阪神 12R 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

12R 阪神競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リーガルスプレンダ	加藤	実153.8	B▽ A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 9着/14頭+2.2秒 01/14 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 12/13 5阪神31R 10着/15頭+1.7秒 10/11 3京都31R 10着/16頭+2.0秒 07/13 2小倉66R 4着/8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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 188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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.6% / 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。
2	エイシンマールス	松山	実7.1	B△ A▲勝率15% EV+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3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中京38R 3着/16頭+0.4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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 8.0% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.0% / 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。
3	アーディアイリ	☆田山	実37.3	B▽ A▽勝率3% EV+16% 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／188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神42R 1着/16頭勝利 02/15 2京都63R 5着/16頭+1.5秒 01/31 2京都11R 2着/16頭+0.8秒 11/30 4京都81R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都36R 2着/16頭+0.5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 188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 2.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.2% / 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	フィアーブル推奨	吉村	実27.5	B△ A△勝率8% EV+109% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ27.5倍で期待値+258%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/31 3京都126R 6着/14頭+1.1秒 05/17 2東京86R 6着/8頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 7着/13頭+1.8秒 02/01 2京都26R 9着/16頭+1.0秒 10/19 3京都71R 1着/12頭勝利
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 6.3着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 +110% ※ 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	クリノセーラーマン	田口	実100.9	B▽ A▽勝率1% EV-10% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 14着/16頭+1.5秒 04/26 3京都26R 8着/11頭+1.6秒 04/02 笠松9R 1着/8頭勝利 12/06 5阪神11R 15着/16頭+3.8秒 11/22 4京都55R 14着/17頭+1.9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) ▽ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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	ロイヤルテール	高杉	実74.7	B▽ A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井7R 1着/7頭勝利 01/28 大井6R 1着/12頭勝利 01/15 大井4R 7着/14頭+1.3秒 12/31 大井1R 1着/11頭勝利 12/05 大井2R 4着/13頭+1.3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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127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 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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。
7	ディーエストッキー	幸	実13.9	B△ A△勝率7% EV-10% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 4着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟47R 5着/15頭+0.5秒 03/21 1阪神912R 7着/15頭+0.7秒 03/07 1阪神512R 4着/16頭+0.6秒 02/01 2京都28R 6着/11頭+0.9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 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 6.3% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
8	ハグレジョー	菱田	実2.5	B◎ A×勝率20% EV-50% 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33%と適性高／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 3着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神49R 5着/12頭+0.8秒 03/21 1阪神96R 3着/16頭+0.1秒 12/27 5阪神73R 1着/16頭勝利 11/29 4京都71R 2着/14頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.9% / 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。
9	モズプリフォール	坂井	実14.5	B▽ A▽勝率7% EV-6% 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走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都82R 2着/16頭+0.3秒 04/25 3京都12R 2着/16頭+0.0秒 04/19 2阪神83R 5着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神32R 2着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉41R 10着/16頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 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。
10	アーリントンロウ	西村淳	実8.5	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9.3着と低調／426日ぶりの実戦）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11頭勝利
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 9.3着 (不振) △ ローテーション 426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 13.0% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.1% / 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。
11	エンヴェロップ	松若	実22.8	B▽ A▽勝率5% EV+0% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167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 4.8% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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。
12	エイシンティザー	岩田望	実3.0	B○ A○勝率20% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 3着/9頭+0.2秒 05/23 3京都99R 3着/11頭+0.1秒 04/04 2阪神311R 11着/14頭+1.6秒 03/15 1阪神86R 4着/11頭+0.3秒 11/16 4京都43R 1着/15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 5.7着 × 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 91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 18.5% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 期待値 -40% ※ 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 ×

