阪神 8R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

8R 阪神競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キッコベッロ	川田	実1.9	B🌟◎ A×勝率23% EV-56% 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（168日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 9着/12頭+1.7秒 02/14 1小倉79R 2着/10頭+0.4秒 11/16 4京都49R 4着/8頭+0.2秒 10/26 3京都99R 2着/8頭+0.1秒 09/07 4阪神25R 1着/6頭勝利
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 5.0着 △ ローテーション 168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 38.8% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.0% / 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。
2	ウインヘリオドール	国分恭	実51.0	B▽ A▽勝率3% EV+71% 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／前走勝利の勢い／248日ぶりの実戦）
前5走 12/31 笠松4R 1着/8頭勝利 12/17 笠松4R 3着/9頭+0.6秒 11/19 笠松11R 3着/9頭+0.8秒 11/04 笠松3R 1着/12頭勝利 10/22 笠松8R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 248日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 +72% ※ 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	サンダーバード	岩田望	実5.7	B▲ A▲勝率14% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 10着/17頭+1.2秒 04/25 3京都13R 3着/15頭+0.5秒 01/10 1京都35R 16着/18頭+3.4秒 10/13 3京都52R 2着/10頭+0.1秒 08/02 1札幌35R 3着/11頭+0.6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 10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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 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。
4	ダンツウルス	田口	実4.3	B○ A○勝率18% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 20.2% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 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。
5	メイショウアゴナス推奨	▲森田	実20.3	B△ A△勝率11% EV+121% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都127R 6着/10頭+1.7秒 05/17 3京都87R 4着/12頭+0.5秒 03/15 1中京27R 8着/15頭+1.0秒 02/14 1東京52R 9着/16頭+1.0秒 02/01 2京都27R 2着/9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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.9% / 期待値 +121% ※ 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	ピースヒロフェイス	中井	実102.2	B▽ A▽勝率2% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（202日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +151% ※ 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	シュプリームレルム	坂井	実10.4	B△ A△勝率11% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 7着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉75R 5着/18頭+0.8秒 01/25 1小倉27R 5着/18頭+0.4秒 11/29 4京都72R 6着/11頭+3.0秒 10/12 3京都45R 6着/13頭+0.7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 5.7着 △ ローテーション 175日休養明け × 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 6.3% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.9% / 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。
8	オモイヲノセテ	幸	実20.3	B▽ A▽勝率5% EV+10% 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／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4着/9頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125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 4.9% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 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。
9	アグレイビューティ	富田	実9.8	B△ A△勝率12% EV+21% 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3走で勝率33%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 04/18 2阪神71R 1着/15頭勝利 03/29 2阪神21R 3着/14頭+0.1秒 01/17 1京都65R 7着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神55R 7着/18頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.3% / 期待値 +21% ※ 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 ×

キッコベッロ

騎手川田

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ダンツウルス

4.3倍

EV -13%

▲A:▲3サンダーバード

5.7倍

EV -17%

出走馬全9頭

◎A:×1

キッコベッロ

川田

1.9倍

-26%

›

○A:○4

ダンツウルス

田口

4.3倍

-13%

›

▲A:▲3

サンダーバード

岩田望

5.7倍

-17%

›

△A:△9

アグレイビューティ

富田

9.8倍

-28%

›

△A:△7

シュプリームレルム

坂井

10.4倍

-34%

›

△A:△5

メイショウアゴナス

▲森田

20.3倍

+1%

›

▽A:▽8

オモイヲノセテ

幸

20.3倍

›

▽A:▽2

ウインヘリオドール

国分恭

51.0倍

+1%

›

▽A:▽6

ピースヒロフェイス

中井

102.2倍

-1%

›

💡 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 5 メイショウアゴナス実20.3倍期待値 +2% 推奨 19.9〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

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。

8R 阪神競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キッコベッロ	川田	実1.9	×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（168日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 9着/12頭+1.7秒 02/14 1小倉79R 2着/10頭+0.4秒 11/16 4京都49R 4着/8頭+0.2秒 10/26 3京都99R 2着/8頭+0.1秒 09/07 4阪神25R 1着/6頭勝利
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 5.0着 △ ローテーション 168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 23.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ウインヘリオドール	国分恭	実51.0	▽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／前走勝利の勢い／248日ぶりの実戦）
前5走 12/31 笠松4R 1着/8頭勝利 12/17 笠松4R 3着/9頭+0.6秒 11/19 笠松11R 3着/9頭+0.8秒 11/04 笠松3R 1着/12頭勝利 10/22 笠松8R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 248日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (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。
3	サンダーバード	岩田望	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 10着/17頭+1.2秒 04/25 3京都13R 3着/15頭+0.5秒 01/10 1京都35R 16着/18頭+3.4秒 10/13 3京都52R 2着/10頭+0.1秒 08/02 1札幌35R 3着/11頭+0.6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 10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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
4	ダンツウルス	田口	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 3着/18頭+0.8秒 05/09 1新潟36R 4着/16頭+0.2秒 12/07 5阪神24R 3着/8頭+0.1秒 11/09 4京都23R 2着/8頭+0.0秒 10/19 3京都72R 3着/6頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 17.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	メイショウアゴナス推奨	▲森田	実20.3	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ20.3倍で期待値+121%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 3京都127R 6着/10頭+1.7秒 05/17 3京都87R 4着/12頭+0.5秒 03/15 1中京27R 8着/15頭+1.0秒 02/14 1東京52R 9着/16頭+1.0秒 02/01 2京都27R 2着/9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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
6	ピースヒロフェイス	中井	実102.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（202日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都68R 12着/12頭+2.4秒 01/31 1東京112R 5着/12頭+0.3秒 01/12 1中山512R 6着/18頭+0.3秒 10/12 4東京48R 7着/11頭+0.7秒 09/15 4中山58R 4着/14頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
7	シュプリームレルム	坂井	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（175日ぶりの実戦）
前5走 03/14 1中京15R 7着/18頭+1.0秒 02/14 1小倉75R 5着/18頭+0.8秒 01/25 1小倉27R 5着/18頭+0.4秒 11/29 4京都72R 6着/11頭+3.0秒 10/12 3京都45R 6着/13頭+0.7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 5.7着 △ ローテーション 175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 10.9% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
8	オモイヲノセテ	幸	実20.3	▽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／前走勝利の勢い／125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟21R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 7着/16頭+0.7秒 02/08 1小倉65R 4着/9頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (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。
9	アグレイビューティ	富田	実9.8	△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3走で勝率33%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 04/18 2阪神71R 1着/15頭勝利 03/29 2阪神21R 3着/14頭+0.1秒 01/17 1京都65R 7着/18頭+0.4秒 12/20 5阪神55R 7着/18頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 140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 12.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

キッコベッロ

騎手川田

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ダンツウルス

4.3倍

EV -24%

▲3サンダーバード

5.7倍

EV -20%

出走馬全9頭

×1

キッコベッロ

川田

1.9倍

-56%

›

○4

ダンツウルス

田口

4.3倍

-24%

›

▲3

サンダーバード

岩田望

5.7倍

-20%

›

△9

アグレイビューティ

富田

9.8倍

+21%

›

△7

シュプリームレルム

坂井

10.4倍

+13%

›

△5

メイショウアゴナス

▲森田

20.3倍

+121%

›

▽8

オモイヲノセテ

幸

20.3倍

+10%

›

▽2

ウインヘリオドール

国分恭

51.0倍

+71%

›

▽6

ピースヒロフェイス

中井

102.2倍

+151%

›

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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 5 メイショウアゴナス実20.3倍期待値 +121% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

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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