小倉 6R 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 |
サンマルマニック |
▲森田 |
実138.2 |
B▽ A▽勝率7% EV+882% 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) +924% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +883% ※ 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 |
ムソウテンセイ |
藤懸 |
実12.7 |
B△ A▽勝率7% EV-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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 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。 |
| 3 |
リテラシー |
幸 |
実13.6 |
B▽ A▽勝率7% EV-3% 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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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。 |
| 4 |
コカボムショット |
加藤 |
実152.1 |
B▽ A▽勝率7% EV+981% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +982% ※ 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 |
ダイメイミラクル |
太宰 |
実92.6 |
B△ A▽勝率7% EV+558% 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) +617% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +559% ※ 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 |
キープシャイニング |
西村淳 |
実4.3 |
B△ A○勝率9% EV-61% 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 23.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -61% ※ 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 |
ハクアイタワー |
松若 |
実13.8 |
B▽ A▽勝率7% EV-1% 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -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。 |
| 8 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実34.7 |
B▽ A▽勝率7% EV+146% 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) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +147% ※ 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 |
ルクスドリーム 推奨 |
松山 |
実16.5 |
B▽ A▲勝率9% EV+48% 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。 |
| 10 |
コパノルーカス 推奨 |
Ｍデムーロ |
実33.7 |
B○ A△勝率9% EV+203% 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) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 3.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。 |
| 11 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実9.3 |
B▽ A△勝率7% EV-33% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 10.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34% ※ 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 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.9 |
B▲ A△勝率7% EV-65% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×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 7.7% (オッズ暗示: 20.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -65% ※ 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 |
ラクホマレ |
川田 |
実2.8 |
B× A×勝率9% EV-74% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 35.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.0% / 期待値 -75% ※ 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13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)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 35.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.0% / 期待値 -75%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+194% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 3.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +203%
×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
7.7% (オッズ暗示: 20.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -65%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 7.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 7.1% / 期待値 -10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+617% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +559%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-68% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 23.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.0% / 期待値 -61%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 10.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 -34%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 7.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 -3%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 7.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 -2%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 6.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +48%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+157% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +147%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+924% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +883%
🌟◎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
7.4% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +982%
💡 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
9
ルクスドリーム
実16.5倍
期待値 +48%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
コパノルーカス
実33.7倍
期待値 +194%
推奨 11.5〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンマルマニック |
▲森田 |
実138.2 |
▽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) +882% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 2 |
ムソウテンセイ |
藤懸 |
実12.7 |
▽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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。 |
| 3 |
リテラシー |
幸 |
実13.6 |
▽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 8位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。 |
| 4 |
コカボムショット |
加藤 |
実152.1 |
▽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) +981% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 5 |
ダイメイミラクル |
太宰 |
実92.6 |
▽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) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 6 |
キープシャイニング |
西村淳 |
実4.3 |
○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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 |
ハクアイタワー |
松若 |
実13.8 |
▽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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 8 |
ゼンノゾンターク |
吉村 |
実34.7 |
▽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) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。 |
| 9 |
ルクスドリーム 推奨 |
松山 |
実16.5 |
▲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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。 |
| 10 |
コパノルーカス 推奨 |
Ｍデムーロ |
実33.7 |
△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) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。 |
| 11 |
ジューンマーチ |
◇永島 |
実9.3 |
△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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。 |
| 12 |
キングズテイル |
角田和 |
実4.9 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。 |
| 13 |
ラクホマレ |
川田 |
実2.8 |
×詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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13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)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 35.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 23.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+48% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 6.1%)
🌟◎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
9.0% (オッズ暗示: 3.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 20.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.9%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 7.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+146% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 2.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+558% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 1.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+882% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+981% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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 (AI 期待値プラス判定)
A. 現行モデル (binary)
-
単勝
9
ルクスドリーム
実16.5倍
期待値 +48%
推奨 11.1〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
コパノルーカス
実33.7倍
期待値 +194%
推奨 11.5〜30.0倍
200円
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