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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
メルキオル 推奨 |
コレット |
実25.8 |
B▽ A▽勝率9% EV+134% 詳細▼ |
前5走 05/10 3京都611R 16着/16頭+10.8秒 |
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) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.1% / 期待値 +134% ※ 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 |
ゴッドブルービー 推奨 |
角田和 |
実13.8 |
B△ A▽勝率9% EV+25% 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.1% / 期待値 +25% ※ 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 |
ジンセイ |
西塚 |
実7.9 |
B▲ A○勝率9% EV-28% 詳細▼ |
前5走 03/22 1阪神1010R 13着/16頭+1.1秒 |
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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 12.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 -28% ※ 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 |
サンライズアリオン |
松若 |
実64.6 |
B▽ A△勝率9% EV+487% 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) +487% (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 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +488% ※ 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 |
スナークラファエロ 推奨 |
団野 |
実18.5 |
B▽ A▽勝率9% EV+68% 詳細▼ |
前5走 05/30 2東京1111R 14着/16頭+2.1秒 |
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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.1% / 期待値 +68% ※ 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 |
レイナデアルシーラ |
田口 |
実12.1 |
B△ A▲勝率9% EV+10% 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 +10% ※ 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 |
モンブランミノル |
松山 |
実6.5 |
B○ A△勝率9% EV-40% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 15.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 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。 |
| 8 |
メイショウズイウン 推奨 |
太宰 |
実22.0 |
B▽ A△勝率9% EV+100% 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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +100% ※ 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 |
シュラザック |
幸 |
実10.4 |
B△ A▽勝率9% EV-5% 詳細▼ |
前5走 03/22 1阪神1010R 10着/16頭+0.6秒 |
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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.1% / 期待値 -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。 |
| 10 |
フェルヴェンテ |
秋山稔 |
実92.2 |
B▽ A▽勝率9% EV+737% 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) +738% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 9.1% / 期待値 +738% ※ 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 |
モックモック |
川田 |
実1.7 |
B× A×勝率9% EV-84% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 9.1% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.1% / 期待値 -85% ※ 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11頭
×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
9.1% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.1% / 期待値 -85%
×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
9.1% (オッズ暗示: 15.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -41%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 12.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.1% / 期待値 -28%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 9.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.1% / 期待値 -6%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 8.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 +10%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 7.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.1% / 期待値 +25%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+68% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.1% / 期待値 +68%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+100% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +100%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+134% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 3.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.1% / 期待値 +134%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+487% (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 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +488%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+738% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 9.1% / 期待値 +738%
💡 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
スナークラファエロ
実18.5倍
期待値 +68%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中2着
-
単勝
2
ゴッドブルービー
実13.8倍
期待値 +25%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
メルキオル
実25.8倍
期待値 +134%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
❌不的中
-
単勝
8
メイショウズイウン
実22.0倍
期待値 +99%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
5
スナークラファエロ
実18.5倍
期待値 +68%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中2着
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
メルキオル 推奨 |
コレット |
実25.8 |
▽詳細▼ |
前5走 05/10 3京都611R 16着/16頭+10.8秒 |
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) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。 |
| 2 |
ゴッドブルービー 推奨 |
角田和 |
実13.8 |
▽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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。 |
| 3 |
ジンセイ |
西塚 |
実7.9 |
○詳細▼ |
前5走 03/22 1阪神1010R 13着/16頭+1.1秒 |
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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。 |
| 4 |
サンライズアリオン |
松若 |
実64.6 |
△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) +487% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 5 |
スナークラファエロ 推奨 |
団野 |
実18.5 |
▽詳細▼ |
前5走 05/30 2東京1111R 14着/16頭+2.1秒 |
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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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 |
レイナデアルシーラ |
田口 |
実12.1 |
▲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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。 |
| 7 |
モンブランミノル |
松山 |
実6.5 |
△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 8 |
メイショウズイウン 推奨 |
太宰 |
実22.0 |
△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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
シュラザック |
幸 |
実10.4 |
▽詳細▼ |
前5走 03/22 1阪神1010R 10着/16頭+0.6秒 |
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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。 |
| 10 |
フェルヴェンテ |
秋山稔 |
実92.2 |
▽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) +737% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 11 |
モックモック |
川田 |
実1.7 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 9.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。 |
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11頭
×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
9.1% (オッズ暗示: 58.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 12.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 8.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+100% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+487% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.5%)
×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
9.1% (オッズ暗示: 15.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 9.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 7.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+68% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+134% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 3.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+737% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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
スナークラファエロ
実18.5倍
期待値 +68%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中2着
-
単勝
2
ゴッドブルービー
実13.8倍
期待値 +25%
推奨 11.0〜30.0倍
100円
❌不的中
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
メルキオル
実25.8倍
期待値 +134%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
❌不的中
-
単勝
8
メイショウズイウン
実22.0倍
期待値 +99%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中
-
単勝
5
スナークラファエロ
実18.5倍
期待値 +68%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
❌不的中2着
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