阪神 11R 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

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイブレイズ	国分恭	実53.8	B▽ A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／594日ぶりの実戦）
前5走 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 594日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -50% ※ 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	ノーブルロジャー	岩田望	実6.1	B▲ A▲勝率14% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3着/16頭+0.3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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 13.5% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 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。
3	フェルヴェンテ	秋山稔	実25.4	B▽ A▽勝率5% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（468日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4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 4.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 468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 6.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 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。
4	ゴッドブルービー	松山	実9.9	B▽ A△勝率7% EV-34% 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24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 482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 6.7% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
5	マニバドラ	西村淳	実8.7	B△ A△勝率8% EV-32% 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48走で勝率25%と適性高／454日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 454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 8.5% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
6	ペイシャケイプ	横山典	実4.3	B◎ A○勝率18% EV-20% 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走で勝率33%と好調／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 2着/16頭+1.2秒 04/25 2東京110R 1着/15頭勝利 02/21 1阪神110R 6着/16頭+0.7秒 01/31 1東京18R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神18R 3着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105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 17.9% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 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。
7	グランキングオー	幸	実13.8	B▽ A▽勝率5% EV-33% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 1福島610R 1着/15頭勝利 02/08 1小倉610R 8着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉210R 13着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 8着/14頭+1.2秒 11/09 3福島210R 15着/15頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 132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 6.7% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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	トリリオンボーイ推奨	中井	実16.2	B△ A▽勝率6% EV+4% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 111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 8.5% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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。
9	エスカル	吉村	実62.0	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 11着/15頭+1.3秒 04/19 3中山810R 5着/15頭+0.3秒 02/10 2京都410R 6着/16頭+0.5秒 12/21 5中京611R 5着/16頭+0.4秒 11/23 5東京511R 6着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -23% ※ 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	ルークススペイ	川田	実3.8	B○ A◎勝率19% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 4着/16頭+0.8秒 04/05 2阪神412R 1着/16頭勝利 02/22 1阪神212R 1着/16頭勝利 01/31 2京都19R 3着/13頭+0.2秒 12/06 5阪神18R 2着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 26.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.5% / 期待値 -30% ※ 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	リジル	団野	実7.1	B△ A△勝率13% EV-6% 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67%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／314日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京911R 5着/16頭+0.3秒 07/27 3中京27R 7着/16頭+1.5秒 04/05 2阪神310R 15着/16頭+3.6秒 03/15 2中京111R 1着/16頭勝利 01/25 1中京88R 1着/16頭勝利
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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 314日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.2% / 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	ムイ	富田	実30.1	B× A▽勝率3% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1210R 15着/17頭+1.4秒 04/26 1福島611R 10着/16頭+0.6秒 01/11 1京都411R 9着/16頭+0.4秒 12/07 5中山211R 10着/16頭+0.9秒 10/13 3京都511R 14着/18頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.2% / 期待値 -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。

