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

9R 小倉競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バミューダボーイ	長谷蓮	実188.2	B△ A▽勝率6% EV+945% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 6位 (中位評価) 🌟◎ 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 6.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 5.6% / 期待値 +946% ※ 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	ヘキレキ	国分優	実74.3	B▽ A▽勝率6% EV+312% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 7着/16頭+1.0秒 2回1日小倉5R 3着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +314% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +313% ※ 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	リエーヴェ	永島	実3.9	B× A○勝率6% EV-78% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日小倉2R 1着/16頭 2回1日小倉5R 2着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 5.6% / 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。
4	ワッザイカ	泉谷	実104.0	B△ A▽勝率6% EV+477% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 5着/16頭 2回1日小倉5R 9着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +566% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.6% / 期待値 +478% ※ 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	カシノヴィタ	森田	実308.3	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 13着/16頭 2回2日小倉6R 4着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1613% ※ 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	ルーストカール	田口	実162.6	B▽ A▽勝率6% EV+803% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 6着/16頭 2回1日小倉5R 8着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +682% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 5.6% / 期待値 +803% ※ 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	ソゲソゲスマイル	西塚	実130.8	B▽ A▽勝率6% EV+626% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日小倉5R 5着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +529% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.6% / 期待値 +627% ※ 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	タカヨシ	飛田愛	実14.8	B○ A△勝率6% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -18% ※ 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	ユイノジカンカセギ	長岡	実60.7	B△ A▽勝率6% EV+237% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 10着/16頭 2回2日小倉6R 2着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +288% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +237% ※ 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	タカモリ	田山	実29.3	B▲ A△勝率6% EV+62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日小倉2R 4着/16頭 2回1日小倉5R 4着/10頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +63% ※ 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	トシミチ	幸	実11.2	B▽ A△勝率6% EV-37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回2日小倉6R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 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。
12	グレートキリシマ	松若	実129.6	B▽ A▽勝率6% EV+620% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 12着/16頭 2回2日小倉6R 3着/11頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +523% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.6% / 期待値 +620% ※ 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	ニシノマティーニ	今村	実50.8	B▽ A▽勝率6% EV+182% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 8着/16頭 2回2日小倉6R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 期待値 +182% ※ 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。
14	ラブマイティー	水沼	実332.2	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 16着/16頭 2回2日小倉6R 10着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1746% ※ 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。
15	カシノクロサイト	亀田	実310.3	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 11着/16頭 2回1日小倉5R 6着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1624% ※ 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。
16	カエリールークス	松山	実1.7	B× A×勝率6% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日小倉5R 1着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 5.6% / 期待値 -91% ※ 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。
17	スイトーヨ	川田	実8.7	B◎ A▲勝率6% EV-51% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（前走2着）
前5走 2回4日小倉2R 2着/16頭+1.0秒 2回2日小倉6R 6着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 11.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 5.6% / 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。
18	ニシノキヅイタラ	酒井	実79.1	B▽ A▽勝率6% EV+339% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回4日小倉2R 3着/16頭+5.0秒 2回1日小倉5R 7着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 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 4.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +339% ※ 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の本命

