阪神 7R 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

7R 阪神競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レオナルドスター	▲森田	実58.3	B▽ A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 6着/12頭+1.0秒 04/19 1福島49R 3着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉127R 10着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉76R 3着/18頭+0.2秒 12/13 5中京312R 2着/18頭+0.1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 6.3着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -17% ※ 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	モルティフレーバー	松山	実9.4	B▽ A△勝率8% EV-29% 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11.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132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 5.6% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
3	ラブカムーン	中井	実154.1	B▽ A▽勝率1% EV+28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟69R 12着/16頭+0.6秒 05/10 3京都68R 5着/12頭+1.0秒 05/03 1新潟27R 12着/16頭+1.0秒 04/18 1福島312R 15着/16頭+1.9秒 03/01 1小倉127R 8着/18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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111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 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
4	ムーンリットアイル	西村淳	実5.2	B○ A○勝率21% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 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 10.8% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 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。
5	ニシノトリビュート	☆田山	実10.9	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（直近3走平均8.7着と低調／前走2着／143日ぶりの実戦）
前5走 04/15 笠松9R 2着/9頭+0.4秒 02/07 1小倉56R 15着/18頭+3.0秒 12/13 5阪神32R 9着/10頭+4.9秒 11/23 4京都65R 8着/9頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 143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 7.2% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
6	ワイドシュテルケ	吉村	実9.1	B△ A△勝率10% EV-8% 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／224日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉19R 12着/12頭+1.7秒 12/21 5阪神66R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 224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 5.6% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 -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。
7	ベルファスト	松若	実6.5	B▲ A▲勝率10% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 3着/13頭+0.2秒 04/18 1福島312R 2着/16頭+0.5秒 02/22 1小倉1012R 3着/18頭+0.3秒 02/07 1小倉512R 2着/17頭+0.3秒 11/09 4京都212R 8着/17頭+0.4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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け × 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 9.2% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 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。
8	アウクソー	秋山稔	実108.0	B▽ A▽勝率1% EV-2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／475日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 475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 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
9	クールフラン	坂井瑠星	実25.1	B× A×勝率2% EV-51% 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33%と好調／252日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神79R 10着/10頭+1.3秒 09/28 4中山99R 6着/8頭+1.3秒 07/12 2小倉55R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 252日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 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。
10	モズイージス	◇永島	実115.8	B× A▽勝率0% EV-48% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京18R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神19R 12着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉68R 7着/16頭+0.5秒 11/30 高知4R 1着/8頭勝利 11/16 高知11R 9着/9頭+2.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.4% / 期待値 -49% ※ 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	モズレイラココナ	幸	実46.4	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／108日ぶりの実戦）
前5走 05/20 園田12R 3着/12頭+0.3秒 04/28 園田9R 6着/12頭+1.9秒 01/13 園田8R 1着/11頭勝利 12/30 園田10R 2着/12頭+0.1秒 12/17 園田9R 3着/12頭+0.8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 3着 (好走) △ ローテーション 108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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 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	エコロヴァイス	西塚	実82.7	B▽ A▽勝率1% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 14着/16頭+3.4秒 08/30 3新潟312R 15着/15頭+5.5秒 07/19 2福島712R 6着/11頭+0.4秒 03/23 2中山88R 11着/15頭+1.8秒 12/22 5中山81R 1着/16頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
13	メイショウヤマモモ	長岡	実111.1	B× A▽勝率1% EV+55% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神17R 12着/12頭+3.1秒 02/07 1小倉512R 16着/17頭+1.1秒 11/16 3福島48R 10着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟87R 14着/15頭+2.0秒 05/04 1新潟212R 9着/13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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 +55% ※ 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	マーゴットミスト推奨	田口	実15.5	B△ A▽勝率5% EV-14% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／104日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利 12/06 5中京14R 2着/18頭+0.2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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104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 7.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 -15% ※ 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	フェゲフォイア	菱田	実100.8	B× A▽勝率1% EV+79% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 462日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 期待値 +79% ※ 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	フロムレイブン	岩田望	実2.4	B🌟◎ A◎勝率29% EV-30% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／126日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神86R 3着/11頭+0.3秒 12/27 5阪神79R 4着/10頭+0.4秒 12/14 5阪神411R 17着/18頭+2.4秒 10/25 3京都83R 1着/12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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.2% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.9% / 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。

