小倉 12R 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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイガーロード推奨	酒井	実23.9	B▽ A▽勝率5% EV+14% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神51R 16着/16頭+4.1秒 12/06 5阪神16R 7着/10頭+2.0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 4.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.8% / 期待値 +15% ※ 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	ダイアナクイーン	幸	実12.3	B△ A▽勝率6% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／前走3着）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 -29% ※ 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	ペルフェツィオーネ	秋山稔	実101.9	B▽ A▽勝率4% EV+333% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +536% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +334% ※ 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	ジャンヌローサ	吉村	実13.3	B▽ A△勝率7% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -13% ※ 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	ミトノリン推奨	松若	実21.5	B▽ A△勝率7% EV+43% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/11 2阪神56R 6着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 +43% ※ 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	ムーンリットアイル	西村淳	実2.4	B× A×勝率12% 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走で勝率33%と好調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.3% / 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。
7	レインオンミー	△田山	実34.3	B▽ A▽勝率4% EV+49% 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13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.3% / 期待値 +49% ※ 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	ネネキリマル	Ｍデムーロ	実6.4	B▲ A○勝率10% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 10着/12頭+1.5秒 02/21 1小倉99R 4着/10頭+0.2秒 02/08 1小倉69R 2着/15頭+0.4秒 12/27 5阪神79R 9着/10頭+1.3秒 11/08 5東京111R 11着/16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 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.0% / 期待値 -36% ※ 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	メイショウハボマイ	太宰	実227.9	B▽ A▽勝率4% EV+805% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島18R 13着/16頭+2.5秒 02/14 2京都512R 13着/15頭+1.5秒 11/24 3福島67R 12着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟18R 12着/15頭+1.7秒 08/30 2札幌37R 11着/12頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.0% / 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。
10	シヴァールバーニ	△柴田裕	実388.7	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走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都66R 10着/10頭+2.2秒 04/25 1福島58R 13着/15頭+4.1秒 12/12 笠松7R 1着/10頭勝利 11/28 笠松11R 3着/8頭+1.5秒 11/14 笠松6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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 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 4.0% / 期待値 +1445% ※ 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	ダノンプリマ	角田和	実9.4	B△ A△勝率9% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4秒 08/02 3中京312R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -14% ※ 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	アスクザアメリカン	西塚	実61.5	B▽ A▽勝率4% EV+163% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +284% (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 4.3% / 期待値 +164% ※ 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	テーオーミリカン	長岡	実250.5	B▽ A▽勝率4% EV+951% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 11着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中京57R 12着/15頭+1.1秒 10/19 3京都73R 6着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.2% / 期待値 +952% ※ 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	マーシーラン	国分恭	実5.3	B○ A▲勝率9% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
15	パレットフレイバー	▲森田	実340.1	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9.0着と低調）
前5走 2回1日小倉8R 9着/9頭+5.0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 9.0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 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +1252% ※ 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	セクシーマージュ	川須	実11.5	B△ A▽勝率6% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 -27% ※ 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 ×

ムーンリットアイル

騎手西村淳

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲14マーシーラン

5.3倍

EV -66%

▲A:○8ネネキリマル

6.4倍

EV -60%

出走馬全16頭

×A:×6

ムーンリットアイル

西村淳

2.4倍

-85%

›

○A:▲14

マーシーラン

国分恭

5.3倍

-66%

›

▲A:○8

ネネキリマル

Ｍデムーロ

6.4倍

-60%

›

△A:△11

ダノンプリマ

角田和

9.4倍

-41%

›

△A:▽16

セクシーマージュ

川須

11.5倍

-28%

›

△A:▽2

ダイアナクイーン

幸

12.3倍

-23%

›

▽A:△4

ジャンヌローサ

吉村

13.3倍

-16%

›

▽A:△5

ミトノリン

松若

21.5倍

+34%

›

▽A:▽1

タイガーロード

酒井

23.9倍

+49%

›

▽A:▽7

レインオンミー

△田山

34.3倍

+114%

›

▽A:▽12

アスクザアメリカン

西塚

61.5倍

+284%

›

▽A:▽3

ペルフェツィオーネ

秋山稔

101.9倍

+536%

›

▽A:▽9

メイショウハボマイ

太宰

227.9倍

+999%

›

▽A:▽13

テーオーミリカン

長岡

250.5倍

+999%

›

▽A:▽15

パレットフレイバー

▲森田

340.1倍

+999%

›

▽A:▽10

シヴァールバーニ

△柴田裕

388.7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 タイガーロード実23.9倍期待値 +49% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 5 ミトノリン実21.5倍期待値 +34% 推奨 16.0〜30.0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

