阪神 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 阪神競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エレガンスアスク	岩田望	実2.8	B◎ A◎勝率23% EV-36% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 8着/18頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 7着/15頭+0.4秒 02/10 2京都45R 1着/16頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 28.3% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.7% / 期待値 -37% ※ 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	コマチチャン	△柴田裕	実103.1	B× A▽勝率1% EV-8% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 13着/16頭+2.3秒 02/21 1阪神11R 1着/16頭勝利 12/28 5阪神82R 10着/17頭+0.7秒 11/09 4京都22R 5着/8頭+0.8秒 10/19 3京都72R 4着/6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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13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) -57% (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 0.6% / 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	マゲバスピード	西村淳	実2.9	B○ A○勝率22% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京85R 2着/12頭+0.6秒 01/18 1京都76R 1着/18頭勝利 12/27 5阪神74R 2着/15頭+0.1秒 06/22 3東京65R 2着/16頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 196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 21.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 期待値 -37% ※ 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	バースデイフライト	田口	実5.3	B▲ A▲勝率19% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.6% / 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。
5	ムーンライトラガー	池添	実22.9	B▽ A▽勝率4% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 5着/15頭+0.3秒 05/02 3京都312R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/31 2京都112R 3着/17頭+0.2秒 01/05 1京都212R 4着/15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 5.3着 △ ローテーション 99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 2.8% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.0% / 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。
6	リガーレ	吉村	実21.3	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（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 4着/15頭+0.3秒 11/15 4京都37R 15着/16頭+3.9秒 11/02 3京都117R 4着/16頭+0.2秒 04/05 2阪神39R 4着/9頭+0.5秒 03/23 2中山86R 5着/12頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 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。
7	アイガーリー推奨	菱田	実33.5	B△ A▽勝率4% EV+40% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都79R 10着/10頭+1.6秒 04/25 3京都18R 4着/6頭+0.2秒 03/22 1中京49R 6着/10頭+0.9秒 02/14 2京都59R 11着/11頭+1.3秒 11/15 4京都311R 3着/8頭+0.9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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 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。
8	ビーチェマーレ	西塚	実12.5	B▽ A△勝率5% EV-31% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神42R 6着/16頭+1.4秒 11/23 4京都61R 5着/14頭+1.9秒 11/08 4京都16R 5着/11頭+1.1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 92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 4.2% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 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。
9	プチプランス	酒井	実28.9	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4秒
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 259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: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
10	ベイリークロア	Ｍデムーロ	実28.7	B▽ A▽勝率5% EV+56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京17R 6着/16頭+0.6秒 01/25 1京都912R 6着/9頭+0.5秒 01/05 1京都212R 6着/15頭+0.5秒 09/15 4阪神512R 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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 2.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +57% ※ 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	マイコンチェルト	☆田山	実72.7	B× A×勝率1% EV-50% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 15着/16頭+3.4秒 04/23 名古屋10R 1着/12頭勝利 01/24 1京都85R 16着/18頭+3.1秒 10/04 3京都12R 5着/8頭+1.6秒 08/10 3中京64R 9着/13頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
12	ファニーバニー	長岡	実98.1	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走平均8.3着と低調／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 3着/12頭+0.4秒 03/07 1阪神511R 14着/18頭+1.1秒 01/12 1京都511R 8着/16頭+0.9秒 11/22 4京都59R 3着/9頭+0.6秒 10/19 3京都79R 3着/7頭+0.9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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127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 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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	ロードレジェロ	松若	実28.8	B× A×勝率1% EV-68% 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／449日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神36R 1着/18頭勝利 03/15 1阪神55R 11着/18頭+1.0秒 02/16 1京都65R 2着/14頭+0.0秒 12/07 4中京34R 2着/10頭+0.0秒 11/17 6京都65R 2着/9頭+0.1秒
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 449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: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
14	ベネサルート推奨	幸	実24.3	B△ A△勝率8% EV+87% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+70%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都105R 7着/9頭+0.5秒 03/21 1阪神96R 12着/16頭+3.1秒 12/27 5阪神79R 5着/10頭+0.5秒 11/30 5東京88R 5着/8頭+1.0秒 09/06 4阪神15R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 105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 7.0% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 +87% ※ 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 ◎

エレガンスアスク

騎手岩田望

単勝オッズ

2.8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:○3マゲバスピード

2.9倍

EV -37%

▲A:▲4バースデイフライト

5.3倍

EV +3%

出走馬全14頭

◎A:◎1

エレガンスアスク

岩田望

2.8倍

-20%

›

○A:○3

マゲバスピード

西村淳

2.9倍

-37%

›

▲A:▲4

バースデイフライト

田口

5.3倍

+3%

›

△A:△14

ベネサルート

幸

24.3倍

+70%

›

△A:△6

リガーレ

吉村

21.3倍

+12%

›

△A:▽7

アイガーリー

菱田

33.5倍

+77%

›

▽A:△8

ビーチェマーレ

西塚

12.5倍

-47%

›

▽A:▽5

ムーンライトラガー

池添

22.9倍

-35%

›

▽A:▽10

ベイリークロア

Ｍデムーロ

28.7倍

-34%

›

×A:×13

ロードレジェロ

松若

28.8倍

-61%

›

×A:×9

プチプランス

酒井

28.9倍

-61%

›

▽A:▽12

ファニーバニー

長岡

98.1倍

-25%

›

×A:▽2

コマチチャン

△柴田裕

103.1倍

-56%

›

×A:×11

マイコンチェルト

☆田山

72.7倍

-70%

›

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 7 アイガーリー確定45.1倍期待値 +77% 推奨 18.9〜30.0倍 ¥200 的中1着確定 45.1倍9,020円
単勝 14 ベネサルート実24.3倍期待値 +71% 推奨 14.2〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

