値 +90% ※ 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	リントゥラウル	酒井	実14.6	B△ A▽勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 12着/16頭+2.7秒 03/29 1中京62R 11着/14頭+2.2秒 08/17 3中京81R 4着/7頭+1.7秒 07/27 3中京23R 5着/6頭+3.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 期待値 -22% ※ 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	スターアスコット	△柴田裕	実12.6	B△ A△勝率6% EV-19% 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 05/30 3京都113R 6着/17頭+0.6秒 03/22 1中京45R 10着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -19% ※ 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	メテオロイド	吉村	実10.8	B▲ A○勝率9% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（266日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9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 3.3着 △ ローテーション 266日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 9.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 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	ディオレガーロ	▲川端	実94.7	B▽ A▽勝率4% EV+315% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟15R 13着/16頭+1.4秒 11/22 4京都55R 5着/17頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +426% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +315% ※ 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	メイショウトッド	国分恭	実255.0	B▽ A▽勝率4% EV+943% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調）
前5走 05/17 3京都82R 15着/16頭+3.2秒 04/11 2阪神53R 13着/13頭+5.4秒 03/29 1中京64R 16着/17頭+2.2秒 10/13 3京都56R 12着/15頭+4.2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 14.7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 5.6% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 4.1% / 期待値 +943% ※ 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	フーガカンタービレ	◇今村	実34.7	B▽ A▽勝率4% EV+55% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 7着/14頭+2.1秒 12/06 5中京11R 14着/16頭+1.8秒 07/26 3中京14R 10着/11頭+2.1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 10.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.5% / 期待値 +55% ※ 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	ヴェネラブル	藤懸	実253.0	B▽ A▽勝率4% EV+935% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 05/16 3京都73R 10着/18頭+0.9秒 03/01 1小倉122R 16着/16頭+2.2秒 12/28 5阪神86R 12着/16頭+0.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 5.6% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +935% ※ 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	レジーナテンペスタ	▲森田	実32.2	B▽ A▽勝率5% EV+45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 9着/16頭+1.6秒 03/19 浦和9R 3着/11頭+0.5秒 01/17 1京都61R 6着/10頭+2.8秒 12/27 5阪神71R 6着/15頭+1.4秒 12/14 5阪神44R 9着/11頭+1.4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 6.0着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 期待値 +45% ※ 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	ウェイヨー	団野	実146.2	B▽ A▽勝率4% EV+498% 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／151日ぶりの実戦）
前5走 02/10 高知2R 8着/12頭+2.0秒 12/27 5阪神74R 15着/15頭+2.9秒 08/31 4中京41R 9着/13頭+1.1秒 07/26 2新潟13R 13着/18頭+1.8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 10.7着 (不振) △ ローテーション 151日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +712% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +498% ※ 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	アクアホワイト	◇永島	実207.5	B▽ A▽勝率4% EV+748% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 05/26 金沢6R 5着/7頭+1.8秒 01/25 1小倉25R 16着/18頭+2.6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 10.5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 5.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +749% ※ 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	ダイメイプリンス	中井	実363.9	B▽ A▽勝率4% 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13.0着と低調）
前5走 06/06 3阪神17R 14着/18頭+1.7秒 03/22 1阪神103R 12着/13頭+2.9秒 02/01 1小倉42R 13着/18頭+1.8秒 11/22 4京都53R 15着/18頭+3.7秒 10/26 4東京96R 16着/18頭+1.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 4.1% / 期待値 +1389% ※ 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	リヴァイ	西村淳	実4.7	B○ A▲勝率8% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/23 3京都93R 7着/16頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 11着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神15R 7着/18頭+0.6秒 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.8% / 期待値 -63% ※ 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。
17	チュウワメロディー	松若	実1.9	B× A×勝率12% EV-76% 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3着）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.1% / 期待値 -77% ※ 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。
18	オースミサイファー	幸	実15.0	B▽ A△勝率6% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -17% ※ 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 ×

チュウワメロディー

騎手松若

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-89%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲16リヴァイ

