小倉 10R 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

10R 小倉競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオナミコナミ推奨	田山	実29.1	B▽ A△勝率5% EV+58% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 02/28 2中山18R 6着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉510R 4着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟110R 7着/10頭+0.5秒 03/01 1小倉118R 1着/15頭勝利 02/16 1小倉86R 2着/16頭+0.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 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。
2	ユメシバイ	Ｍデムーロ	実15.1	B△ A▽勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/24 1新潟88R 10着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟27R 3着/16頭+0.5秒 03/14 1中京112R 5着/18頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 3着/18頭+0.4秒 02/07 1小倉512R 4着/17頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 期待値 -18% ※ 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	ミキノバカラ	西塚	実217.6	B▽ A▽勝率4% EV+668% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 5.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 3.5% / 期待値 +668% ※ 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	ニホンピロトッティ	菱田	実32.1	B▽ A▽勝率5% EV+70% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132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 5.3% / 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。
5	メローネ	松若	実12.8	B△ A△勝率7% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -12% ※ 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	ホーリーブラッサム	コレット	実7.8	B△ A△勝率7% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0秒 08/24 4中京29R 1着/14頭勝利 06/08 3阪神212R 2着/16頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 112日休養明け × 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 5.6% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.1% / 期待値 -44% ※ 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	ルージュサウダージ	吉村	実32.6	B▽ A▽勝率5% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神19R 4着/8頭+0.6秒 11/16 3福島49R 12着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (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 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +60% ※ 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	フォティック	田口	実36.4	B▽ A▽勝率4% EV+40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +41% ※ 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	サンライズプルート	富田	実149.9	B▽ A▽勝率4% EV+429% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +732% (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 17位 / 勝率 3.5% / 期待値 +430% ※ 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	ファイツオン	高杉	実43.5	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10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (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 13位 / 勝率 4.4% / 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。
11	スネーフリンガ	幸	実39.8	B▽ A▽勝率4% EV+76% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 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。
12	ライクアフラワー	今村	実55.8	B▽ A▽勝率4% EV+137% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +137% ※ 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	ブルボンクイーン	角田和	実42.1	B▽ A▽勝率4% EV+85% 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 05/23 1新潟711R 11着/16頭+0.7秒 05/03 3京都48R 3着/15頭+0.1秒 04/12 2阪神67R 10着/11頭+1.6秒 03/28 2阪神110R 6着/11頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 8着/15頭+0.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +86% ※ 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	インブロリオ	団野	実6.5	B▲ A▲勝率8% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 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。
15	シュブロンレーヴル推奨	秋山稔	実28.2	B▽ A▽勝率5% EV+47% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 04/25 1福島510R 11着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉1210R 2着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉410R 4着/15頭+0.2秒 10/26 3京都98R 7着/14頭+0.4秒 10/05 3京都212R 4着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 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	サディーク	松山	実4.8	B○ A○勝率9% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 1着/16頭勝利 03/15 1中京212R 2着/18頭+0.2秒 02/28 1小倉1112R 3着/18頭+0.1秒 01/17 1京都67R 6着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -56% ※ 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	タナスーペルノーバ	川田	実2.8	B× A×勝率10% EV-72% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 35.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.9% / 期待値 -72% ※ 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	ハルオーブ	酒井	実62.6	B▽ A▽勝率4% EV+140% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（392日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5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) △ ローテーション 392日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +140% ※ 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 ×

タナスーペルノーバ

騎手川田

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-84%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○16サディーク

4.8倍

EV -73%

▲A:▲14インブロリオ

6.5倍

EV -63%

出走馬全18頭

×A:×17

タナスーペルノーバ

川田

2.8倍

-84%

›

○A:○16

サディーク

松山

4.8倍

-73%

›

▲A:▲14

インブロリオ

団野

6.5倍

-63%

›

△A:△6

ホーリーブラッサム

コレット

7.8倍

-56%

›

△A:△5

メローネ

松若

12.8倍

-28%

›

△A:▽2

ユメシバイ

Ｍデムーロ

15.1倍

-16%

›

▽A:▽15

シュブロンレーヴル

秋山稔

28.2倍

+56%

›

▽A:△1

オオナミコナミ

田山

29.1倍

+61%

›

▽A:▽4

ニホンピロトッティ

菱田

32.1倍

+78%

›

▽A:▽7

ルージュサウダージ

吉村

32.6倍

+81%

›

▽A:▽8

フォティック

田口

36.4倍

+102%

›

▽A:▽11

スネーフリンガ

幸

39.8倍

+121%

›

▽A:▽13

ブルボンクイーン

角田和

42.1倍

+133%

›

▽A:▽10

ファイツオン

高杉

43.5倍

+141%

›

▽A:▽12

ライクアフラワー

今村

55.8倍

+210%

›

▽A:▽18

ハルオーブ

酒井

62.6倍

+247%

›

▽A:▽9

サンライズプルート

富田

149.9倍

+732%

›

▽A:▽3

ミキノバカラ

西塚

217.6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 1 オオナミコナミ実29.1倍期待値 +61% 推奨 18.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 15 シュブロンレーヴル実28.2倍期待値 +56% 推奨 18.0〜30.0倍 100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

