阪神 1R 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

1R 阪神競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルースソラール	松山	実2.2	B◎ A◎勝率23% EV-49% 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2.5着と安定／前走3着）
前5走 3回5日阪神5R 3着/9頭 2回2日中京1R 2着/9頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.9% / 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	グルード	田口	実78.4	B▽ A▽勝率3% EV+107% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日中京3R 7着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +108% ※ 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	ニクスルーナ	岩田望	実5.5	B▲ A▲勝率16% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回5日東京4R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 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。
4	マッセート	幸	実10.4	B△ A△勝率8% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日中京2R 4着/13頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 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 6.5% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
5	テラレガル	松若	実6.9	B△ A△勝率15% EV+0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回8日中京3R 4着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.6% / 期待値 +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。
6	エイダンバローズ	富田	実12.0	B△ A▽勝率6% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日中京3R 4着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 -26% ※ 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	スマートメモリー	武豊	実12.2	B▽ A△勝率8% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 3回3日阪神5R 6着/11頭+1.0秒 2回8日中京1R 4着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 5.2% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 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。
8	シュプレヒコール	吉村	実5.2	B○ A○勝率19% EV-3% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回5日中京1R 3着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 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。
9	ヤマニンアルセド	☆田山	実79.7	B▽ A▽勝率3% EV+100% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日福島4R 5着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +101% ※ 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	アンドヴェローナ	国分恭	実150.5	B▽ A▽勝率1% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 +48% ※ 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 ◎

ルースソラール

騎手松山

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8シュプレヒコール

5.2倍

EV +19%

▲A:▲3ニクスルーナ

5.5倍

EV -16%

出走馬全10頭

◎A:◎1

ルースソラール

松山

2.2倍

-37%

›

○A:○8

シュプレヒコール

吉村

5.2倍

+19%

›

▲A:▲3

ニクスルーナ

岩田望

5.5倍

-16%

›

△A:△5

テラレガル

松若

6.9倍

-5%

›

△A:△4

マッセート

幸

10.4倍

-32%

›

△A:▽6

エイダンバローズ

富田

12.0倍

-37%

›

▽A:△7

スマートメモリー

武豊

12.2倍

-36%

›

▽A:▽2

グルード

田口

78.4倍

-21%

›

▽A:▽9

ヤマニンアルセド

☆田山

79.7倍

-19%

›

▽A:▽10

アンドヴェローナ

国分恭

150.5倍

-14%

›

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

1R 阪神競馬場　発走 09:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルースソラール	松山	実2.2	◎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2.5着と安定／前走3着）
前5走 3回5日阪神5R 3着/9頭 2回2日中京1R 2着/9頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.5着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 22.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
2	グルード	田口	実78.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日中京3R 7着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	ニクスルーナ	岩田望	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回5日東京4R 5着/11頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
4	マッセート	幸	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回3日中京2R 4着/13頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
5	テラレガル	松若	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回8日中京3R 4着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	エイダンバローズ	富田	実12.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日中京3R 4着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	スマートメモリー	武豊	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 3回3日阪神5R 6着/11頭+1.0秒 2回8日中京1R 4着/10頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	シュプレヒコール	吉村	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回5日中京1R 3着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (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。
9	ヤマニンアルセド	☆田山	実79.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日福島4R 5着/14頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
10	アンドヴェローナ	国分恭	実150.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (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。

AIの本命

AI評価1位

ルースソラール

騎手松山

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8シュプレヒコール

5.2倍

EV -3%

▲3ニクスルーナ

5.5倍

EV -12%

出走馬全10頭

◎1

ルースソラール

松山

2.2倍

-49%

›

○8

シュプレヒコール

吉村

5.2倍

-3%

›

▲3

ニクスルーナ

岩田望

5.5倍

-12%

›

△5

テラレガル

松若

6.9倍

+0%

›

△4

マッセート

幸

10.4倍

-17%

›

△7

スマートメモリー

武豊

12.2倍

-3%

›

▽6

エイダンバローズ

富田

12.0倍

-25%

›

▽2

グルード

田口

78.4倍

+107%

›

▽9

ヤマニンアルセド

☆田山

79.7倍

+100%

›

▽10

アンドヴェローナ

国分恭

150.5倍

+47%

›

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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

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