阪神 3R 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

3R 阪神競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドフレーザー	坂井	実3.5	B○ A○勝率22% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（182日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神52R 7着/16頭+2.1秒 02/21 1小倉91R 5着/14頭+2.2秒 02/07 2京都31R 6着/10頭+1.9秒 08/23 4中京16R 9着/12頭+3.6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 6.0着 △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 期待値 -24% ※ 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	カワキタベレッタ	中井	実76.5	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 13着/15頭+1.3秒 02/25 佐賀4R 4着/12頭+0.4秒 01/10 1京都31R 14着/16頭+3.3秒 12/27 5中山71R 9着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟15R 11着/15頭+2.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -24% ※ 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	サラサダンディー	国分恭	実25.4	B▽ A▽勝率4% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 13着/16頭+2.1秒 03/29 2阪神22R 3着/9頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1阪神12R 7着/14頭+2.7秒 11/23 4京都62R 6着/13頭+1.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 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	ジャスティンゴッホ	☆田山	実9.5	B△ A△勝率7% EV-33% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 11着/13頭+3.1秒 02/28 1阪神34R 5着/14頭+1.2秒 01/25 1京都92R 7着/16頭+1.1秒 12/07 5阪神26R 2着/9頭+0.3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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け × 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 6.1% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
5	ガロピーネ	▲森田	実532.9	B▽ A▽勝率1% EV+429% 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 3回4日阪神2R 15着/16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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +430% ※ 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	ラッキーダイヤ	酒井	実93.1	B▽ A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
7	ドラゴングローリア	亀田	実216.0	B▽ A▽勝率1% EV+112% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京64R 13着/14頭+1.3秒 04/19 2阪神82R 10着/16頭+1.1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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 +113% ※ 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	デルマタカチホ	◇永島	実49.5	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山65R 7着/18頭+0.7秒 03/29 2阪神25R 7着/12頭+1.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け × 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 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
9	ラミエルノムスコ	吉村	実2.4	B◎ A◎勝率22% EV-48% 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（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2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 3.7着 △ ローテーション 125日休養明け × 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 27.3% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 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	スターチューン	団野	実15.4	B△ A△勝率5% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 5着/13頭+1.4秒 12/07 5阪神21R 3着/10頭+1.2秒 11/23 4京都64R 6着/7頭+1.7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 4.7着 △ ローテーション 188日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -24% ※ 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	レジェルテ	西村淳	実6.1	B▲ A▲勝率17% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 6着/14頭+2.0秒 04/11 1福島11R 5着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 3着/13頭+0.8秒 02/08 1小倉66R 9着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 16着/16頭+2.0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 4.7着 △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 期待値 +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。
12	アルムランプシー	秋山稔	実8.7	B△ A△勝率15% EV+28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（243日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 6着/14頭+1.5秒 10/05 3京都23R 5着/16頭+2.4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 5.5着 △ ローテーション 243日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.8% / 期待値 +29% ※ 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	ロードファイター	松若	実30.0	B▽ A▽勝率3% EV+2% 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0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 9着/16頭+2.2秒 05/23 3京都92R 4着/14頭+1.1秒 05/02 3京都32R 5着/15頭+2.0秒 04/19 2阪神83R 8着/16頭+1.6秒 01/04 1京都12R 8着/16頭+2.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 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。