10R 小倉競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オオナミコナミ推奨	田山	実29.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場6走で勝率33%と適性高）
前5走 02/28 2中山18R 6着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉510R 4着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟110R 7着/10頭+0.5秒 03/01 1小倉118R 1着/15頭勝利 02/16 1小倉86R 2着/16頭+0.0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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
2	ユメシバイ	Ｍデムーロ	実15.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/24 1新潟88R 10着/16頭+0.6秒 05/03 1新潟27R 3着/16頭+0.5秒 03/14 1中京112R 5着/18頭+0.4秒 03/01 1小倉127R 3着/18頭+0.4秒 02/07 1小倉512R 4着/17頭+0.3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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ミキノバカラ	西塚	実217.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +668% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
4	ニホンピロトッティ	菱田	実32.1	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 14着/16頭+1.3秒 02/15 2京都612R 7着/16頭+0.6秒 11/29 4京都78R 4着/16頭+0.2秒 11/02 3京都118R 6着/15頭+0.8秒 06/01 2京都128R 3着/16頭+0.2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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
5	メローネ	松若	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 6着/16頭+0.6秒 03/29 1中京64R 1着/17頭勝利 02/28 1小倉112R 3着/18頭+0.1秒 11/24 3福島66R 8着/16頭+0.4秒 11/08 3福島15R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ホーリーブラッサム	コレット	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京39R 8着/10頭+0.9秒 11/16 4京都48R 9着/15頭+0.2秒 10/11 3京都310R 2着/13頭+0.0秒 08/24 4中京29R 1着/14頭勝利 06/08 3阪神212R 2着/16頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
7	ルージュサウダージ	吉村	実32.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/30 3京都1111R 15着/16頭+1.5秒 03/07 1阪神511R 15着/18頭+1.2秒 01/24 1小倉19R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神19R 4着/8頭+0.6秒 11/16 3福島49R 12着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
8	フォティック	田口	実36.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／448日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2秒 04/19 2阪神712R 8着/15頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 448日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	サンライズプルート	富田	実149.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +429% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
10	ファイツオン	高杉	実43.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟11R 8着/14頭+4.3秒 01/24 1小倉15R 9着/11頭+11.6秒 12/20 5阪神512R 14着/16頭+1.4秒 10/05 3京都212R 15着/16頭+3.5秒 07/12 1函館910R 9着/11頭+1.7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) 🌟◎ 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 4.4% (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。
11	スネーフリンガ	幸	実39.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
12	ライクアフラワー	今村	実55.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利 04/27 1福島67R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
13	ブルボンクイーン	角田和	実42.1	▽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 05/23 1新潟711R 11着/16頭+0.7秒 05/03 3京都48R 3着/15頭+0.1秒 04/12 2阪神67R 10着/11頭+1.6秒 03/28 2阪神110R 6着/11頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 8着/15頭+0.4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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
14	インブロリオ	団野	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
15	シュブロンレーヴル推奨	秋山稔	実28.2	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 04/25 1福島510R 11着/16頭+0.4秒 03/01 1小倉1210R 2着/18頭+0.3秒 02/01 1小倉410R 4着/15頭+0.2秒 10/26 3京都98R 7着/14頭+0.4秒 10/05 3京都212R 4着/16頭+0.5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 5.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
16	サディーク	松山	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 1着/16頭勝利 03/15 1中京212R 2着/18頭+0.2秒 02/28 1小倉1112R 3着/18頭+0.1秒 01/17 1京都67R 6着/15頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
17	タナスーペルノーバ	川田	実2.8	×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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／76日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都23R 1着/18頭勝利 03/08 1阪神62R 11着/16頭+1.1秒 02/21 1小倉93R 5着/14頭+1.3秒 01/17 1京都62R 2着/16頭+0.0秒 01/04 1京都11R 4着/16頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.9% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
18	ハルオーブ	酒井	実62.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（392日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5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) △ ローテーション 392日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タナスーペルノーバ

騎手川田

単勝オッズ

2.8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

○16サディーク

4.8倍

EV -56%

▲14インブロリオ

6.5倍

EV -45%

出走馬全18頭

×17

タナスーペルノーバ

川田

2.8倍

-72%

›

○16

サディーク

松山

4.8倍

-56%

›

▲14

インブロリオ

団野

6.5倍

-45%

›

△6

ホーリーブラッサム

コレット

7.8倍

-44%

›

△5

メローネ

松若

12.8倍

-12%

›

△1

オオナミコナミ

田山

29.1倍

+58%

›

▽2

ユメシバイ

Ｍデムーロ

15.1倍

-18%

›

▽4

ニホンピロトッティ

菱田

32.1倍

+70%

›

▽15

シュブロンレーヴル

秋山稔

28.2倍

+47%

›

▽7

ルージュサウダージ

吉村

32.6倍

+60%

›

▽11

スネーフリンガ

幸

39.8倍

+76%

›

▽13

ブルボンクイーン

角田和

42.1倍

+85%

›

▽10

ファイツオン

高杉

43.5倍

+91%

›

▽12

ライクアフラワー

今村

55.8倍

+137%

›

▽8

フォティック

田口

36.4倍

+40%

›

▽18

ハルオーブ

酒井

62.6倍

+140%

›

▽9

サンライズプルート

富田

149.9倍

+429%

›

▽3

ミキノバカラ

西塚

217.6倍

+668%

›

💡 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 1 オオナミコナミ実29.1倍期待値 +61% 推奨 18.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 15 シュブロンレーヴル実28.2倍期待値 +56% 推奨 18.0〜30.0倍 100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。