阪神 9R 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

9R 阪神競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ストラーダ	富田	実32.0	B▽ A▽勝率3% EV+9% 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／182日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神51R 1着/14頭勝利 12/20 5阪神51R 11着/16頭+2.7秒 11/30 5東京85R 4着/16頭+0.6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 182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 1.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.4% / 期待値 +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。
2	ジャイアンバローズ	岩田望	実4.7	B○ A○勝率19% EV-8% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 1着/16頭勝利 05/02 1新潟19R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 1着/14頭勝利 02/01 2京都23R 5着/10頭+1.8秒 01/12 1京都54R 13着/16頭+2.6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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 -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。
3	ジーニアスバローズ	松若	実29.5	B▽ A▽勝率6% EV+88% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／510日ぶりの実戦）
前5走 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 510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 3.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +88% ※ 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	キングロコマイカイ	団野	実153.6	B× A▽勝率1% EV+36% 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／777日ぶりの実戦）
前5走 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 777日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +37% ※ 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	ソニックステップ	西村淳	実13.4	B△ A△勝率8% EV+8% 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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟510R 9着/9頭+1.3秒 04/12 2阪神66R 1着/10頭勝利 03/14 1阪神712R 2着/8頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 4着/16頭+0.2秒 05/03 1新潟19R 7着/15頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 112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 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
6	システマソラー	川田	実1.6	B🌟◎ A×勝率25% EV-60% 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（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 2着/16頭+0.2秒 04/12 3中山66R 2着/11頭+0.1秒 03/14 2中山56R 5着/16頭+0.8秒 11/29 4京都72R 1着/11頭勝利 11/16 3福島46R 2着/15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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.3% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.5% / 期待値 -61% ※ 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	ショーダンサー	国分優	実13.4	B△ A△勝率6% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 3着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神68R 4着/9頭+0.9秒 01/18 1京都710R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神88R 2着/13頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 132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 5.4% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 -14% ※ 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	クロノスバレット	松山	実9.1	B▲ A▲勝率15% EV+37% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 6着/10頭+1.1秒 03/28 2阪神112R 5着/14頭+0.9秒 03/07 1阪神57R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神28R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1京都87R 6着/11頭+0.9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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 97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 8.1% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 +38% ※ 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	リヒトミューレ	吉村	実27.7	B▽ A▽勝率6% EV+73% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山86R 3着/13頭+0.4秒 01/05 1京都24R 6着/11頭+1.3秒 11/02 3京都119R 11着/16頭+2.2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 4.3着 △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +74% ※ 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	シュヴァルツリーベ	田山	実74.9	B▽ A▽勝率2% EV+44% 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／455日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 455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 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
11	テイエムパイロット	柴田裕	実17.9	B△ A△勝率8% EV+34% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 8着/14頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 1着/15頭勝利 03/14 1阪神77R 10着/16頭+1.5秒 11/23 4京都66R 8着/16頭+0.8秒 10/26 3京都96R 3着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 132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 5.4% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。

