小倉 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

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	スノーサイレンス推奨	吉村	実16.6	B△ A△勝率9% EV+47% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 10着/14頭+1.5秒 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利
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 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 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。
2	クーデール	西塚	実34.7	B▽ A▽勝率8% EV+171% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16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) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.8% / 期待値 +172% ※ 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	イマージョン推奨	西村淳	実19.9	B▽ A▽勝率8% EV+62% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+80%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0秒 01/04 1京都18R 1着/16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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.2% / 期待値 +62% ※ 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	メイショウキルギス推奨	松若	実14.6	B△ A△勝率9% EV+38% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 6着/16頭+0.2秒 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。
5	ベルギューン	菱田	実5.7	B▲ A▲勝率11% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 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 9.1% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。
6	ペイシャヴァルツー	秋山稔	実65.0	B▽ A▽勝率6% EV+283% 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走平均13.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 12着/16頭+1.9秒 02/15 2京都612R 15着/16頭+2.8秒 01/31 1小倉39R 14着/14頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 11着/11頭+1.2秒 07/20 2小倉86R 1着/9頭勝利
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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +490% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +283% ※ 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	ヴェロクオーレ	酒井	実8.8	B△ A△勝率10% EV-9% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -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	アメリカンビキニ	団野	実2.9	B○ A○勝率13% EV-61% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／272日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都49R 1着/14頭勝利 08/30 4中京39R 2着/16頭+0.0秒 06/15 3阪神49R 8着/15頭+1.1秒 04/06 2阪神49R 7着/15頭+0.6秒 02/23 1京都810R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272日休養明け × 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 9.1% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 期待値 -61% ※ 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	ポッドソル	川須	実73.1	B▽ A▽勝率5% EV+250% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +564% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +251% ※ 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	ジャーヴィス	藤懸	実46.5	B▽ A▽勝率6% EV+187% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +187% ※ 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	ハヤテノツバサ	幸	実2.7	B× A×勝率14% EV-63% 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67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 9着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.6% / 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。

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 ×

ハヤテノツバサ

騎手幸

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8アメリカンビキニ

2.9倍

EV -73%

▲A:▲5ベルギューン

5.7倍

EV -48%

出走馬全11頭

×A:×11

ハヤテノツバサ

幸

2.7倍

-75%

›

○A:○8

アメリカンビキニ

団野

2.9倍

-73%

›

▲A:▲5

ベルギューン

菱田

5.7倍

-48%

›

△A:△7

ヴェロクオーレ

酒井

8.8倍

-19%

›

△A:△4

メイショウキルギス

松若

14.6倍

+32%

›

△A:△1

スノーサイレンス

吉村

16.6倍

+50%

›

▽A:▽3

イマージョン

西村淳

19.9倍

+80%

›

▽A:▽2

クーデール

西塚

34.7倍

+215%

›

▽A:▽10

ジャーヴィス

藤懸

46.5倍

+322%

›

▽A:▽6

ペイシャヴァルツー

秋山稔

65.0倍

+490%

›

▽A:▽9

ポッドソル

川須

73.1倍

+564%

›

💡 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)

単勝 3 イマージョン実19.9倍期待値 +62% 推奨 12.3〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 1 スノーサイレンス実16.6倍期待値 +47% 推奨 11.2〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 4 メイショウキルギス実14.6倍期待値 +38% 推奨 10.6〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 イマージョン実19.9倍期待値 +80% 推奨 11.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 1 スノーサイレンス実16.6倍期待値 +50% 推奨 11.0〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 4 メイショウキルギス実14.6倍期待値 +32% 推奨 11.0〜30.0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

