阪神 6R 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

6R 阪神競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルシナ	☆田山	実49.6	B▽ A▽勝率3% EV+63% 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／直近3走平均10.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 13着/18頭+1.5秒 03/29 1中京69R 7着/15頭+0.4秒 03/14 1中京17R 11着/16頭+1.0秒 12/21 5中京66R 2着/16頭+0.2秒 12/06 5中京112R 3着/16頭+0.3秒
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 +64% ※ 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	ヴェントステラーレ	秋山稔	実97.6	B× A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／199日ぶりの実戦）
前5走 02/19 笠松9R 1着/8頭勝利 02/04 笠松9R 1着/8頭勝利 01/21 笠松6R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神54R 9着/16頭+2.2秒 08/31 4中京42R 4着/16頭+0.3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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 199日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
3	ルルフィーユ	▲森田	実175.6	B▽ A▽勝率1% EV+67% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9頭勝利
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +68% ※ 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	アルビオン	Ｍデムーロ	実15.9	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（直近3走平均12.7着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京34R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉106R 5着/16頭+0.9秒 01/18 1京都76R 18着/18頭+2.4秒 12/21 5阪神66R 10着/11頭+3.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 169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 3.5% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
5	インマイポケット推奨	◇今村	実11.9	B▲ A○勝率16% EV+92% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 2東京97R 11着/18頭+1.4秒 08/17 1札幌87R 4着/14頭+0.2秒 03/29 2中京56R 10着/15頭+1.9秒 03/01 1小倉118R 3着/15頭+0.4秒 02/16 1小倉86R 3着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106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 7.2% (オッズ暗示: 8.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 +93% ※ 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	ガールズデイアウト	岩田望	実9.5	B△ A▲勝率14% EV+35% 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33%と適性高／371日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1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 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 371日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 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	マクノス	田口	実17.8	B▽ A▽勝率5% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 2着/16頭+1.3秒 05/24 3京都101R 2着/15頭+0.5秒 04/11 2阪神51R 4着/16頭+1.0秒 02/22 1小倉101R 5着/11頭+1.7秒 11/22 4京都56R 11着/16頭+3.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
8	アリストクラシア	松山	実14.2	B△ A△勝率8% EV+14% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都36R 4着/11頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 4着/11頭+0.6秒 02/10 2京都47R 3着/8頭+0.1秒 01/12 1京都56R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都26R 6着/16頭+0.8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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127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 5.7% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 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。
9	シュネルアンジュ	武豊	実1.4	B◎ A×勝率26% EV-63% 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2.3着と安定／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 2着/12頭+0.7秒 04/18 2阪神76R 3着/14頭+0.4秒 03/08 1阪神65R 2着/16頭+0.3秒 01/31 2京都17R 5着/11頭+0.4秒 11/23 4京都64R 1着/7頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 56.5% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 期待値 -63% ※ 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	ザラタン	△柴田裕	実21.1	B▽ A▽勝率7% EV+41% 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27R 5着/16頭+0.5秒 05/16 1新潟58R 2着/9頭+0.4秒 04/26 1福島67R 8着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 11着/18頭+0.9秒 12/06 5阪神112R 8着/15頭+0.6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 5.0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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +42% ※ 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	ガイラルディア	松若	実51.6	B▽ A▽勝率3% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／169日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神97R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1京都56R 7着/9頭+1.1秒 11/04 笠松6R 1着/12頭勝利 10/21 笠松7R 1着/10頭勝利
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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169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 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 +70% ※ 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	ミティリーニ推奨	西村淳	実17.1	B○ A△勝率8% EV+38% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ17.1倍で期待値+101%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/10 3京都67R 7着/12頭+2.3秒 02/07 1小倉51R 1着/16頭勝利 11/16 4京都41R 12着/14頭+1.8秒 09/28 4阪神92R 4着/14頭+0.5秒 08/16 2新潟75R 2着/17頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 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。

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 ×

シュネルアンジュ

騎手武豊

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△12ミティリーニ

17.1倍

EV +101%

▲A:○5インマイポケット

11.9倍

EV -14%

出走馬全12頭

◎A:×9

シュネルアンジュ

武豊

1.4倍

-20%

›

○A:△12

ミティリーニ

西村淳

17.1倍

+101%

›

▲A:○5

インマイポケット

◇今村

11.9倍

-14%

›

△A:▲6

ガールズデイアウト

岩田望

9.5倍

-44%

›

△A:△8

アリストクラシア

松山

14.2倍

-19%

›

△A:△4

アルビオン

Ｍデムーロ

15.9倍

-44%

›

▽A:▽7

マクノス

田口

17.8倍

-37%

›

▽A:▽10

ザラタン

△柴田裕

21.1倍

-33%

›

▽A:▽1

フェルシナ

☆田山

49.6倍

-44%

›

▽A:▽11

ガイラルディア

松若

51.6倍

-42%

›

×A:▽2

ヴェントステラーレ

秋山稔

97.6倍

-67%

›

▽A:▽3

ルルフィーユ

▲森田

175.6倍

-41%

›

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 5 インマイポケット実11.9倍期待値 -14% 推奨 13.8〜30.0倍 ¥400 不的中
単勝 12 ミティリーニ実17.1倍期待値 +102% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ミティリーニ実17.1倍期待値 +102% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

