阪神 4R 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

4R 阪神競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロールスワン	中井	実45.7	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日阪神7R 12着/18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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
2	ディアーモルタル	☆田山	実19.5	B△ A△勝率6% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3秒 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 4.9% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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	ティタノマキア	松山	実1.9	B◎ A◎勝率29% EV-44% 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（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 2着/10頭+0.7秒 05/09 3京都54R 2着/15頭+0.1秒 02/14 2京都51R 10着/13頭+4.0秒 01/17 1京都65R 2着/18頭+0.0秒 11/08 4京都13R 3着/9頭+0.5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 4.7着 ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.4% / 期待値 -44% ※ 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	パンキー	西村淳	実6.4	B▲ A▲勝率12% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／162日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5秒 ― ―
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 162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 11.9% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3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。
5	レイワノキセキ	高倉	実111.6	B× A▽勝率1% EV+124% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 +125% ※ 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	フィールライクユー	川須	実84.8	B× A▽勝率1% EV+177% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 7着/16頭+1.6秒 05/03 1新潟21R 5着/16頭+0.2秒 ― ― ―
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 6.0着 △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.8% / 期待値 +177% ※ 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	ドットカモン	西塚	実98.0	B× A▽勝率1% EV+136% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（183日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 7着/13頭+1.4秒 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 183日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 +137% ※ 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	オーマイラッキーン	◇永島	実8.3	B△ A△勝率10% EV-13% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 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。
9	ミッキーギャラン	高杉	実38.7	B▽ A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
10	グリミスティ	▲森田	実98.6	B× A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18頭+0.4秒 ―
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
11	ライツェントライゼ	松若	実14.9	B△ A△勝率7% EV+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／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 5着/15頭+0.5秒 05/17 3京都85R 5着/10頭+0.3秒 04/25 1福島53R 3着/16頭+0.1秒 09/20 4阪神62R 3着/7頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 3着/5頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91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 4.9% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
12	ウィスピア	国分恭	実29.5	B▽ A▽勝率3% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 6着/16頭+1.1秒 04/26 3京都22R 9着/15頭+2.0秒 01/24 1小倉16R 14着/18頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 9.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
13	インヴァイト	加藤	実186.4	B▽ A▽勝率1% EV+57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
前5走 2回1日中京5R 16着/16頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.8% / 期待値 +58% ※ 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。
14	ヴェルサイユシエル	幸	実40.3	B▽ A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日中京11R 12着/15頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 -41% ※ 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。
15	クロスボーダー	川田	実4.7	B○ A○勝率22% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 4着/15頭+0.5秒 04/25 3京都16R 4着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神15R 4着/18頭+0.4秒 01/31 2京都11R 9着/16頭+1.8秒 01/25 1小倉21R 4着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 +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。
16	ノチェブエナ	富田	実82.2	B× A▽勝率1% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 3回5日阪神6R 15着/17頭+5.0秒 2回8日中京9R 16着/18頭 2回4日中京1R 7着/18頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -27% ※ 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 ◎

