小倉 10R 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

10R 小倉競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジューンエオス	西村淳	実4.6	B× A×勝率7% EV-70% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山710R 11着/13頭+0.9秒 02/28 1小倉1110R 1着/16頭勝利 12/28 5中山88R 12着/13頭+5.2秒 12/07 5阪神29R 12着/13頭+2.5秒 07/19 2小倉710R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 21.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -70% ※ 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	メイショウシナノ	菱田	実28.8	B▽ A▽勝率6% EV+76% 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0%と苦戦傾向／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都710R 7着/15頭+0.7秒 03/15 1阪神810R 4着/14頭+1.0秒 02/21 1小倉911R 3着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉511R 7着/16頭+0.3秒 01/24 1京都810R 12着/15頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +77% ※ 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	ダノンスウィッチ	松若	実20.5	B▽ A△勝率7% EV+33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/31 2東京129R 8着/15頭+2.4秒 04/05 2阪神412R 13着/16頭+1.4秒 01/17 1京都611R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神69R 2着/16頭+0.0秒 11/23 4京都610R 10着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +33% ※ 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	グランキングオー	渡辺竜	実23.6	B▽ A▽勝率6% EV+44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 1福島610R 1着/15頭勝利 02/08 1小倉610R 8着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉210R 13着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 8着/14頭+1.2秒 11/09 3福島210R 15着/15頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 期待値 +45% ※ 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	テーオールビー	藤懸	実44.8	B▽ A▽勝率6% EV+175% 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9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 11着/16頭+1.8秒 03/21 2中山710R 7着/13頭+0.4秒 02/21 1小倉911R 9着/13頭+1.6秒 11/15 3福島310R 1着/15頭勝利 10/26 3京都912R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 期待値 +175% ※ 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	カミノレアル	田口	実9.9	B△ A△勝率7% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/30 3京都1110R 6着/16頭+1.1秒 01/12 1京都510R 14着/16頭+1.6秒 11/16 4京都410R 12着/14頭+1.6秒 09/20 4阪神612R 1着/16頭勝利 08/23 4中京112R 1着/7頭勝利
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 10.7着 (不振) × 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 6.2% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -36% ※ 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	プロミシングスター	秋山稔	実57.6	B▽ A▽勝率6% EV+253% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 9着/11頭+1.0秒 12/21 5阪神69R 11着/16頭+1.0秒 11/23 4京都610R 5着/16頭+0.3秒 10/19 3京都710R 5着/16頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 12着/13頭+0.8秒
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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +254% ※ 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	モズカトレア	田山	実9.2	B△ A△勝率7% EV-40% 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33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 14着/15頭+5.5秒 01/31 2京都111R 9着/13頭+1.3秒 01/10 1京都39R 1着/8頭勝利 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山712R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -40% ※ 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	マッシャーブルム	鮫島良	実47.4	B▽ A▽勝率6% EV+190% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0秒 05/25 2京都1010R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京110R 10着/16頭+1.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +191% ※ 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	ナヴォーナ	幸	実49.7	B▽ A▽勝率6% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／588日ぶりの実戦）
前5走 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利
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 588日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +205% ※ 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	メイショウオーロラ	高倉	実73.7	B▽ A▽勝率5% EV+293% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +360% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 5.3% / 期待値 +293% ※ 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	サイモンシュバリエ	吉村	実11.7	B▽ A▽勝率6% EV-28% 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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都108R 1着/12頭勝利 05/09 3京都512R 3着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神36R 1着/13頭勝利 02/15 2京都67R 4着/13頭+1.3秒 01/11 1京都46R 3着/14頭+0.3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 67% (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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 -28% ※ 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	レヴァンテシチー	松山	実5.0	B○ A○勝率7% EV-67% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都49R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神88R 1着/11頭勝利 03/22 1中京47R 4着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 2着/13頭+0.1秒 02/15 2京都67R 2着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 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。
14	カルパ	酒井	実7.2	B△ A×勝率6% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神79R 6着/14頭+0.8秒 03/29 1中京612R 3着/16頭+0.2秒 03/08 1阪神612R 4着/13頭+1.6秒 01/11 1京都48R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 5着/13頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
15	インザモーメント	高杉	実42.9	B▽ A▽勝率7% EV+179% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都110R 9着/9頭+0.7秒 11/22 4京都510R 14着/16頭+2.1秒 05/31 2京都1110R 7着/16頭+1.3秒 04/27 2京都210R 9着/16頭+0.7秒 03/09 2中山49R 8着/12頭+1.2秒
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 10.0着 (不振) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +179% ※ 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	アレナパラシオ	富田	実6.1	B▲ A▲勝率7% EV-60% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/30 3京都1110R 2着/16頭+0.3秒 11/09 3福島210R 1着/15頭勝利 07/05 2小倉310R 8着/11頭+1.4秒 04/27 1福島610R 13着/15頭+3.0秒 03/02 1小倉1212R 1着/16頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.2% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -60% ※ 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 ×