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	スノーサイレンス推奨	吉村	実16.6	△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（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都1010R 10着/14頭+1.5秒 01/31 1小倉39R 1着/14頭勝利 01/11 1中山412R 4着/16頭+0.9秒 12/20 5中山512R 2着/16頭+0.3秒 10/19 4新潟212R 1着/14頭勝利
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 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	クーデール	西塚	実34.7	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山19R 16着/16頭+3.0秒 01/12 1中山510R 13着/16頭+2.4秒 12/14 5阪神48R 1着/11頭勝利 08/03 1札幌49R 10着/10頭+2.4秒 07/13 1函館1010R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16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) +171% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (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。
3	イマージョン推奨	西村淳	実19.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/25 1福島511R 9着/11頭+1.6秒 04/12 1福島210R 1着/16頭勝利 03/22 2中山89R 5着/16頭+0.6秒 01/24 1京都88R 9着/15頭+1.0秒 01/04 1京都18R 1着/16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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
4	メイショウキルギス推奨	松若	実14.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 6着/16頭+0.2秒 11/15 3福島311R 12着/16頭+1.0秒 08/03 1札幌49R 1着/10頭勝利 03/16 2中山612R 16着/16頭+2.4秒 01/05 1中京18R 16着/16頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 9.5% (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。
5	ベルギューン	菱田	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京310R 7着/16頭+0.8秒 12/21 5中山610R 12着/15頭+2.0秒 11/24 3福島611R 14着/15頭+1.8秒 08/24 2札幌210R 1着/14頭勝利 08/02 1札幌312R 3着/14頭+1.2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 11.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 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 11.5% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
6	ペイシャヴァルツー	秋山稔	実65.0	▽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走平均13.7着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟210R 12着/16頭+1.9秒 02/15 2京都612R 15着/16頭+2.8秒 01/31 1小倉39R 14着/14頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 11着/11頭+1.2秒 07/20 2小倉86R 1着/9頭勝利
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 13.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
7	ヴェロクオーレ	酒井	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（140日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1阪神110R 10着/16頭+1.1秒 01/17 1京都611R 6着/16頭+1.1秒 11/23 4京都610R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都69R 1着/12頭勝利 08/17 3中京86R 2着/16頭+0.0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 6.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
8	アメリカンビキニ	団野	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／272日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都49R 1着/14頭勝利 08/30 4中京39R 2着/16頭+0.0秒 06/15 3阪神49R 8着/15頭+1.1秒 04/06 2阪神49R 7着/15頭+0.6秒 02/23 1京都810R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 272日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
9	ポッドソル	川須	実73.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/17 2東京812R 16着/16頭+2.1秒 01/13 大井9R 1着/8頭勝利 12/25 大井12R 1着/13頭勝利 10/16 川崎9R 1着/12頭勝利 09/24 浦和9R 1着/13頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ジャーヴィス	藤懸	実46.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（412日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 7着/16頭+0.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
11	ハヤテノツバサ	幸	実2.7	×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67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山712R 1着/13頭勝利 02/15 1小倉83R 1着/14頭勝利 12/06 5中京12R 4着/13頭+0.7秒 11/24 3福島67R 8着/16頭+1.0秒 09/28 4阪神96R 9着/16頭+1.1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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.6% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ハヤテノツバサ

騎手幸

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アメリカンビキニ

2.9倍

EV -61%

▲5ベルギューン

5.7倍

EV -34%

出走馬全11頭

×11

ハヤテノツバサ

幸

2.7倍

-63%

›

○8

アメリカンビキニ

団野

2.9倍

-61%

›

▲5

ベルギューン

菱田

5.7倍

-34%

›

△7

ヴェロクオーレ

酒井

8.8倍

-9%

›

△4

メイショウキルギス

松若

14.6倍

+38%

›

△1

スノーサイレンス

吉村

16.6倍

+47%

›

▽3

イマージョン

西村淳

19.9倍

+62%

›

▽2

クーデール

西塚

34.7倍

+171%

›

▽10

ジャーヴィス

藤懸

46.5倍

+187%

›

▽6

ペイシャヴァルツー

秋山稔

65.0倍

+283%

›

▽9

ポッドソル

川須

73.1倍

+250%

›

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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 3 イマージョン実19.9倍期待値 +62% 推奨 12.3〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 1 スノーサイレンス実16.6倍期待値 +47% 推奨 11.2〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 4 メイショウキルギス実14.6倍期待値 +38% 推奨 10.6〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 イマージョン実19.9倍期待値 +80% 推奨 11.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 1 スノーサイレンス実16.6倍期待値 +50% 推奨 11.0〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 4 メイショウキルギス実14.6倍期待値 +32% 推奨 11.0〜30.0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。
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