小倉 9R 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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テンエースワン |
コレット |
実43.7 |
B▽ A▽勝率10% EV+331% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.9% / 期待値 +332% ※ 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 |
タガノアニマシオン |
吉村 |
実31.9 |
B△ A△勝率10% EV+221% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 3.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +222% ※ 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 |
ケイアイアルタイル |
松山 |
実9.8 |
B▲ A▲勝率10% EV-1% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 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。 |
| 4 |
エンマ |
高倉 |
実46.9 |
B▽ A▽勝率10% EV+362% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.9% / 期待値 +362% ※ 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 |
ブルックリンダンス 推奨 |
亀田 |
実15.7 |
B△ A△勝率10% EV+58% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 +58% ※ 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 |
ホウショウルクス 推奨 |
角田和 |
実13.1 |
B△ A△勝率10% EV+32% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +32% ※ 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 |
トモジャザーン |
幸 |
実38.5 |
B▽ A▽勝率10% EV+280% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +285% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.9% / 期待値 +281% ※ 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 |
ショウナンバンライ |
田山 |
実1.4 |
B× A×勝率10% EV-85% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 71.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 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。 |
| 9 |
プウスカンドゥール |
中井 |
実64.8 |
B▽ A▽勝率10% EV+538% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +548% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.9% / 期待値 +539% ※ 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 |
サンライズケヴィン |
松若 |
実5.2 |
B○ A○勝率10% EV-47% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.0% (オッズ暗示: 19.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 71.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.1% / 期待値 -86%
×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
10.0% (オッズ暗示: 19.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 -48%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 10.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -1%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+31% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 7.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +32%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+57% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 +58%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+219% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +222%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+285% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.9% / 期待値 +281%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+337% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.9% / 期待値 +332%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+369% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.9% / 期待値 +362%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+548% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.9% / 期待値 +539%
💡 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
5
ブルックリンダンス
実15.7倍
期待値 +58%
推奨 9.9〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
6
ホウショウルクス
実13.1倍
期待値 +32%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
❌不的中3着
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
5
ブルックリンダンス
実15.7倍
期待値 +57%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
6
ホウショウルクス
実13.1倍
期待値 +31%
推奨 10.0〜30.0倍
100円
❌不的中3着
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テンエースワン |
コレット |
実43.7 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。 |
| 2 |
タガノアニマシオン |
吉村 |
実31.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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。 |
| 3 |
ケイアイアルタイル |
松山 |
実9.8 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。 |
| 4 |
エンマ |
高倉 |
実46.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +362% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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 |
ブルックリンダンス 推奨 |
亀田 |
実15.7 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎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 10.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。 |
| 6 |
ホウショウルクス 推奨 |
角田和 |
実13.1 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (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。 |
| 7 |
トモジャザーン |
幸 |
実38.5 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。 |
| 8 |
ショウナンバンライ |
田山 |
実1.4 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。 |
| 9 |
プウスカンドゥール |
中井 |
実64.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +538% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。 |
| 10 |
サンライズケヴィン |
松若 |
実5.2 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 10.1% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。 |
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の推奨本命の次点
出走馬全10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 71.4%)
×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
10.1% (オッズ暗示: 19.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 10.2%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 7.6%)
🌟◎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
10.1% (オッズ暗示: 6.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+221% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 3.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+280% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+331% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 2.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+362% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+538% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 1.5%)
💡 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)
-
単勝
5
ブルックリンダンス
実15.7倍
期待値 +58%
推奨 9.9〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
6
ホウショウルクス
実13.1倍
期待値 +32%
推奨 9.9〜30.0倍
100円
❌不的中3着
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
5
ブルックリンダンス
実15.7倍
期待値 +57%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
6
ホウショウルクス
実13.1倍
期待値 +31%
推奨 10.0〜30.0倍
100円
❌不的中3着
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