ハグレジョー

騎手菱田

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12エイシンティザー

3.0倍

EV -44%

▲A:△10アーリントンロウ

8.5倍

EV +10%

出走馬全12頭

◎A:×8

ハグレジョー

菱田

2.5倍

-35%

›

○A:○12

エイシンティザー

岩田望

3.0倍

-44%

›

▲A:△10

アーリントンロウ

西村淳

8.5倍

+10%

›

△A:△4

フィアーブル

吉村

27.5倍

+258%

›

△A:▲2

エイシンマールス

松山

7.1倍

-43%

›

△A:△7

ディーエストッキー

幸

13.9倍

-12%

›

▽A:▽9

モズプリフォール

坂井

14.5倍

-9%

›

▽A:▽11

エンヴェロップ

松若

22.8倍

+9%

›

▽A:▽3

アーディアイリ

☆田山

37.3倍

-22%

›

▽A:▽6

ロイヤルテール

高杉

74.7倍

-8%

›

▽A:▽5

クリノセーラーマン

田口

100.9倍

-30%

›

▽A:▽1

リーガルスプレンダ

加藤

153.8倍

-43%

›

💡 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 4 フィアーブル実27.5倍期待値 +258% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 フィアーブル実27.5倍期待値 +258% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥500 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 阪神競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リーガルスプレンダ	加藤	実153.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉123R 9着/14頭+2.2秒 01/14 名古屋10R 3着/11頭+1.2秒 12/13 5阪神31R 10着/15頭+1.7秒 10/11 3京都31R 10着/16頭+2.0秒 07/13 2小倉66R 4着/8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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 188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 0.6% (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。
2	エイシンマールス	松山	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中京38R 3着/16頭+0.4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 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 15.0% (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。
3	アーディアイリ	☆田山	実37.3	▽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／188日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神42R 1着/16頭勝利 02/15 2京都63R 5着/16頭+1.5秒 01/31 2京都11R 2着/16頭+0.8秒 11/30 4京都81R 2着/16頭+0.2秒 11/15 4京都36R 2着/16頭+0.5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 188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 3.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
4	フィアーブル推奨	吉村	実27.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ27.5倍で期待値+109%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/31 3京都126R 6着/14頭+1.1秒 05/17 2東京86R 6着/8頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 7着/13頭+1.8秒 02/01 2京都26R 9着/16頭+1.0秒 10/19 3京都71R 1着/12頭勝利
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 6.3着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
5	クリノセーラーマン	田口	実100.9	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 14着/16頭+1.5秒 04/26 3京都26R 8着/11頭+1.6秒 04/02 笠松9R 1着/8頭勝利 12/06 5阪神11R 15着/16頭+3.8秒 11/22 4京都55R 14着/17頭+1.9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) ▽ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ロイヤルテール	高杉	実74.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／127日ぶりの実戦）
前5走 05/01 大井7R 1着/7頭勝利 01/28 大井6R 1着/12頭勝利 01/15 大井4R 7着/14頭+1.3秒 12/31 大井1R 1着/11頭勝利 12/05 大井2R 4着/13頭+1.3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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 127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 0.9% (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。
7	ディーエストッキー	幸	実13.9	△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／104日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 4着/15頭+0.4秒 05/10 1新潟47R 5着/15頭+0.5秒 03/21 1阪神912R 7着/15頭+0.7秒 03/07 1阪神512R 4着/16頭+0.6秒 02/01 2京都28R 6着/11頭+0.9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 104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 6.6% (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	ハグレジョー	菱田	実2.5	×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33%と適性高／前走3着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 3着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神49R 5着/12頭+0.8秒 03/21 1阪神96R 3着/16頭+0.1秒 12/27 5阪神73R 1着/16頭勝利 11/29 4京都71R 2着/14頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125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 19.9% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	モズプリフォール	坂井	実14.5	▽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走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/17 3京都82R 2着/16頭+0.3秒 04/25 3京都12R 2着/16頭+0.0秒 04/19 2阪神83R 5着/16頭+0.5秒 04/04 2阪神32R 2着/16頭+0.6秒 02/01 1小倉41R 10着/16頭+2.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
10	アーリントンロウ	西村淳	実8.5	△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9.3着と低調／426日ぶりの実戦）
前5走 07/06 2小倉49R 6着/8頭+1.1秒 03/22 2中京311R 7着/18頭+0.6秒 01/13 1中京511R 15着/15頭+3.6秒 09/01 2中京811R 3着/13頭+0.2秒 07/28 2新潟21R 1着/11頭勝利
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 9.3着 (不振) △ ローテーション 426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 14.1% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。
11	エンヴェロップ	松若	実22.8	▽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／167日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京45R 1着/16頭勝利 03/01 1小倉126R 3着/16頭+0.3秒 08/02 3中京32R 4着/7頭+0.6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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 167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 4.6% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
12	エイシンティザー	岩田望	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 3着/9頭+0.2秒 05/23 3京都99R 3着/11頭+0.1秒 04/04 2阪神311R 11着/14頭+1.6秒 03/15 1阪神86R 4着/11頭+0.3秒 11/16 4京都43R 1着/15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 5.7着 × 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 91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 19.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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

ハグレジョー

騎手菱田

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12エイシンティザー

3.0倍

EV -40%

▲2エイシンマールス

7.1倍

EV +9%

出走馬全12頭

×8

ハグレジョー

菱田

2.5倍

-50%

›

○12

エイシンティザー

岩田望

3.0倍

-40%

›

▲2

エイシンマールス

松山

7.1倍

+9%

›

△10

アーリントンロウ

西村淳

8.5倍

+20%

›

△4

フィアーブル

吉村

27.5倍

+109%

›

△7

ディーエストッキー

幸

13.9倍

-10%

›

▽9

モズプリフォール

坂井

14.5倍

-6%

›

▽11

エンヴェロップ

松若

22.8倍

+0%

›

▽3

アーディアイリ

☆田山

37.3倍

+16%

›

▽6

ロイヤルテール

高杉

74.7倍

-34%

›

▽5

クリノセーラーマン

田口

100.9倍

-10%

›

▽1

リーガルスプレンダ

加藤

153.8倍

-15%

›

💡 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 4 フィアーブル実27.5倍期待値 +113% 推奨 12.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 フィアーブル実27.5倍期待値 +113% 推奨 12.9〜30.0倍 ¥500 ❌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