小倉 11R 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

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードトレイル推奨	高杉	実16.0	B▲ A▲勝率9% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/09 1新潟311R 2着/16頭+0.0秒 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 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。
2	トーラスシャイン	西村淳	実7.1	B▽ A○勝率9% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場5走で勝率40%と適性高／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 16着/18頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 14.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -37% ※ 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	アイルシャイン推奨	飛田愛	実20.6	B△ A▽勝率8% EV+66% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+89%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／805日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 805日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +67% ※ 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	ダークエクリプス	松若	実76.7	B▽ A▽勝率8% EV+520% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +473% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +520% ※ 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	コウセキ	松山	実1.6	B× A×勝率9% EV-85% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -86% ※ 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	ミロワール	酒井	実9.2	B▽ A△勝率8% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／399日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒
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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け × 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 7.5% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -26% ※ 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	ブラックケリー	吉村	実84.3	B▽ A▽勝率8% EV+581% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 13着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 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 7.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +582% ※ 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	エスペシャリー	田山	実38.2	B△ A▽勝率8% EV+208% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
前5走 05/31 3京都1212R 18着/18頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 18着/18頭+2.9秒 11/08 3福島111R 9着/16頭+0.3秒 08/16 1札幌710R 1着/13頭勝利 07/19 1函館117R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +251% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +209% ※ 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	ヒーローインチーフ推奨	西塚	実14.8	B▽ A▽勝率8% EV+19% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +20% ※ 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	ベイビーキッス	藤懸	実11.5	B◎ A△勝率8% EV-6% 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（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/24 1新潟811R 12着/16頭+1.0秒 05/09 1新潟311R 9着/16頭+0.4秒 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 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。
11	リチャードバローズ推奨	団野	実29.6	B△ A△勝率9% EV+161% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ29.6倍で期待値+172%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5秒
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +161% ※ 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	ジュンヴァンケット推奨	富田	実15.7	B○ A▽勝率8% EV+26% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 15着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 8着/18頭+1.1秒 11/29 4京都712R 1着/16頭勝利 10/05 3京都212R 2着/16頭+0.1秒 08/16 3中京76R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +27% ※ 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 △

ベイビーキッス

騎手藤懸

単勝オッズ

11.5倍

AI期待値

+5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽12ジュンヴァンケット

15.7倍

EV +44%

▲A:▲1ロードトレイル

16.0倍

EV +47%

出走馬全12頭

◎A:△10

ベイビーキッス

藤懸

11.5倍

+5%

›

○A:▽12

ジュンヴァンケット

富田

15.7倍

+44%

›

▲A:▲1

ロードトレイル

高杉

16.0倍

+47%

›

△A:▽3

アイルシャイン

飛田愛

20.6倍

+89%

›

△A:△11

リチャードバローズ

団野

29.6倍

+172%

›

△A:▽8

エスペシャリー

田山

38.2倍

+251%

›

×A:×5

コウセキ

松山

1.6倍

-88%

›

▽A:○2

トーラスシャイン

西村淳

7.1倍

-46%

›

▽A:△6

ミロワール

酒井

9.2倍

-31%

›

▽A:▽9

ヒーローインチーフ

西塚

14.8倍

+10%

›

▽A:▽4

ダークエクリプス

松若

76.7倍

+473%

›

▽A:▽7

ブラックケリー

吉村

84.3倍

+529%

›

💡 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 1 ロードトレイル実16.0倍期待値 +41% 推奨 11.3〜30.0倍 100円
単勝 12 ジュンヴァンケット実15.7倍期待値 +26% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 9 ヒーローインチーフ実14.8倍期待値 +19% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 リチャードバローズ実29.6倍期待値 +172% 推奨 10.9〜30.0倍 300円
単勝 3 アイルシャイン実20.6倍期待値 +89% 推奨 10.9〜30.0倍 200円
単勝 1 ロードトレイル実16.0倍期待値 +47% 推奨 10.9〜30.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