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 ◎

フロムレイブン

騎手岩田望

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ムーンリットアイル

5.2倍

EV -43%

▲A:▲7ベルファスト

6.5倍

EV -40%

出走馬全16頭

◎A:◎16

フロムレイブン

岩田望

2.4倍

+13%

›

○A:○4

ムーンリットアイル

西村淳

5.2倍

-43%

›

▲A:▲7

ベルファスト

松若

6.5倍

-40%

›

△A:△5

ニシノトリビュート

☆田山

10.9倍

-21%

›

△A:▽14

マーゴットミスト

田口

15.5倍

+12%

›

△A:△6

ワイドシュテルケ

吉村

9.1倍

-49%

›

▽A:△2

モルティフレーバー

松山

9.4倍

-47%

›

×A:×9

クールフラン

坂井瑠星

25.1倍

-64%

›

▽A:▽11

モズレイラココナ

幸

46.4倍

-34%

›

▽A:▽1

レオナルドスター

▲森田

58.3倍

-17%

›

▽A:▽12

エコロヴァイス

西塚

82.7倍

+17%

›

▽A:▽8

アウクソー

秋山稔

108.0倍

-14%

›

×A:▽15

フェゲフォイア

菱田

100.8倍

-54%

›

×A:▽13

メイショウヤマモモ

長岡

111.1倍

-51%

›

×A:▽10

モズイージス

◇永島

115.8倍

-58%

›

▽A:▽3

ラブカムーン

中井

154.1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

A. 現行モデル (binary)

単勝 14 マーゴットミスト確定8.1倍期待値 +12% 推奨 13.8〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 8.1倍810円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

