阪神 4R 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

4R 阪神競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウイングサンライズ	岩田望	実27.7	B▽ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 期待値 -46% ※ 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	ビッグヒーロー	川田	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率38% EV-31% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.5% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.9% / 期待値 -32% ※ 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	ルージュソムニウム	富田	実42.8	B▽ A▽勝率2% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都103R 8着/18頭+0.9秒 04/25 3京都13R 11着/15頭+1.1秒 03/28 2阪神15R 5着/18頭+0.5秒 11/15 4京都35R 13着/18頭+1.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.0% / 期待値 -16% ※ 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	メイショウジーニー	▲川端	実97.4	B▽ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 14着/16頭+1.1秒 02/22 1阪神22R 16着/16頭+4.5秒 02/10 2京都45R 7着/16頭+1.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.6% / 期待値 -39% ※ 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	アステルディーヴァ	坂井	実11.3	B△ A△勝率10% EV+11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4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 12.0着 (不振) △ ローテーション 112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 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 期待値 +11% ※ 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	メイショウプレマ	太宰	実9.7	B▲ A▲勝率10% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 +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。
7	シャロン	泉谷	実117.6	B▽ A×勝率1% EV-61% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 8着/18頭+0.6秒 03/21 1中京35R 17着/18頭+3.4秒 03/07 1阪神55R 16着/18頭+2.6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 13.7着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.6% / 期待値 -62% ※ 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	アリディプラチノ	酒井	実91.3	B▽ A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.2% / 期待値 -13% ※ 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	コースタルロード	西塚	実29.1	B▽ A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 2回2日中京12R 6着/15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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -43% ※ 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	エイシンニケ	団野	実32.8	B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日中京11R 5着/15頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -35% ※ 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	サトノシャッツ	吉村	実68.4	B▽ A▽勝率2% EV+33% 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 11 ◎ 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 13位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 2.0% / 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。
12	バロッカネーラ	西村淳	実7.1	B○ A○勝率13% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 3着/18頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 14.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -10% ※ 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	アステリアート	国分恭	実98.8	B▽ A▽勝率1% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（178日ぶりの実戦）
前5走 03/11 高知2R 10着/12頭+3.3秒 01/24 1京都86R 9着/17頭+1.1秒 01/05 1中山25R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 178日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.1% / 期待値 +13% ※ 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	セイロンブリーズ	Ｍデムーロ	実34.8	B▽ A▽勝率2% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回1日中京5R 9着/16頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 -31% ※ 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	カステッロトゥーレ	☆田山	実17.9	B△ A△勝率7% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 3着/17頭+0.2秒 03/14 1阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神86R 4着/16頭+0.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
16	サーブルディアマン	田口	実109.9	B▽ A×勝率1% EV-59% 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0%と苦戦傾向／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 18位 / 勝率 0.6% / 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。
17	ペアピーターソン	松若	実20.7	B▽ A▽勝率3% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都64R 16着/16頭+3.3秒 02/28 1阪神35R 7着/14頭+1.5秒 02/10 1東京45R 6着/16頭+0.4秒 ― ―
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
18	ホワイトフレイムス	松山	実14.7	B△ A△勝率7% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京53R 4着/16頭+0.5秒 03/07 1阪神55R 3着/18頭+0.5秒 02/15 2京都66R 5着/18頭+1.1秒 11/30 5東京82R 3着/13頭+0.3秒 11/09 4京都21R 7着/16頭+0.8秒
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 4.0着 △ ローテーション 161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 5.8% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -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の本命

