小倉 5R 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 |
ウインガラハッド |
松山 |
実1.2 |
B× A×勝率19% EV-77% 詳細▼ |
|
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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.7% / 期待値 -78% ※ 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 |
タナコクシテンホウ |
幸 |
実13.9 |
B△ A△勝率14% EV+88% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 7.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 +88% ※ 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 |
ハマナスノサクコロ |
松若 |
実6.7 |
B○ A○勝率14% EV-9% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 14.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 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。 |
| 4 |
キシュウマミー |
国分恭 |
実39.1 |
B△ A△勝率14% EV+429% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +458% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 2.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 13.5% / 期待値 +430% ※ 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 |
ナムラメアリー |
田口 |
実8.0 |
B▲ A▲勝率14% EV+8% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 12.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 +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。 |
| 6 |
マルモタワー |
富田 |
実59.3 |
B▽ A▽勝率14% EV+703% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +747% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 13.5% / 期待値 +703% ※ 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 |
リヴィエラヴィル |
☆田山 |
実22.4 |
B△ A△勝率14% EV+203% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 4.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.5% / 期待値 +203% ※ 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7頭
◎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)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 18.7% / 期待値 -78%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 14.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.5% / 期待値 -9%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 12.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 +8%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 7.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 13.5% / 期待値 +88%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+220% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 4.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 13.5% / 期待値 +203%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+458% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 2.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 13.5% / 期待値 +430%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+747% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 13.5% / 期待値 +703%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ウインガラハッド |
松山 |
実1.2 |
×詳細▼ |
|
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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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 |
タナコクシテンホウ |
幸 |
実13.9 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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 |
ハマナスノサクコロ |
松若 |
実6.7 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 2位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。 |
| 4 |
キシュウマミー |
国分恭 |
実39.1 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 6位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +429% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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。 |
| 5 |
ナムラメアリー |
田口 |
実8.0 |
▲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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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 |
マルモタワー |
富田 |
実59.3 |
▽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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +703% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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 |
リヴィエラヴィル |
☆田山 |
実22.4 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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。 |
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7頭
◎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)
-78% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.7% (オッズ暗示: 83.3%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 14.9%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 12.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+88% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 7.2%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+203% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 4.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+429% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 2.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+703% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.5% (オッズ暗示: 1.7%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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