7R 阪神競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レオナルドスター	▲森田	実58.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 6着/12頭+1.0秒 04/19 1福島49R 3着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉127R 10着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉76R 3着/18頭+0.2秒 12/13 5中京312R 2着/18頭+0.1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 6.3着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	モルティフレーバー	松山	実9.4	△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11.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島68R 14着/15頭+1.1秒 04/11 1福島112R 4着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉612R 15着/18頭+1.1秒 12/14 5中京46R 17着/18頭+1.9秒 10/18 3京都67R 7着/8頭+1.8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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	ラブカムーン	中井	実154.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟69R 12着/16頭+0.6秒 05/10 3京都68R 5着/12頭+1.0秒 05/03 1新潟27R 12着/16頭+1.0秒 04/18 1福島312R 15着/16頭+1.9秒 03/01 1小倉127R 8着/18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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 111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 0.8% (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。
4	ムーンリットアイル	西村淳	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島59R 3着/16頭+0.3秒 02/21 1小倉92R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉42R 2着/18頭+0.1秒 01/12 1京都512R 3着/18頭+0.4秒 11/22 4京都53R 7着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 20.5% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ニシノトリビュート	☆田山	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走2着／143日ぶりの実戦）
前5走 04/15 笠松9R 2着/9頭+0.4秒 02/07 1小倉56R 15着/18頭+3.0秒 12/13 5阪神32R 9着/10頭+4.9秒 11/23 4京都65R 8着/9頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 143日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	ワイドシュテルケ	吉村	実9.1	△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／224日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉19R 12着/12頭+1.7秒 12/21 5阪神66R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 224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 10.1% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ベルファスト	松若	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟412R 3着/13頭+0.2秒 04/18 1福島312R 2着/16頭+0.5秒 02/22 1小倉1012R 3着/18頭+0.3秒 02/07 1小倉512R 2着/17頭+0.3秒 11/09 4京都212R 8着/17頭+0.4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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 10.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
8	アウクソー	秋山稔	実108.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／475日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4秒 05/18 1新潟69R 7着/16頭+0.4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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 475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 0.9% (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。
9	クールフラン	坂井瑠星	実25.1	×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33%と好調／252日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神79R 10着/10頭+1.3秒 09/28 4中山99R 6着/8頭+1.3秒 07/12 2小倉55R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 252日休養明け × 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 1.9% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
10	モズイージス	◇永島	実115.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京18R 6着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神19R 12着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉68R 7着/16頭+0.5秒 11/30 高知4R 1着/8頭勝利 11/16 高知11R 9着/9頭+2.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 175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 0.4% (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。
11	モズレイラココナ	幸	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／108日ぶりの実戦）
前5走 05/20 園田12R 3着/12頭+0.3秒 04/28 園田9R 6着/12頭+1.9秒 01/13 園田8R 1着/11頭勝利 12/30 園田10R 2着/12頭+0.1秒 12/17 園田9R 3着/12頭+0.8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 3着 (好走) △ ローテーション 108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 1.4% (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。
12	エコロヴァイス	西塚	実82.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京77R 14着/16頭+3.4秒 08/30 3新潟312R 15着/15頭+5.5秒 07/19 2福島712R 6着/11頭+0.4秒 03/23 2中山88R 11着/15頭+1.8秒 12/22 5中山81R 1着/16頭勝利
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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (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。
13	メイショウヤマモモ	長岡	実111.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神17R 12着/12頭+3.1秒 02/07 1小倉512R 16着/17頭+1.1秒 11/16 3福島48R 10着/16頭+0.6秒 05/25 1新潟87R 14着/15頭+2.0秒 05/04 1新潟212R 9着/13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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
14	マーゴットミスト推奨	田口	実15.5	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／前走3着で力を示す／104日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都105R 3着/9頭+0.2秒 04/11 2阪神56R 4着/15頭+0.3秒 03/15 2中山67R 6着/15頭+0.7秒 02/14 1小倉72R 1着/18頭勝利 12/06 5中京14R 2着/18頭+0.2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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
15	フェゲフォイア	菱田	実100.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9秒 05/31 2京都118R 15着/18頭+0.9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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
16	フロムレイブン	岩田望	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／126日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 5着/12頭+0.8秒 03/15 1阪神86R 3着/11頭+0.3秒 12/27 5阪神79R 4着/10頭+0.4秒 12/14 5阪神411R 17着/18頭+2.4秒 10/25 3京都83R 1着/12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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 28.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フロムレイブン

騎手岩田望

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ムーンリットアイル

5.2倍

EV +6%

▲7ベルファスト

6.5倍

EV -33%

出走馬全16頭

◎16

フロムレイブン

岩田望

2.4倍

-30%

›

○4

ムーンリットアイル

西村淳

5.2倍

+6%

›

▲7

ベルファスト

松若

6.5倍

-33%

›

△6

ワイドシュテルケ

吉村

9.1倍

-8%

›

△2

モルティフレーバー

松山

9.4倍

-29%

›

△5

ニシノトリビュート

☆田山

10.9倍

-21%

›

▽14

マーゴットミスト

田口

15.5倍

-14%

›

×9

クールフラン

坂井瑠星

25.1倍

-51%

›

▽11

モズレイラココナ

幸

46.4倍

-33%

›

▽1

レオナルドスター

▲森田

58.3倍

-17%

›

▽12

エコロヴァイス

西塚

82.7倍

+17%

›

▽8

アウクソー

秋山稔

108.0倍

-2%

›

▽15

フェゲフォイア

菱田

100.8倍

+79%

›

▽13

メイショウヤマモモ

長岡

111.1倍

+55%

›

▽3

ラブカムーン

中井

154.1倍

+28%

›

▽10

モズイージス

◇永島

115.8倍

-48%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 14 マーゴットミスト確定8.1倍期待値 -15% 推奨 18.2〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 8.1倍810円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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