7R 阪神競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エレガンスアスク	岩田望	実2.8	◎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（直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 8着/18頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 7着/15頭+0.4秒 02/10 2京都45R 1着/16頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け × 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 22.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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	コマチチャン	△柴田裕	実103.1	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 13着/16頭+2.3秒 02/21 1阪神11R 1着/16頭勝利 12/28 5阪神82R 10着/17頭+0.7秒 11/09 4京都22R 5着/8頭+0.8秒 10/19 3京都72R 4着/6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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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	マゲバスピード	西村淳	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京85R 2着/12頭+0.6秒 01/18 1京都76R 1着/18頭勝利 12/27 5阪神74R 2着/15頭+0.1秒 06/22 3東京65R 2着/16頭+0.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 196日休養明け × 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 21.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
4	バースデイフライト	田口	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	ムーンライトラガー	池添	実22.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 5着/15頭+0.3秒 05/02 3京都312R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/31 2京都112R 3着/17頭+0.2秒 01/05 1京都212R 4着/15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 5.3着 △ ローテーション 99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 4.0% (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。
6	リガーレ	吉村	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 4着/15頭+0.3秒 11/15 4京都37R 15着/16頭+3.9秒 11/02 3京都117R 4着/16頭+0.2秒 04/05 2阪神39R 4着/9頭+0.5秒 03/23 2中山86R 5着/12頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 99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 5.5% (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。
7	アイガーリー推奨	菱田	実33.5	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都79R 10着/10頭+1.6秒 04/25 3京都18R 4着/6頭+0.2秒 03/22 1中京49R 6着/10頭+0.9秒 02/14 2京都59R 11着/11頭+1.3秒 11/15 4京都311R 3着/8頭+0.9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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ビーチェマーレ	西塚	実12.5	△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／92日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神42R 6着/16頭+1.4秒 11/23 4京都61R 5着/14頭+1.9秒 11/08 4京都16R 5着/11頭+1.1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 92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 5.5% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	プチプランス	酒井	実28.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4秒
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 259日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
10	ベイリークロア	Ｍデムーロ	実28.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京17R 6着/16頭+0.6秒 01/25 1京都912R 6着/9頭+0.5秒 01/05 1京都212R 6着/15頭+0.5秒 09/15 4阪神512R 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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
11	マイコンチェルト	☆田山	実72.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 15着/16頭+3.4秒 04/23 名古屋10R 1着/12頭勝利 01/24 1京都85R 16着/18頭+3.1秒 10/04 3京都12R 5着/8頭+1.6秒 08/10 3中京64R 9着/13頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ファニーバニー	長岡	実98.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 3着/12頭+0.4秒 03/07 1阪神511R 14着/18頭+1.1秒 01/12 1京都511R 8着/16頭+0.9秒 11/22 4京都59R 3着/9頭+0.6秒 10/19 3京都79R 3着/7頭+0.9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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127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 1.1% (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。
13	ロードレジェロ	松若	実28.8	×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／449日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神36R 1着/18頭勝利 03/15 1阪神55R 11着/18頭+1.0秒 02/16 1京都65R 2着/14頭+0.0秒 12/07 4中京34R 2着/10頭+0.0秒 11/17 6京都65R 2着/9頭+0.1秒
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 449日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ベネサルート推奨	幸	実24.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+87%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 05/24 3京都105R 7着/9頭+0.5秒 03/21 1阪神96R 12着/16頭+3.1秒 12/27 5阪神79R 5着/10頭+0.5秒 11/30 5東京88R 5着/8頭+1.0秒 09/06 4阪神15R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

エレガンスアスク

騎手岩田望

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3マゲバスピード

2.9倍

EV -36%

▲4バースデイフライト

5.3倍

EV -1%

出走馬全14頭

◎1

エレガンスアスク

岩田望

2.8倍

-36%

›

○3

マゲバスピード

西村淳

2.9倍

-36%

›

▲4

バースデイフライト

田口

5.3倍

-1%

›

△14

ベネサルート

幸

24.3倍

+87%

›

△6

リガーレ

吉村

21.3倍

+16%

›

△8

ビーチェマーレ

西塚

12.5倍

-31%

›

▽10

ベイリークロア

Ｍデムーロ

28.7倍

+56%

›

▽7

アイガーリー

菱田

33.5倍

+40%

›

▽5

ムーンライトラガー

池添

22.9倍

-9%

›

×13

ロードレジェロ

松若

28.8倍

-68%

›

×9

プチプランス

酒井

28.9倍

-68%

›

▽12

ファニーバニー

長岡

98.1倍

+6%

›

×11

マイコンチェルト

☆田山

72.7倍

-50%

›

▽2

コマチチャン

△柴田裕

103.1倍

-8%

›

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 7 アイガーリー確定45.1倍期待値 +40% 推奨 23.8〜30.0倍 ¥200 的中1着確定 45.1倍9,020円
単勝 14 ベネサルート実24.3倍期待値 +87% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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