4.7倍

EV -73%

▲A:○7メテオロイド

10.8倍

EV -40%

出走馬全18頭

×A:×17

チュウワメロディー

松若

1.9倍

-89%

›

○A:▲16

リヴァイ

西村淳

4.7倍

-73%

›

▲A:○7

メテオロイド

吉村

10.8倍

-40%

›

△A:△6

スターアスコット

△柴田裕

12.6倍

-30%

›

△A:△1

ヒッグスボソン

秋山稔

13.1倍

-27%

›

△A:▽5

リントゥラウル

酒井

14.6倍

-18%

›

▽A:△18

オースミサイファー

幸

15.0倍

-16%

›

▽A:▽12

レジーナテンペスタ

▲森田

32.2倍

+78%

›

▽A:▽10

フーガカンタービレ

◇今村

34.7倍

+92%

›

▽A:▽4

リメンバーシドニー

△田山

43.0倍

+138%

›

▽A:▽3

ヒャクギマル

国分優

44.2倍

+145%

›

▽A:▽8

ディオレガーロ

▲川端

94.7倍

+426%

›

▽A:▽2

ビサイレント

鮫島良

133.5倍

+641%

›

▽A:▽13

ウェイヨー

団野

146.2倍

+712%

›

▽A:▽14

アクアホワイト

◇永島

207.5倍

+999%

›

▽A:▽11

ヴェネラブル

藤懸

253.0倍

+999%

›

▽A:▽9

メイショウトッド

国分恭

255.0倍

+999%

›

▽A:▽15

ダイメイプリンス

中井

363.9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）

6R 小倉競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒッグスボソン	秋山稔	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/23 3京都93R 8着/16頭+0.5秒 02/28 1小倉112R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉52R 2着/18頭+0.2秒 11/22 4京都53R 8着/18頭+1.4秒 11/09 3福島22R 3着/16頭+0.5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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
2	ビサイレント	鮫島良	実133.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 9着/16頭+1.1秒 04/12 1福島24R 12着/16頭+1.2秒 02/01 1小倉41R 15着/16頭+4.4秒 12/28 5阪神84R 11着/16頭+1.6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 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +446% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
3	ヒャクギマル	国分優	実44.2	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 18着/18頭+2.7秒 12/07 5阪神22R 14着/16頭+3.3秒 10/04 3京都13R 13着/16頭+3.4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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
4	リメンバーシドニー	△田山	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 05/16 1新潟55R 14着/16頭+1.8秒 03/21 1中京36R 7着/18頭+0.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	リントゥラウル	酒井	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 12着/16頭+2.7秒 03/29 1中京62R 11着/14頭+2.2秒 08/17 3中京81R 4着/7頭+1.7秒 07/27 3中京23R 5着/6頭+3.4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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
6	スターアスコット	△柴田裕	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/30 3京都113R 6着/17頭+0.6秒 03/22 1中京45R 10着/16頭+1.3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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
7	メテオロイド	吉村	実10.8	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（266日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟13R 4着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 4着/14頭+0.7秒 08/09 3中京53R 2着/12頭+0.2秒 06/21 3阪神55R 8着/12頭+1.9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 3.3着 △ ローテーション 266日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
8	ディオレガーロ	▲川端	実94.7	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟15R 13着/16頭+1.4秒 11/22 4京都55R 5着/17頭+1.1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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +315% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
9	メイショウトッド	国分恭	実255.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調）
前5走 05/17 3京都82R 15着/16頭+3.2秒 04/11 2阪神53R 13着/13頭+5.4秒 03/29 1中京64R 16着/17頭+2.2秒 10/13 3京都56R 12着/15頭+4.2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 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +943% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
10	フーガカンタービレ	◇今村	実34.7	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 7着/14頭+2.1秒 12/06 5中京11R 14着/16頭+1.8秒 07/26 3中京14R 10着/11頭+2.1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 10.3着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
11	ヴェネラブル	藤懸	実253.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 05/16 3京都73R 10着/18頭+0.9秒 03/01 1小倉122R 16着/16頭+2.2秒 12/28 5阪神86R 12着/16頭+0.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +935% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
12	レジーナテンペスタ	▲森田	実32.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神43R 9着/16頭+1.6秒 03/19 浦和9R 3着/11頭+0.5秒 01/17 1京都61R 6着/10頭+2.8秒 12/27 5阪神71R 6着/15頭+1.4秒 12/14 5阪神44R 9着/11頭+1.4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 6.0着 △ ローテーション 97日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (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。
13	ウェイヨー	団野	実146.2	▽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／151日ぶりの実戦）
前5走 02/10 高知2R 8着/12頭+2.0秒 12/27 5阪神74R 15着/15頭+2.9秒 08/31 4中京41R 9着/13頭+1.1秒 07/26 2新潟13R 13着/18頭+1.8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 10.7着 (不振) △ ローテーション 151日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +498% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
14	アクアホワイト	◇永島	実207.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 05/26 金沢6R 5着/7頭+1.8秒 01/25 1小倉25R 16着/18頭+2.6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 10.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +748% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
15	ダイメイプリンス	中井	実363.9	▽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）
前5走 06/06 3阪神17R 14着/18頭+1.7秒 03/22 1阪神103R 12着/13頭+2.9秒 02/01 1小倉42R 13着/18頭+1.8秒 11/22 4京都53R 15着/18頭+3.7秒 10/26 4東京96R 16着/18頭+1.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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 4.1% (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。
16	リヴァイ	西村淳	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 05/23 3京都93R 7着/16頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 11着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神15R 7着/18頭+0.6秒 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
17	チュウワメロディー	松若	実1.9	×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（直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 05/30 3京都113R 3着/17頭+0.1秒 05/09 3京都53R 2着/17頭+0.1秒 04/25 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 01/05 1京都26R 10着/14頭+0.9秒 12/13 5中京34R 2着/13頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
18	オースミサイファー	幸	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

チュウワメロディー

騎手松若

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7メテオロイド

10.8倍

EV -7%

▲16リヴァイ

4.7倍

EV -63%

出走馬全18頭

×17

チュウワメロディー

松若

1.9倍

-76%

›

○7

メテオロイド

吉村

10.8倍

-7%

›

▲16

リヴァイ

西村淳

4.7倍

-63%

›

△1

ヒッグスボソン

秋山稔

13.1倍

-1%

›

△6

スターアスコット

△柴田裕

12.6倍

-19%

›

△18

オースミサイファー

幸

15.0倍

-16%

›

▽5

リントゥラウル

酒井

14.6倍

-21%

›

▽12

レジーナテンペスタ

▲森田

32.2倍

+45%

›

▽10

フーガカンタービレ

◇今村

34.7倍

+55%

›

▽4

リメンバーシドニー

△田山

43.0倍

+89%

›

▽8

ディオレガーロ

▲川端

94.7倍

+315%

›

▽3

ヒャクギマル

国分優

44.2倍

+91%

›

▽2

ビサイレント

鮫島良

133.5倍

+446%

›

▽13

ウェイヨー

団野

146.2倍

+498%

›

▽14

アクアホワイト

◇永島

207.5倍

+748%

›

▽11

ヴェネラブル

藤懸

253.0倍

+935%

›

▽9

メイショウトッド

国分恭

255.0倍

+943%

›

▽15

ダイメイプリンス

中井

363.9倍

+999%

›

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