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
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ダノンアトラス |
Ｍデムーロ |
実6.0 |
B△ A△勝率10% EV-38% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 16.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -38% ※ 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 |
サイレントグルーヴ 推奨 |
角田和 |
実29.5 |
B△ A▽勝率9% EV+177% 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) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.4% / 期待値 +178% ※ 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 |
フウセン |
コレット |
実4.3 |
B○ A○勝率10% EV-55% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 23.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 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。 |
| 4 |
ワンダフルボンド |
川田 |
実3.3 |
B× A×勝率10% EV-66% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 30.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.3% / 期待値 -66% ※ 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 |
ノンブルドール |
西村淳 |
実4.7 |
B× A▲勝率10% EV-51% 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 21.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -52% ※ 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 |
ビヨンドザドリーム 推奨 |
国分優 |
実17.5 |
B▽ A▽勝率9% EV+64% 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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 5.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.4% / 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。 |
| 7 |
ダノンハドソン 推奨 |
高杉 |
実20.7 |
B△ A△勝率10% EV+112% 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) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 4.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.3% / 期待値 +112% ※ 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 |
スリーラーケン |
国分恭 |
実48.2 |
B▽ A▽勝率9% EV+353% 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) +384% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.4% / 期待値 +354% ※ 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 |
ゴールドアクセス 推奨 |
◇今村 |
実12.0 |
B▲ A▽勝率10% EV+22% 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.2% / 期待値 +22% ※ 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 |
パラディオン |
吉村 |
実9.1 |
B▽ A△勝率10% EV-6% 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 11.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.3% / 期待値 -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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 30.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.3% / 期待値 -66%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 23.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -56%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 8.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 10.2% / 期待値 +22%
×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
10.1% (オッズ暗示: 16.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.3% / 期待値 -38%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+108% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 4.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.3% / 期待値 +112%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+196% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.4% / 期待値 +178%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+384% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.4% / 期待値 +354%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 21.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -52%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 11.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.3% / 期待値 -7%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+72% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 5.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.4% / 期待値 +65%
💡 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
6
ビヨンドザドリーム
実17.5倍
期待値 +64%
推奨 10.6〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ゴールドアクセス
実12.0倍
期待値 +22%
推奨 9.8〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実29.5倍
期待値 +196%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ダノンハドソン
実20.7倍
期待値 +108%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ビヨンドザドリーム
実17.5倍
期待値 +72%
推奨 10.2〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ダノンアトラス |
Ｍデムーロ |
実6.0 |
△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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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 |
サイレントグルーヴ 推奨 |
角田和 |
実29.5 |
▽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) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 3 |
フウセン |
コレット |
実4.3 |
○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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 4 |
ワンダフルボンド |
川田 |
実3.3 |
×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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (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。 |
| 5 |
ノンブルドール |
西村淳 |
実4.7 |
▲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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 6 |
ビヨンドザドリーム 推奨 |
国分優 |
実17.5 |
▽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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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 |
ダノンハドソン 推奨 |
高杉 |
実20.7 |
△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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。 |
| 8 |
スリーラーケン |
国分恭 |
実48.2 |
▽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) +353% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (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。 |
| 9 |
ゴールドアクセス 推奨 |
◇今村 |
実12.0 |
▽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 10.2% (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。 |
| 10 |
パラディオン |
吉村 |
実9.1 |
△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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。 |
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)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 30.3%)
×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
10.3% (オッズ暗示: 23.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 21.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 16.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 11.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+112% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 4.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 8.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+64% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 5.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+177% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+353% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 2.1%)
💡 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
6
ビヨンドザドリーム
実17.5倍
期待値 +64%
推奨 10.6〜30.0倍
200円
-
単勝
9
ゴールドアクセス
実12.0倍
期待値 +22%
推奨 9.8〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
サイレントグルーヴ
実29.5倍
期待値 +196%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ダノンハドソン
実20.7倍
期待値 +108%
推奨 9.9〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ビヨンドザドリーム
実17.5倍
期待値 +72%
推奨 10.2〜30.0倍
200円
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