AI評価1位Aモデル ◎

ビッグヒーロー

騎手川田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12バロッカネーラ

7.1倍

EV -32%

▲A:▲6メイショウプレマ

9.7倍

EV -8%

出走馬全18頭

◎A:◎2

ビッグヒーロー

川田

1.8倍

-23%

›

○A:○12

バロッカネーラ

西村淳

7.1倍

-32%

›

▲A:▲6

メイショウプレマ

太宰

9.7倍

-8%

›

△A:△5

アステルディーヴァ

坂井

11.3倍

-26%

›

△A:△15

カステッロトゥーレ

☆田山

17.9倍

+4%

›

△A:△18

ホワイトフレイムス

松山

14.7倍

-14%

›

▽A:▽17

ペアピーターソン

松若

20.7倍

+20%

›

▽A:▽9

コースタルロード

西塚

29.1倍

-9%

›

▽A:▽10

エイシンニケ

団野

32.8倍

-20%

›

▽A:▽14

セイロンブリーズ

Ｍデムーロ

34.8倍

-15%

›

▽A:▽1

ウイングサンライズ

岩田望

27.7倍

-48%

›

▽A:▽3

ルージュソムニウム

富田

42.8倍

-20%

›

▽A:▽11

サトノシャッツ

吉村

68.4倍

+26%

›

▽A:▽8

アリディプラチノ

酒井

91.3倍

-45%

›

▽A:▽4

メイショウジーニー

▲川端

97.4倍

-45%

›

▽A:▽13

アステリアート

国分恭

98.8倍

-44%

›

▽A:×16

サーブルディアマン

田口

109.9倍

-48%

›

▽A:×7

シャロン

泉谷

117.6倍

-45%

›

💡 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

4R 阪神競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウイングサンライズ	岩田望	実27.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 8着/18頭+1.1秒 02/22 1阪神25R 9着/13頭+1.7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 8.5着 (不振) △ ローテーション 161日休養明け × 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 2.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ビッグヒーロー	川田	実1.8	🌟◎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0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 37.9% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
3	ルージュソムニウム	富田	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都103R 8着/18頭+0.9秒 04/25 3京都13R 11着/15頭+1.1秒 03/28 2阪神15R 5着/18頭+0.5秒 11/15 4京都35R 13着/18頭+1.7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 8.0着 (不振) △ ローテーション 104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 2.0% (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。
4	メイショウジーニー	▲川端	実97.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 14着/16頭+1.1秒 02/22 1阪神22R 16着/16頭+4.5秒 02/10 2京都45R 7着/16頭+1.2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 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105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 0.6% (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	アステルディーヴァ	坂井	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4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 12.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
6	メイショウプレマ	太宰	実9.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
7	シャロン	泉谷	実117.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 8着/18頭+0.6秒 03/21 1中京35R 17着/18頭+3.4秒 03/07 1阪神55R 16着/18頭+2.6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 13.7着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	アリディプラチノ	酒井	実91.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都101R 9着/15頭+2.1秒 05/02 1新潟13R 8着/15頭+1.7秒 03/08 1阪神62R 9着/16頭+0.9秒 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
9	コースタルロード	西塚	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 2回2日中京12R 6着/15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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.0% (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。
10	エイシンニケ	団野	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日中京11R 5着/15頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	サトノシャッツ	吉村	実68.4	▽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 11 ◎ 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 13位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
12	バロッカネーラ	西村淳	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／146日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神64R 3着/18頭+0.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (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。
13	アステリアート	国分恭	実98.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（178日ぶりの実戦）
前5走 03/11 高知2R 10着/12頭+3.3秒 01/24 1京都86R 9着/17頭+1.1秒 01/05 1中山25R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 178日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
14	セイロンブリーズ	Ｍデムーロ	実34.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 2回1日中京5R 9着/16頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) × 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 2.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	カステッロトゥーレ	☆田山	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 3着/17頭+0.2秒 03/14 1阪神74R 9着/18頭+0.8秒 12/28 5阪神86R 4着/16頭+0.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
16	サーブルディアマン	田口	実109.9	×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0%と苦戦傾向／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
17	ペアピーターソン	松若	実20.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都64R 16着/16頭+3.3秒 02/28 1阪神35R 7着/14頭+1.5秒 02/10 1東京45R 6着/16頭+0.4秒 ― ―
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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
18	ホワイトフレイムス	松山	実14.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京53R 4着/16頭+0.5秒 03/07 1阪神55R 3着/18頭+0.5秒 02/15 2京都66R 5着/18頭+1.1秒 11/30 5東京82R 3着/13頭+0.3秒 11/09 4京都21R 7着/16頭+0.8秒
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 4.0着 △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビッグヒーロー

騎手川田

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12バロッカネーラ

7.1倍

EV -9%

▲6メイショウプレマ

9.7倍

EV +0%

出走馬全18頭

◎2

ビッグヒーロー

川田

1.8倍

-31%

›

○12

バロッカネーラ

西村淳

7.1倍

-9%

›

▲6

メイショウプレマ

太宰

9.7倍

+0%

›

△5

アステルディーヴァ

坂井

11.3倍

+11%

›

△18

ホワイトフレイムス

松山

14.7倍

›

△15

カステッロトゥーレ

☆田山

17.9倍

+21%

›

▽17

ペアピーターソン

松若

20.7倍

-45%

›

▽9

コースタルロード

西塚

29.1倍

-42%

›

▽10

エイシンニケ

団野

32.8倍

-35%

›

▽14

セイロンブリーズ

Ｍデムーロ

34.8倍

-31%

›

▽1

ウイングサンライズ

岩田望

27.7倍

-45%

›

▽3

ルージュソムニウム

富田

42.8倍

-16%

›

▽11

サトノシャッツ

吉村

68.4倍

+33%

›

▽8

アリディプラチノ

酒井

91.3倍

-12%

›

▽13

アステリアート

国分恭

98.8倍

+12%

›

▽4

メイショウジーニー

▲川端

97.4倍

-39%

›

×7

シャロン

泉谷

117.6倍

-61%

›

×16

サーブルディアマン

田口

109.9倍

-59%

›

💡 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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