小倉 8R 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

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミリタリータトゥー	西塚	実2.7	B× A×勝率11% EV-69% 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
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.5% / 期待値 -69% ※ 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	ペイシャシス	△田山	実3.3	B○ A○勝率11% EV-62% 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5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) × 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 11.1% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.5% / 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。
3	コンバットペスカ推奨	国分優	実17.1	B△ A△勝率11% EV+89% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+90%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京36R 16着/16頭+2.9秒 09/07 2札幌67R 8着/13頭+1.6秒 08/23 2札幌16R 8着/13頭+0.9秒 07/13 2小倉68R 9着/16頭+1.4秒 04/19 1福島310R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +89% ※ 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	エレガンシア推奨	富田	実20.1	B△ A▽勝率11% EV+118% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ20.1倍で期待値+123%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 1新潟78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.9% / 期待値 +118% ※ 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	メイショウピリカ	松山	実5.5	B△ A△勝率11% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/23 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.9% / 期待値 -40% ※ 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	レザンクレール	高倉	実89.3	B▽ A▽勝率11% EV+870% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 13着/16頭+1.9秒 03/14 1中京18R 13着/16頭+1.4秒 01/10 1京都37R 7着/15頭+0.8秒 11/15 3福島312R 11着/16頭+0.6秒 07/13 2小倉612R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +892% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 10.9% / 期待値 +870% ※ 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	ヴィーナスバブル	松若	実72.7	B▽ A▽勝率11% EV+689% 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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +707% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 10.9% / 期待値 +690% ※ 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	タマモヒロイン	長岡	実92.6	B▽ A△勝率11% EV+925% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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 16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) +928% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 1.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.1% / 期待値 +926% ※ 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	ミッキーマーメイド	川田	実3.8	B▲ A▲勝率11% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 5着/12頭+0.4秒 10/04 4東京12R 1着/9頭勝利 07/12 2小倉55R 5着/12頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 161日休養明け × 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 11.1% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 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。

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 ×

ミリタリータトゥー

騎手西塚

単勝オッズ

2.7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

○A:○2ペイシャシス

3.3倍

EV -63%

▲A:▲9ミッキーマーメイド

3.8倍

EV -57%

出走馬全9頭

×A:×1

ミリタリータトゥー

西塚

2.7倍

-70%

›

○A:○2

ペイシャシス

△田山

3.3倍

-63%

›

▲A:▲9

ミッキーマーメイド

川田

3.8倍

-57%

›

△A:△5

メイショウピリカ

松山

5.5倍

-38%

›

△A:△3

コンバットペスカ

国分優

17.1倍

+90%

›

△A:▽4

エレガンシア

富田

20.1倍

+123%

›

▽A:▽7

ヴィーナスバブル

松若

72.7倍

+707%

›

▽A:▽6

レザンクレール

高倉

89.3倍

+892%

›

▽A:△8

タマモヒロイン

長岡

92.6倍

+928%

›

💡 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 コンバットペスカ実17.1倍期待値 +89% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 エレガンシア実20.1倍期待値 +123% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中
単勝 3 コンバットペスカ実17.1倍期待値 +90% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中3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

8R 小倉競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミリタリータトゥー	西塚	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
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (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。
2	ペイシャシス	△田山	実3.3	○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5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
3	コンバットペスカ推奨	国分優	実17.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+89%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5中京36R 16着/16頭+2.9秒 09/07 2札幌67R 8着/13頭+1.6秒 08/23 2札幌16R 8着/13頭+0.9秒 07/13 2小倉68R 9着/16頭+1.4秒 04/19 1福島310R 6着/16頭+0.8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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 211日休養明け 🌟◎ 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 11.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	エレガンシア推奨	富田	実20.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ20.1倍で期待値+118%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 1新潟78R 12着/15頭+2.0秒 03/29 1中京66R 10着/13頭+1.0秒 03/08 1阪神67R 4着/9頭+0.5秒 02/07 1小倉57R 7着/18頭+0.6秒 12/14 5中京46R 2着/18頭+0.0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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
5	メイショウピリカ	松山	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/23 1新潟78R 9着/15頭+1.5秒 04/18 1福島38R 6着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神66R 7着/9頭+2.0秒 02/07 1小倉57R 9着/18頭+0.9秒 01/11 1京都47R 7着/14頭+0.9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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 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 10.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
6	レザンクレール	高倉	実89.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 13着/16頭+1.9秒 03/14 1中京18R 13着/16頭+1.4秒 01/10 1京都37R 7着/15頭+0.8秒 11/15 3福島312R 11着/16頭+0.6秒 07/13 2小倉612R 15着/15頭+2.2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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +870% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
7	ヴィーナスバブル	松若	実72.7	▽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／71日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18頭+0.6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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +689% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
8	タマモヒロイン	長岡	実92.6	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 16着/16頭+1.9秒 03/18 笠松8R 1着/8頭勝利 11/08 3福島11R 9着/14頭+1.9秒 10/12 3京都41R 6着/12頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 11着/16頭+1.4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 16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) +925% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (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	ミッキーマーメイド	川田	実3.8	▲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／161日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京29R 5着/12頭+0.4秒 10/04 4東京12R 1着/9頭勝利 07/12 2小倉55R 5着/12頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 161日休養明け × 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 11.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミリタリータトゥー

騎手西塚

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ペイシャシス

3.3倍

EV -62%

▲9ミッキーマーメイド

3.8倍

EV -56%

出走馬全9頭

×1

ミリタリータトゥー

西塚

2.7倍

-69%

›

○2

ペイシャシス

△田山

3.3倍

-62%

›

▲9

ミッキーマーメイド

川田

3.8倍

-56%

›

△3

コンバットペスカ

国分優

17.1倍

+89%

›

△8

タマモヒロイン

長岡

92.6倍

+925%

›

△5

メイショウピリカ

松山

5.5倍

-40%

›

▽4

エレガンシア

富田

20.1倍

+118%

›

▽7

ヴィーナスバブル

松若

72.7倍

+689%

›

▽6

レザンクレール

高倉

89.3倍

+870%

›

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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 コンバットペスカ実17.1倍期待値 +89% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 エレガンシア実20.1倍期待値 +123% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中
単勝 3 コンバットペスカ実17.1倍期待値 +90% 推奨 9.0〜30.0倍 300円 ❌不的中3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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