11R 小倉競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードトレイル推奨	高杉	実16.0	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/09 1新潟311R 2着/16頭+0.0秒 03/29 3中山210R 6着/15頭+0.3秒 02/14 1小倉711R 15着/18頭+1.7秒 01/31 1小倉311R 12着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 5着/10頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
2	トーラスシャイン	西村淳	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 16着/18頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 4着/18頭+0.9秒 01/31 1小倉311R 2着/18頭+0.2秒 12/07 5中山29R 9着/12頭+0.9秒 11/08 3福島111R 11着/16頭+0.4秒
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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
3	アイルシャイン推奨	飛田愛	実20.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／805日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利 05/04 3京都512R 1着/10頭勝利
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 805日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	ダークエクリプス	松若	実76.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／454日ぶりの実戦）
前5走 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒 04/20 2阪神811R 10着/11頭+1.4秒
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +520% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
5	コウセキ	松山	実1.6	×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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 9着/18頭+0.9秒 02/14 1小倉711R 2着/18頭+0.6秒 02/01 1小倉410R 1着/15頭勝利 01/10 1京都310R 3着/18頭+0.6秒 11/08 3福島110R 13着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ミロワール	酒井	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／399日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒
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) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 399日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
7	ブラックケリー	吉村	実84.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都410R 13着/18頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 13着/18頭+1.3秒 12/14 5中京411R 4着/10頭+0.4秒 11/23 4京都612R 10着/16頭+0.6秒 10/05 3京都212R 1着/16頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +581% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	エスペシャリー	田山	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.0着と低調）
前5走 05/31 3京都1212R 18着/18頭+1.8秒 01/31 1小倉311R 18着/18頭+2.9秒 11/08 3福島111R 9着/16頭+0.3秒 08/16 1札幌710R 1着/13頭勝利 07/19 1函館117R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
9	ヒーローインチーフ推奨	西塚	実14.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (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。
10	ベイビーキッス	藤懸	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 05/24 1新潟811R 12着/16頭+1.0秒 05/09 1新潟311R 9着/16頭+0.4秒 02/14 1小倉711R 12着/18頭+1.2秒 01/31 1小倉311R 8着/18頭+1.1秒 12/14 5中京411R 2着/10頭+0.1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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
11	リチャードバローズ推奨	団野	実29.6	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ29.6倍で期待値+161%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5秒
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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +161% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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。
12	ジュンヴァンケット推奨	富田	実15.7	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 1新潟311R 15着/16頭+1.8秒 02/14 1小倉711R 8着/18頭+1.1秒 11/29 4京都712R 1着/16頭勝利 10/05 3京都212R 2着/16頭+0.1秒 08/16 3中京76R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

コウセキ

騎手松山

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2トーラスシャイン

7.1倍

EV -37%

▲1ロードトレイル

16.0倍

EV +41%

出走馬全12頭

×5

コウセキ

松山

1.6倍

-85%

›

○2

トーラスシャイン

西村淳

7.1倍

-37%

›

▲1

ロードトレイル

高杉

16.0倍

+41%

›

△11

リチャードバローズ

団野

29.6倍

+161%

›

△6

ミロワール

酒井

9.2倍

-25%

›

△10

ベイビーキッス

藤懸

11.5倍

-6%

›

▽9

ヒーローインチーフ

西塚

14.8倍

+19%

›

▽12

ジュンヴァンケット

富田

15.7倍

+26%

›

▽3

アイルシャイン

飛田愛

20.6倍

+66%

›

▽8

エスペシャリー

田山

38.2倍

+208%

›

▽4

ダークエクリプス

松若

76.7倍

+520%

›

▽7

ブラックケリー

吉村

84.3倍

+581%

›

💡 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 1 ロードトレイル実16.0倍期待値 +41% 推奨 11.3〜30.0倍 100円
単勝 12 ジュンヴァンケット実15.7倍期待値 +26% 推奨 12.4〜30.0倍 100円
単勝 9 ヒーローインチーフ実14.8倍期待値 +19% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 リチャードバローズ実29.6倍期待値 +172% 推奨 10.9〜30.0倍 300円
単勝 3 アイルシャイン実20.6倍期待値 +89% 推奨 10.9〜30.0倍 200円
単勝 1 ロードトレイル実16.0倍期待値 +47% 推奨 10.9〜30.0倍 200円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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