AI評価1位Aモデル ▲

スイトーヨ

騎手川田

単勝オッズ

8.7倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8タカヨシ

14.8倍

EV -5%

▲A:△10タカモリ

29.3倍

EV +87%

出走馬全18頭

◎A:▲17

スイトーヨ

川田

8.7倍

-44%

›

○A:△8

タカヨシ

飛田愛

14.8倍

-5%

›

▲A:△10

タカモリ

田山

29.3倍

+87%

›

△A:▽9

ユイノジカンカセギ

長岡

60.7倍

+288%

›

△A:▽4

ワッザイカ

泉谷

104.0倍

+566%

›

△A:▽1

バミューダボーイ

長谷蓮

188.2倍

+999%

›

▽A:▽13

ニシノマティーニ

今村

50.8倍

+183%

›

▽A:▽2

ヘキレキ

国分優

74.3倍

+314%

›

▽A:▽5

カシノヴィタ

森田

308.3倍

+999%

›

▽A:▽15

カシノクロサイト

亀田

310.3倍

+999%

›

▽A:▽14

ラブマイティー

水沼

332.2倍

+999%

›

×A:×16

カエリールークス

松山

1.7倍

-91%

›

×A:○3

リエーヴェ

永島

3.9倍

-81%

›

▽A:△11

トシミチ

幸

11.2倍

-46%

›

▽A:▽18

ニシノキヅイタラ

酒井

79.1倍

+280%

›

▽A:▽12

グレートキリシマ

松若

129.6倍

+523%

›

▽A:▽7

ソゲソゲスマイル

西塚

130.8倍

+529%

›

▽A:▽6

ルーストカール

田口

162.6倍

+682%

›

💡 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）

9R 小倉競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バミューダボーイ	長谷蓮	実188.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 15位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +945% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	ヘキレキ	国分優	実74.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 7着/16頭+1.0秒 2回1日小倉5R 3着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
3	リエーヴェ	永島	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日小倉2R 1着/16頭 2回1日小倉5R 2着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
4	ワッザイカ	泉谷	実104.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 5着/16頭 2回1日小倉5R 9着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +477% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
5	カシノヴィタ	森田	実308.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 13着/16頭 2回2日小倉6R 4着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ルーストカール	田口	実162.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 6着/16頭 2回1日小倉5R 8着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +803% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ソゲソゲスマイル	西塚	実130.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日小倉5R 5着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +626% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	タカヨシ	飛田愛	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
9	ユイノジカンカセギ	長岡	実60.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 10着/16頭 2回2日小倉6R 2着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +237% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	タカモリ	田山	実29.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回4日小倉2R 4着/16頭 2回1日小倉5R 4着/10頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
11	トシミチ	幸	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回2日小倉6R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
12	グレートキリシマ	松若	実129.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 12着/16頭 2回2日小倉6R 3着/11頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +620% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
13	ニシノマティーニ	今村	実50.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回4日小倉2R 8着/16頭 2回2日小倉6R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
14	ラブマイティー	水沼	実332.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 16着/16頭 2回2日小倉6R 10着/11頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
15	カシノクロサイト	亀田	実310.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 2回4日小倉2R 11着/16頭 2回1日小倉5R 6着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 5.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
16	カエリールークス	松山	実1.7	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日小倉5R 1着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (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。
17	スイトーヨ	川田	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 2回4日小倉2R 2着/16頭+1.0秒 2回2日小倉6R 6着/11頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.6% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
18	ニシノキヅイタラ	酒井	実79.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回4日小倉2R 3着/16頭+5.0秒 2回1日小倉5R 7着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +339% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

カエリールークス

騎手松山

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3リエーヴェ

3.9倍

EV -78%

▲17スイトーヨ

8.7倍

EV -51%

出走馬全18頭

×16

カエリールークス

松山

1.7倍

-90%

›

○3

リエーヴェ

永島

3.9倍

-78%

›

▲17

スイトーヨ

川田

8.7倍

-51%

›

△11

トシミチ

幸

11.2倍

-37%

›

△8

タカヨシ

飛田愛

14.8倍

-17%

›

△10

タカモリ

田山

29.3倍

+62%

›

▽13

ニシノマティーニ

今村

50.8倍

+182%

›

▽9

ユイノジカンカセギ

長岡

60.7倍

+237%

›

▽2

ヘキレキ

国分優

74.3倍

+312%

›

▽18

ニシノキヅイタラ

酒井

79.1倍

+339%

›

▽4

ワッザイカ

泉谷

104.0倍

+477%

›

▽12

グレートキリシマ

松若

129.6倍

+620%

›

▽7

ソゲソゲスマイル

西塚

130.8倍

+626%

›

▽6

ルーストカール

田口

162.6倍

+803%

›

▽1

バミューダボーイ

長谷蓮

188.2倍

+945%

›

▽5

カシノヴィタ

森田

308.3倍

+999%

›

▽15

カシノクロサイト

亀田

310.3倍

+999%

›

▽14

ラブマイティー

水沼

332.2倍

+999%

›

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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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