ティタノマキア

騎手松山

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15クロスボーダー

4.7倍

EV +6%

▲A:▲4パンキー

6.4倍

EV -23%

出走馬全16頭

◎A:◎3

ティタノマキア

松山

1.9倍

-30%

›

○A:○15

クロスボーダー

川田

4.7倍

+6%

›

▲A:▲4

パンキー

西村淳

6.4倍

-23%

›

△A:△8

オーマイラッキーン

◇永島

8.3倍

-15%

›

△A:△11

ライツェントライゼ

松若

14.9倍

-26%

›

△A:△2

ディアーモルタル

☆田山

19.5倍

-4%

›

▽A:▽12

ウィスピア

国分恭

29.5倍

-22%

›

▽A:▽9

ミッキーギャラン

高杉

38.7倍

-21%

›

▽A:▽14

ヴェルサイユシエル

幸

40.3倍

-37%

›

▽A:▽1

ロールスワン

中井

45.7倍

-28%

›

×A:▽16

ノチェブエナ

富田

82.2倍

-61%

›

×A:▽10

グリミスティ

▲森田

98.6倍

-53%

›

×A:▽7

ドットカモン

西塚

98.0倍

-58%

›

×A:▽6

フィールライクユー

川須

84.8倍

-66%

›

▽A:▽13

インヴァイト

加藤

186.4倍

-26%

›

×A:▽5

レイワノキセキ

高倉

111.6倍

-62%

›

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

4R 阪神競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロールスワン	中井	実45.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日阪神7R 12着/18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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
2	ディアーモルタル	☆田山	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3秒 ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 5.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ティタノマキア	松山	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（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 2着/10頭+0.7秒 05/09 3京都54R 2着/15頭+0.1秒 02/14 2京都51R 10着/13頭+4.0秒 01/17 1京都65R 2着/18頭+0.0秒 11/08 4京都13R 3着/9頭+0.5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 4.7着 ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.4% (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。
4	パンキー	西村淳	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／162日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神15R 3着/18頭+0.3秒 03/14 1中京15R 3着/18頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5秒 ― ―
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 162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 12.3% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	レイワノキセキ	高倉	実111.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	フィールライクユー	川須	実84.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟77R 7着/16頭+1.6秒 05/03 1新潟21R 5着/16頭+0.2秒 ― ― ―
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 6.0着 △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
7	ドットカモン	西塚	実98.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（183日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神54R 7着/13頭+1.4秒 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 183日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	オーマイラッキーン	◇永島	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 133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 10.5% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	ミッキーギャラン	高杉	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	グリミスティ	▲森田	実98.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 10着/10頭+1.3秒 04/25 1福島53R 5着/16頭+0.6秒 02/14 1小倉75R 17着/18頭+3.3秒 01/24 1小倉16R 5着/18頭+0.4秒 ―
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 112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 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。
11	ライツェントライゼ	松若	実14.9	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 5着/15頭+0.5秒 05/17 3京都85R 5着/10頭+0.3秒 04/25 1福島53R 3着/16頭+0.1秒 09/20 4阪神62R 3着/7頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 3着/5頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 91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 7.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
12	ウィスピア	国分恭	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 6着/16頭+1.1秒 04/26 3京都22R 9着/15頭+2.0秒 01/24 1小倉16R 14着/18頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 9.7着 (不振) △ ローテーション 98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 3.2% (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。
13	インヴァイト	加藤	実186.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調）
前5走 2回1日中京5R 16着/16頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
14	ヴェルサイユシエル	幸	実40.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日中京11R 12着/15頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
15	クロスボーダー	川田	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 4着/15頭+0.5秒 04/25 3京都16R 4着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神15R 4着/18頭+0.4秒 01/31 2京都11R 9着/16頭+1.8秒 01/25 1小倉21R 4着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.8% (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。
16	ノチェブエナ	富田	実82.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調）
前5走 3回5日阪神6R 15着/17頭+5.0秒 2回8日中京9R 16着/18頭 2回4日中京1R 7着/18頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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

ティタノマキア

騎手松山

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15クロスボーダー

4.7倍

EV +2%

▲4パンキー

6.4倍

EV -21%

出走馬全16頭

◎3

ティタノマキア

松山

1.9倍

-44%

›

○15

クロスボーダー

川田

4.7倍

+2%

›

▲4

パンキー

西村淳

6.4倍

-21%

›

△8

オーマイラッキーン

◇永島

8.3倍

-13%

›

△11

ライツェントライゼ

松若

14.9倍

+8%

›

△2

ディアーモルタル

☆田山

19.5倍

+9%

›

▽12

ウィスピア

国分恭

29.5倍

-6%

›

▽9

ミッキーギャラン

高杉

38.7倍

-24%

›

▽14

ヴェルサイユシエル

幸

40.3倍

-41%

›

▽1

ロールスワン

中井

45.7倍

-33%

›

▽16

ノチェブエナ

富田

82.2倍

-27%

›

▽10

グリミスティ

▲森田

98.6倍

-12%

›

▽6

フィールライクユー

川須

84.8倍

+177%

›

▽7

ドットカモン

西塚

98.0倍

+136%

›

▽5

レイワノキセキ

高倉

111.6倍

+124%

›

▽13

インヴァイト

加藤

186.4倍

+57%

›

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

両モデルとも見送り

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