12R 小倉競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイガーロード推奨	酒井	実23.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/02 3京都34R 7着/18頭+0.8秒 04/18 1福島33R 3着/16頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神51R 16着/16頭+4.1秒 12/06 5阪神16R 7着/10頭+2.0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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
2	ダイアナクイーン	幸	実12.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／前走3着）
前5走 05/16 3京都76R 3着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟48R 13着/15頭+1.6秒 07/06 2小倉43R 13着/18頭+1.2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 9.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	ペルフェツィオーネ	秋山稔	実101.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 05/23 1新潟712R 10着/15頭+0.9秒 04/26 1福島68R 4着/15頭+0.3秒 02/28 1阪神37R 15着/16頭+2.2秒 01/31 2京都112R 13着/17頭+0.9秒 01/25 1小倉29R 14着/16頭+1.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +333% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ジャンヌローサ	吉村	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉1112R 2着/18頭+0.1秒 02/21 1小倉912R 3着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 6着/16頭+0.4秒 12/06 5中京112R 4着/16頭+0.3秒 11/09 4京都212R 12着/17頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	ミトノリン推奨	松若	実21.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 04/11 2阪神56R 6着/15頭+0.7秒 03/28 2阪神16R 5着/11頭+0.3秒 02/08 1小倉69R 10着/15頭+1.3秒 01/25 1小倉22R 1着/18頭勝利 12/28 5阪神82R 3着/17頭+0.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
6	ムーンリットアイル	西村淳	実2.4	×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走で勝率33%と好調／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3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 12.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	レインオンミー	△田山	実34.3	▽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13.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 16着/16頭+1.4秒 03/01 1小倉127R 13着/18頭+1.6秒 02/08 1小倉612R 11着/18頭+0.3秒 11/08 3福島16R 13着/16頭+1.4秒 10/25 4新潟36R 7着/15頭+0.8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 13.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (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。
8	ネネキリマル	Ｍデムーロ	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 10着/12頭+1.5秒 02/21 1小倉99R 4着/10頭+0.2秒 02/08 1小倉69R 2着/15頭+0.4秒 12/27 5阪神79R 9着/10頭+1.3秒 11/08 5東京111R 11着/16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 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
9	メイショウハボマイ	太宰	実227.9	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島18R 13着/16頭+2.5秒 02/14 2京都512R 13着/15頭+1.5秒 11/24 3福島67R 12着/16頭+1.5秒 10/18 4新潟18R 12着/15頭+1.7秒 08/30 2札幌37R 11着/12頭+1.7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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +805% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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	シヴァールバーニ	△柴田裕	実388.7	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都66R 10着/10頭+2.2秒 04/25 1福島58R 13着/15頭+4.1秒 12/12 笠松7R 1着/10頭勝利 11/28 笠松11R 3着/8頭+1.5秒 11/14 笠松6R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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 4.0% (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。
11	ダノンプリマ	角田和	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 4着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 3着/16頭+0.6秒 09/07 4阪神23R 1着/16頭勝利 08/23 4中京14R 5着/18頭+0.4秒 08/02 3中京312R 2着/16頭+0.1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 33% (上り調子) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
12	アスクザアメリカン	西塚	実61.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 12着/16頭+1.5秒 12/06 5中京112R 15着/16頭+1.3秒 06/22 3阪神61R 16着/16頭+3.2秒 04/19 2阪神72R 15着/16頭+2.9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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
13	テーオーミリカン	長岡	実250.5	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 11着/15頭+1.5秒 04/04 2阪神36R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5中京57R 12着/15頭+1.1秒 10/19 3京都73R 6着/12頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +951% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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	マーシーラン	国分恭	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島112R 6着/16頭+0.4秒 03/14 1中京112R 4着/18頭+0.2秒 12/21 5中京66R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5阪神112R 3着/15頭+0.1秒 11/15 4京都312R 4着/18頭+0.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 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 9.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
15	パレットフレイバー	▲森田	実340.1	▽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）
前5走 2回1日小倉8R 9着/9頭+5.0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 9.0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 4.0% (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	セクシーマージュ	川須	実11.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都19R 14着/16頭+1.0秒 03/15 1中京212R 9着/18頭+0.8秒 01/31 1小倉38R 6着/18頭+0.5秒 11/16 3福島47R 3着/16頭+0.1秒 10/18 3京都612R 5着/15頭+0.2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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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

ムーンリットアイル

騎手西村淳

単勝オッズ

2.4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

○8ネネキリマル

6.4倍

EV -36%

▲14マーシーラン

5.3倍

EV -49%

出走馬全16頭

×6

ムーンリットアイル

西村淳

2.4倍

-70%

›

○8

ネネキリマル

Ｍデムーロ

6.4倍

-36%

›

▲14

マーシーラン

国分恭

5.3倍

-49%

›

△11

ダノンプリマ

角田和

9.4倍

-14%

›

△5

ミトノリン

松若

21.5倍

+43%

›

△4

ジャンヌローサ

吉村

13.3倍

-13%

›

▽16

セクシーマージュ

川須

11.5倍

-26%

›

▽2

ダイアナクイーン

幸

12.3倍

-29%

›

▽1

タイガーロード

酒井

23.9倍

+14%

›

▽7

レインオンミー

△田山

34.3倍

+49%

›

▽12

アスクザアメリカン

西塚

61.5倍

+163%

›

▽3

ペルフェツィオーネ

秋山稔

101.9倍

+333%

›

▽13

テーオーミリカン

長岡

250.5倍

+951%

›

▽9

メイショウハボマイ

太宰

227.9倍

+805%

›

▽15

パレットフレイバー

▲森田

340.1倍

+999%

›

▽10

シヴァールバーニ

△柴田裕

388.7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 1 タイガーロード実23.9倍期待値 +49% 推奨 16.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 5 ミトノリン実21.5倍期待値 +34% 推奨 16.0〜30.0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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