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 ○

ペイシャケイプ

騎手横山典

単勝オッズ

4.3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:◎10ルークススペイ

3.8倍

EV -47%

▲A:▲2ノーブルロジャー

6.1倍

EV -17%

出走馬全12頭

◎A:○6

ペイシャケイプ

横山典

4.3倍

-23%

›

○A:◎10

ルークススペイ

川田

3.8倍

-47%

›

▲A:▲2

ノーブルロジャー

岩田望

6.1倍

-17%

›

△A:△11

リジル

団野

7.1倍

-3%

›

△A:△5

マニバドラ

西村淳

8.7倍

-25%

›

△A:▽8

トリリオンボーイ

中井

16.2倍

+37%

›

▽A:▽3

フェルヴェンテ

秋山稔

25.4倍

+73%

›

▽A:△4

ゴッドブルービー

松山

9.9倍

-33%

›

▽A:▽7

グランキングオー

幸

13.8倍

-7%

›

×A:▽12

ムイ

富田

30.1倍

-60%

›

▽A:×1

タイセイブレイズ

国分恭

53.8倍

-29%

›

▽A:▽9

エスカル

吉村

62.0倍

-18%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 トリリオンボーイ実16.2倍期待値 +38% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイブレイズ	国分恭	実53.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／594日ぶりの実戦）
前5走 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3秒 01/19 1中山710R 13着/16頭+1.3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 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 594日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ノーブルロジャー	岩田望	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 3着/16頭+1.3秒 03/14 1阪神711R 4着/13頭+0.6秒 02/15 1東京610R 9着/16頭+0.7秒 12/28 5阪神811R 1着/16頭勝利 11/30 4京都811R 3着/16頭+0.3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 5.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 14.2% (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。
3	フェルヴェンテ	秋山稔	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（468日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4秒 05/25 2京都1010R 4着/16頭+0.4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 4.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 468日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (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	ゴッドブルービー	松山	実9.9	△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24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4秒 05/11 2東京612R 9着/16頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 482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 6.6% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
5	マニバドラ	西村淳	実8.7	△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48走で勝率25%と適性高／454日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16頭+0.5秒 06/08 3阪神211R 5着/16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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 454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 7.8% (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。
6	ペイシャケイプ	横山典	実4.3	○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2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京911R 2着/16頭+1.2秒 04/25 2東京110R 1着/15頭勝利 02/21 1阪神110R 6着/16頭+0.7秒 01/31 1東京18R 1着/16頭勝利 12/06 5阪神18R 3着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105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 18.4% (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。
7	グランキングオー	幸	実13.8	▽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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/26 1福島610R 1着/15頭勝利 02/08 1小倉610R 8着/16頭+0.8秒 01/25 1小倉210R 13着/16頭+1.5秒 11/23 4京都68R 8着/14頭+1.2秒 11/09 3福島210R 15着/15頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 132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 4.8% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	トリリオンボーイ推奨	中井	実16.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 05/17 3京都811R 8着/16頭+1.5秒 04/26 2東京210R 12着/15頭+1.6秒 04/19 3中山810R 8着/15頭+0.9秒 03/14 1阪神711R 10着/13頭+1.4秒 01/10 1京都311R 10着/16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戦の調子平均 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 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 6.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
9	エスカル	吉村	実62.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 11着/15頭+1.3秒 04/19 3中山810R 5着/15頭+0.3秒 02/10 2京都410R 6着/16頭+0.5秒 12/21 5中京611R 5着/16頭+0.4秒 11/23 5東京511R 6着/16頭+0.9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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 125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 1.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ルークススペイ	川田	実3.8	◎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50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都811R 4着/16頭+0.8秒 04/05 2阪神412R 1着/16頭勝利 02/22 1阪神212R 1着/16頭勝利 01/31 2京都19R 3着/13頭+0.2秒 12/06 5阪神18R 2着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	リジル	団野	実7.1	△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67%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／314日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京911R 5着/16頭+0.3秒 07/27 3中京27R 7着/16頭+1.5秒 04/05 2阪神310R 15着/16頭+3.6秒 03/15 2中京111R 1着/16頭勝利 01/25 1中京88R 1着/16頭勝利
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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 314日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (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。
12	ムイ	富田	実30.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1210R 15着/17頭+1.4秒 04/26 1福島611R 10着/16頭+0.6秒 01/11 1京都411R 9着/16頭+0.4秒 12/07 5中山211R 10着/16頭+0.9秒 10/13 3京都511R 14着/18頭+0.9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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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

ルークススペイ

騎手川田

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ペイシャケイプ

4.3倍

EV -20%

▲2ノーブルロジャー

6.1倍

EV -13%

出走馬全12頭

◎10

ルークススペイ

川田

3.8倍

-29%

›

○6

ペイシャケイプ

横山典

4.3倍

-20%

›

▲2

ノーブルロジャー

岩田望

6.1倍

-13%

›

△11

リジル

団野

7.1倍

-6%

›

△5

マニバドラ

西村淳

8.7倍

-32%

›

△4

ゴッドブルービー

松山

9.9倍

-34%

›

▽8

トリリオンボーイ

中井

16.2倍

+4%

›

▽7

グランキングオー

幸

13.8倍

-33%

›

▽3

フェルヴェンテ

秋山稔

25.4倍

+16%

›

▽12

ムイ

富田

30.1倍

-4%

›

▽9

エスカル

吉村

62.0倍

-23%

›

×1

タイセイブレイズ

国分恭

53.8倍

-50%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 トリリオンボーイ実16.2倍期待値 +5% 推奨 15.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項