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 ×

システマソラー

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ジャイアンバローズ

4.7倍

EV -24%

▲A:▲8クロノスバレット

9.1倍

EV -26%

出走馬全11頭

◎A:×6

システマソラー

川田

1.6倍

-22%

›

○A:○2

ジャイアンバローズ

岩田望

4.7倍

-24%

›

▲A:▲8

クロノスバレット

松山

9.1倍

-26%

›

△A:△5

ソニックステップ

西村淳

13.4倍

-16%

›

△A:△7

ショーダンサー

国分優

13.4倍

-27%

›

△A:△11

テイエムパイロット

柴田裕

17.9倍

-3%

›

▽A:▽9

リヒトミューレ

吉村

27.7倍

+14%

›

▽A:▽3

ジーニアスバローズ

松若

29.5倍

-1%

›

▽A:▽1

ストラーダ

富田

32.0倍

-42%

›

▽A:▽10

シュヴァルツリーベ

田山

74.9倍

-20%

›

×A:▽4

キングロコマイカイ

団野

153.6倍

-51%

›

💡 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

9R 阪神競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ストラーダ	富田	実32.0	▽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／182日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神51R 1着/14頭勝利 12/20 5阪神51R 11着/16頭+2.7秒 11/30 5東京85R 4着/16頭+0.6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 182日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
2	ジャイアンバローズ	岩田望	実4.7	○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／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 1着/16頭勝利 05/02 1新潟19R 5着/15頭+0.7秒 02/21 1小倉91R 1着/14頭勝利 02/01 2京都23R 5着/10頭+1.8秒 01/12 1京都54R 13着/16頭+2.6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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ジーニアスバローズ	松若	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／510日ぶりの実戦）
前5走 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0秒 04/13 2阪神68R 11着/12頭+2.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 510日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
4	キングロコマイカイ	団野	実153.6	▽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／777日ぶりの実戦）
前5走 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0秒 07/20 1札幌110R 10着/13頭+1.0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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 777日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ソニックステップ	西村淳	実13.4	△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25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟510R 9着/9頭+1.3秒 04/12 2阪神66R 1着/10頭勝利 03/14 1阪神712R 2着/8頭+0.8秒 02/28 1阪神37R 4着/16頭+0.2秒 05/03 1新潟19R 7着/15頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
6	システマソラー	川田	実1.6	×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（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 2着/16頭+0.2秒 04/12 3中山66R 2着/11頭+0.1秒 03/14 2中山56R 5着/16頭+0.8秒 11/29 4京都72R 1着/11頭勝利 11/16 3福島46R 2着/15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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
7	ショーダンサー	国分優	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 3着/15頭+0.6秒 03/08 1阪神68R 4着/9頭+0.9秒 01/18 1京都710R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神88R 2着/13頭+0.1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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 132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 6.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	クロノスバレット	松山	実9.1	▲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／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 6着/10頭+1.1秒 03/28 2阪神112R 5着/14頭+0.9秒 03/07 1阪神57R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神28R 4着/15頭+0.8秒 01/24 1京都87R 6着/11頭+0.9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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 97日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 15.1% (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。
9	リヒトミューレ	吉村	実27.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山46R 8着/16頭+1.2秒 03/14 1中京16R 2着/16頭+0.4秒 01/24 1中山86R 3着/13頭+0.4秒 01/05 1京都24R 6着/11頭+1.3秒 11/02 3京都119R 11着/16頭+2.2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 4.3着 △ ローテーション 153日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	シュヴァルツリーベ	田山	実74.9	▽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／455日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9秒 06/07 3東京110R 10着/15頭+0.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 1.9% (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。
11	テイエムパイロット	柴田裕	実17.9	△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／132日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 8着/14頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 1着/15頭勝利 03/14 1阪神77R 10着/16頭+1.5秒 11/23 4京都66R 8着/16頭+0.8秒 10/26 3京都96R 3着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 132日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

システマソラー

騎手川田

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ジャイアンバローズ

4.7倍

EV -8%

▲8クロノスバレット

9.1倍

EV +37%

出走馬全11頭

×6

システマソラー

川田

1.6倍

-60%

›

○2

ジャイアンバローズ

岩田望

4.7倍

-8%

›

▲8

クロノスバレット

松山

9.1倍

+37%

›

△5

ソニックステップ

西村淳

13.4倍

+8%

›

△11

テイエムパイロット

柴田裕

17.9倍

+34%

›

△7

ショーダンサー

国分優

13.4倍

-14%

›

▽3

ジーニアスバローズ

松若

29.5倍

+88%

›

▽9

リヒトミューレ

吉村

27.7倍

+73%

›

▽1

ストラーダ

富田

32.0倍

+9%

›

▽10

シュヴァルツリーベ

田山

74.9倍

+44%

›

▽4

キングロコマイカイ

団野

153.6倍

+36%

›

💡 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

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