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 ◎

ラミエルノムスコ

騎手吉村

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1レッドフレーザー

3.5倍

EV -14%

▲A:▲11レジェルテ

6.1倍

EV +3%

出走馬全13頭

◎A:◎9

ラミエルノムスコ

吉村

2.4倍

-34%

›

○A:○1

レッドフレーザー

坂井

3.5倍

-14%

›

▲A:▲11

レジェルテ

西村淳

6.1倍

+3%

›

△A:△12

アルムランプシー

秋山稔

8.7倍

+5%

›

△A:△4

ジャスティンゴッホ

☆田山

9.5倍

-42%

›

△A:△10

スターチューン

団野

15.4倍

-43%

›

▽A:▽3

サラサダンディー

国分恭

25.4倍

-15%

›

▽A:▽13

ロードファイター

松若

30.0倍

-27%

›

▽A:▽8

デルマタカチホ

◇永島

49.5倍

-42%

›

▽A:▽2

カワキタベレッタ

中井

76.5倍

-10%

›

▽A:▽6

ラッキーダイヤ

酒井

93.1倍

-38%

›

▽A:▽7

ドラゴングローリア

亀田

216.0倍

-24%

›

▽A:▽5

ガロピーネ

▲森田

532.9倍

+56%

›

💡 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

両モデルとも見送り

3R 阪神競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドフレーザー	坂井	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（182日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神52R 7着/16頭+2.1秒 02/21 1小倉91R 5着/14頭+2.2秒 02/07 2京都31R 6着/10頭+1.9秒 08/23 4中京16R 9着/12頭+3.6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 6.0着 △ ローテーション 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
2	カワキタベレッタ	中井	実76.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟42R 13着/15頭+1.3秒 02/25 佐賀4R 4着/12頭+0.4秒 01/10 1京都31R 14着/16頭+3.3秒 12/27 5中山71R 9着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟15R 11着/15頭+2.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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	サラサダンディー	国分恭	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 13着/16頭+2.1秒 03/29 2阪神22R 3着/9頭+1.0秒 03/15 1阪神82R 10着/14頭+2.2秒 02/21 1阪神12R 7着/14頭+2.7秒 11/23 4京都62R 6着/13頭+1.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ジャスティンゴッホ	☆田山	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京13R 11着/13頭+3.1秒 02/28 1阪神34R 5着/14頭+1.2秒 01/25 1京都92R 7着/16頭+1.1秒 12/07 5阪神26R 2着/9頭+0.3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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け × 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 7.0% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
5	ガロピーネ	▲森田	実532.9	▽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 3回4日阪神2R 15着/16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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +429% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	ラッキーダイヤ	酒井	実93.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 9着/16頭+1.5秒 05/10 3京都63R 3着/12頭+0.3秒 03/14 1中京13R 7着/13頭+0.9秒 03/08 1阪神61R 5着/12頭+0.9秒 01/10 1京都36R 18着/18頭+5.8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 6.3着 △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ドラゴングローリア	亀田	実216.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京64R 13着/14頭+1.3秒 04/19 2阪神82R 10着/16頭+1.1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 11.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 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 1.0% (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。
8	デルマタカチホ	◇永島	実49.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山65R 7着/18頭+0.7秒 03/29 2阪神25R 7着/12頭+1.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け × 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 1.3% (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。
9	ラミエルノムスコ	吉村	実2.4	◎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（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2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 3.7着 △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
10	スターチューン	団野	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 5着/13頭+1.4秒 12/07 5阪神21R 3着/10頭+1.2秒 11/23 4京都64R 6着/7頭+1.7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 4.7着 △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
11	レジェルテ	西村淳	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟23R 6着/14頭+2.0秒 04/11 1福島11R 5着/15頭+0.8秒 03/21 1中京31R 3着/13頭+0.8秒 02/08 1小倉66R 9着/16頭+1.0秒 12/28 5阪神86R 16着/16頭+2.0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 4.7着 △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.4% (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。
12	アルムランプシー	秋山稔	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（243日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 6着/14頭+1.5秒 10/05 3京都23R 5着/16頭+2.4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 5.5着 △ ローテーション 243日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.8% (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。
13	ロードファイター	松若	実30.0	▽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0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 9着/16頭+2.2秒 05/23 3京都92R 4着/14頭+1.1秒 05/02 3京都32R 5着/15頭+2.0秒 04/19 2阪神83R 8着/16頭+1.6秒 01/04 1京都12R 8着/16頭+2.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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

ラミエルノムスコ

騎手吉村

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1レッドフレーザー

3.5倍

EV -24%

▲11レジェルテ

6.1倍

EV +6%

出走馬全13頭

◎9

ラミエルノムスコ

吉村

2.4倍

-48%

›

○1

レッドフレーザー

坂井

3.5倍

-24%

›

▲11

レジェルテ

西村淳

6.1倍

+6%

›

△12

アルムランプシー

秋山稔

8.7倍

+28%

›

△4

ジャスティンゴッホ

☆田山

9.5倍

-33%

›

△10

スターチューン

団野

15.4倍

-23%

›

▽3

サラサダンディー

国分恭

25.4倍

-3%

›

▽13

ロードファイター

松若

30.0倍

+2%

›

▽8

デルマタカチホ

◇永島

49.5倍

-33%

›

▽2

カワキタベレッタ

中井

76.5倍

-23%

›

▽6

ラッキーダイヤ

酒井

93.1倍

-7%

›

▽5

ガロピーネ

▲森田

532.9倍

+429%

›

▽7

ドラゴングローリア

亀田

216.0倍

+112%

›

💡 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。

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