ジューンエオス

騎手西村淳

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○13レヴァンテシチー

5.0倍

EV -68%

▲A:▲16アレナパラシオ

6.1倍

EV -61%

出走馬全16頭

×A:×1

ジューンエオス

西村淳

4.6倍

-71%

›

○A:○13

レヴァンテシチー

松山

5.0倍

-68%

›

▲A:▲16

アレナパラシオ

富田

6.1倍

-61%

›

△A:×14

カルパ

酒井

7.2倍

-55%

›

△A:△8

モズカトレア

田山

9.2倍

-42%

›

△A:△6

カミノレアル

田口

9.9倍

-38%

›

▽A:▽12

サイモンシュバリエ

吉村

11.7倍

-26%

›

▽A:△3

ダノンスウィッチ

松若

20.5倍

+28%

›

▽A:▽4

グランキングオー

渡辺竜

23.6倍

+47%

›

▽A:▽2

メイショウシナノ

菱田

28.8倍

+80%

›

▽A:▽15

インザモーメント

高杉

42.9倍

+168%

›

▽A:▽5

テーオールビー

藤懸

44.8倍

+179%

›

▽A:▽9

マッシャーブルム

鮫島良

47.4倍

+196%

›

▽A:▽10

ナヴォーナ

幸

49.7倍

+210%

›

▽A:▽7

プロミシングスター

秋山稔

57.6倍

+260%

›

▽A:▽11

メイショウオーロラ

高倉

73.7倍

+360%

›

💡 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）

10R 小倉競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジューンエオス	西村淳	実4.6	×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／120日ぶりの実戦）
前5走 03/21 2中山710R 11着/13頭+0.9秒 02/28 1小倉1110R 1着/16頭勝利 12/28 5中山88R 12着/13頭+5.2秒 12/07 5阪神29R 12着/13頭+2.5秒 07/19 2小倉710R 2着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	メイショウシナノ	菱田	実28.8	▽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0%と苦戦傾向／64日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都710R 7着/15頭+0.7秒 03/15 1阪神810R 4着/14頭+1.0秒 02/21 1小倉911R 3着/13頭+0.7秒 02/07 1小倉511R 7着/16頭+0.3秒 01/24 1京都810R 12着/15頭+0.8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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
3	ダノンスウィッチ	松若	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調）
前5走 05/31 2東京129R 8着/15頭+2.4秒 04/05 2阪神412R 13着/16頭+1.4秒 01/17 1京都611R 13着/16頭+1.5秒 12/21 5阪神69R 2着/16頭+0.0秒 11/23 4京都610R 10着/16頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (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	グランキングオー	渡辺竜	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 1福島610R 1着/15頭勝利 02/08 1小倉610R 8着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉210R 13着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 8着/14頭+1.2秒 11/09 3福島210R 15着/15頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
5	テーオールビー	藤懸	実44.8	▽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9.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 11着/16頭+1.8秒 03/21 2中山710R 7着/13頭+0.4秒 02/21 1小倉911R 9着/13頭+1.6秒 11/15 3福島310R 1着/15頭勝利 10/26 3京都912R 5着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
6	カミノレアル	田口	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 05/30 3京都1110R 6着/16頭+1.1秒 01/12 1京都510R 14着/16頭+1.6秒 11/16 4京都410R 12着/14頭+1.6秒 09/20 4阪神612R 1着/16頭勝利 08/23 4中京112R 1着/7頭勝利
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 10.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
7	プロミシングスター	秋山稔	実57.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都110R 9着/11頭+1.0秒 12/21 5阪神69R 11着/16頭+1.0秒 11/23 4京都610R 5着/16頭+0.3秒 10/19 3京都710R 5着/16頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 12着/13頭+0.8秒
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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
8	モズカトレア	田山	実9.2	△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33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 14着/15頭+5.5秒 01/31 2京都111R 9着/13頭+1.3秒 01/10 1京都39R 1着/8頭勝利 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山712R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 6.5% (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。