6R 阪神競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルシナ	☆田山	実49.6	▽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／直近3走平均10.3着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京97R 13着/18頭+1.5秒 03/29 1中京69R 7着/15頭+0.4秒 03/14 1中京17R 11着/16頭+1.0秒 12/21 5中京66R 2着/16頭+0.2秒 12/06 5中京112R 3着/16頭+0.3秒
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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
2	ヴェントステラーレ	秋山稔	実97.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／199日ぶりの実戦）
前5走 02/19 笠松9R 1着/8頭勝利 02/04 笠松9R 1着/8頭勝利 01/21 笠松6R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神54R 9着/16頭+2.2秒 08/31 4中京42R 4着/16頭+0.3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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 199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 1.0% (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。
3	ルルフィーユ	▲森田	実175.6	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 12着/13頭+9.9秒 02/22 1小倉104R 9着/12頭+2.8秒 11/09 4京都26R 13着/16頭+2.6秒 10/13 3京都57R 11着/15頭+1.6秒 08/30 佐賀5R 1着/9頭勝利
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	アルビオン	Ｍデムーロ	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京34R 15着/18頭+1.7秒 02/22 1小倉106R 5着/16頭+0.9秒 01/18 1京都76R 18着/18頭+2.4秒 12/21 5阪神66R 10着/11頭+3.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 169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 6.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
5	インマイポケット推奨	◇今村	実11.9	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+92%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 2東京97R 11着/18頭+1.4秒 08/17 1札幌87R 4着/14頭+0.2秒 03/29 2中京56R 10着/15頭+1.9秒 03/01 1小倉118R 3着/15頭+0.4秒 02/16 1小倉86R 3着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
6	ガールズデイアウト	岩田望	実9.5	▲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33%と適性高／371日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌48R 5着/13頭+0.5秒 08/09 1札幌58R 5着/11頭+0.5秒 07/27 1札幌27R 8着/13頭+1.3秒 04/19 2阪神71R 1着/16頭勝利 04/05 2阪神31R 2着/16頭+0.1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 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 371日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	マクノス	田口	実17.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神13R 2着/16頭+1.3秒 05/24 3京都101R 2着/15頭+0.5秒 04/11 2阪神51R 4着/16頭+1.0秒 02/22 1小倉101R 5着/11頭+1.7秒 11/22 4京都56R 11着/16頭+3.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92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 5.0% (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。
8	アリストクラシア	松山	実14.2	△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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都36R 4着/11頭+0.3秒 04/11 2阪神57R 4着/11頭+0.6秒 02/10 2京都47R 3着/8頭+0.1秒 01/12 1京都56R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都26R 6着/16頭+0.8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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127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 8.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	シュネルアンジュ	武豊	実1.4	×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2.3着と安定／前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 2着/12頭+0.7秒 04/18 2阪神76R 3着/14頭+0.4秒 03/08 1阪神65R 2着/16頭+0.3秒 01/31 2京都17R 5着/11頭+0.4秒 11/23 4京都64R 1着/7頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119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 26.3% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
10	ザラタン	△柴田裕	実21.1	▽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27R 5着/16頭+0.5秒 05/16 1新潟58R 2着/9頭+0.4秒 04/26 1福島67R 8着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉1012R 11着/18頭+0.9秒 12/06 5阪神112R 8着/15頭+0.6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 5.0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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
11	ガイラルディア	松若	実51.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／169日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神97R 6着/11頭+0.9秒 03/14 1阪神76R 6着/13頭+1.5秒 01/12 1京都56R 7着/9頭+1.1秒 11/04 笠松6R 1着/12頭勝利 10/21 笠松7R 1着/10頭勝利
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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
12	ミティリーニ推奨	西村淳	実17.1	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/10 3京都67R 7着/12頭+2.3秒 02/07 1小倉51R 1着/16頭勝利 11/16 4京都41R 12着/14頭+1.8秒 09/28 4阪神92R 4着/14頭+0.5秒 08/16 2新潟75R 2着/17頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

シュネルアンジュ

騎手武豊

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5インマイポケット

11.9倍

EV +92%

▲6ガールズデイアウト

9.5倍

EV +35%

出走馬全12頭

×9

シュネルアンジュ

武豊

1.4倍

-63%

›

○5

インマイポケット

◇今村

11.9倍

+92%

›

▲6

ガールズデイアウト

岩田望

9.5倍

+35%

›

△8

アリストクラシア

松山

14.2倍

+14%

›

△12

ミティリーニ

西村淳

17.1倍

+38%

›

△4

アルビオン

Ｍデムーロ

15.9倍

+8%

›

▽10

ザラタン

△柴田裕

21.1倍

+41%

›

▽7

マクノス

田口

17.8倍

-10%

›

▽1

フェルシナ

☆田山

49.6倍

+63%

›

▽11

ガイラルディア

松若

51.6倍

+70%

›

▽2

ヴェントステラーレ

秋山稔

97.6倍

-6%

›

▽3

ルルフィーユ

▲森田

175.6倍

+67%

›

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 5 インマイポケット実11.9倍期待値 +93% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥400 不的中
単勝 12 ミティリーニ実17.1倍期待値 +38% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ミティリーニ実17.1倍期待値 +38% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥300 不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

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