9	マッシャーブルム	鮫島良	実47.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0秒 05/25 2京都1010R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京110R 10着/16頭+1.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
10	ナヴォーナ	幸	実49.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／588日ぶりの実戦）
前5走 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利 12/08 4中京410R 1着/16頭勝利
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 588日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
11	メイショウオーロラ	高倉	実73.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均15.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒 05/03 1新潟111R 15着/15頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +293% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	サイモンシュバリエ	吉村	実11.7	▽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67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 3京都108R 1着/12頭勝利 05/09 3京都512R 3着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神36R 1着/13頭勝利 02/15 2京都67R 4着/13頭+1.3秒 01/11 1京都46R 3着/14頭+0.3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 67% (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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
13	レヴァンテシチー	松山	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都49R 1着/9頭勝利 04/19 2阪神88R 1着/11頭勝利 03/22 1中京47R 4着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神36R 2着/13頭+0.1秒 02/15 2京都67R 2着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	カルパ	酒井	実7.2	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（92日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神79R 6着/14頭+0.8秒 03/29 1中京612R 3着/16頭+0.2秒 03/08 1阪神612R 4着/13頭+1.6秒 01/11 1京都48R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 5着/13頭+0.5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 4.3着 △ ローテーション 92日休養明け × 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 6.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
15	インザモーメント	高杉	実42.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都110R 9着/9頭+0.7秒 11/22 4京都510R 14着/16頭+2.1秒 05/31 2京都1110R 7着/16頭+1.3秒 04/27 2京都210R 9着/16頭+0.7秒 03/09 2中山49R 8着/12頭+1.2秒
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 10.0着 (不振) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	アレナパラシオ	富田	実6.1	▲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／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/30 3京都1110R 2着/16頭+0.3秒 11/09 3福島210R 1着/15頭勝利 07/05 2小倉310R 8着/11頭+1.4秒 04/27 1福島610R 13着/15頭+3.0秒 03/02 1小倉1212R 1着/16頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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

ジューンエオス

騎手西村淳

単勝オッズ

4.6倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13レヴァンテシチー

5.0倍

EV -67%

▲16アレナパラシオ

6.1倍

EV -60%

出走馬全16頭

×1

ジューンエオス

西村淳

4.6倍

-70%

›

○13

レヴァンテシチー

松山

5.0倍

-67%

›

▲16

アレナパラシオ

富田

6.1倍

-60%

›

△8

モズカトレア

田山

9.2倍

-40%

›

△6

カミノレアル

田口

9.9倍

-35%

›

△3

ダノンスウィッチ

松若

20.5倍

+33%

›

▽15

インザモーメント

高杉

42.9倍

+179%

›

×14

カルパ

酒井

7.2倍

-55%

›

▽12

サイモンシュバリエ

吉村

11.7倍

-28%

›

▽4

グランキングオー

渡辺竜

23.6倍

+44%

›

▽2

メイショウシナノ

菱田

28.8倍

+76%

›

▽5

テーオールビー

藤懸

44.8倍

+175%

›

▽9

マッシャーブルム

鮫島良

47.4倍

+190%

›

▽10

ナヴォーナ

幸

49.7倍

+205%

›

▽7

プロミシングスター

秋山稔

57.6倍

+253%

›

▽11

メイショウオーロラ

高倉

73.7倍

+293%

›

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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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