阪神 9R 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

9R 阪神競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイサーブル	富田	実73.6	B▽ A▽勝率2% EV+10% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 13着/15頭+3.3秒 04/05 2阪神42R 1着/12頭勝利 03/08 1阪神63R 3着/14頭+0.1秒 02/21 1阪神14R 6着/14頭+1.6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 127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 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 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。
2	メイショウサッソウ	加藤	実70.4	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走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都106R 8着/15頭+1.6秒 05/03 3京都42R 1着/12頭勝利 03/15 1中京22R 7着/13頭+1.9秒 01/11 1京都43R 8着/16頭+1.8秒 12/21 5中京65R 2着/15頭+0.2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) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (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 0.9% / 期待値 -34% ※ 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	ボーントゥウォリア	岩田望	実2.2	B◎ A◎勝率30% EV-33% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回6日阪神3R 1着/16頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.0% / 期待値 -34% ※ 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	ロードヴェリタス	西塚	実19.5	B▽ A▽勝率5% EV+1% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 1着/16頭勝利 03/08 1阪神61R 2着/12頭+0.1秒 02/14 2京都53R 3着/11頭+0.0秒 01/25 1京都92R 8着/16頭+1.1秒 01/12 1京都54R 7着/16頭+1.5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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 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。
5	ドウジャスティ	吉村	実43.0	B▽ A▽勝率2% EV-35% 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／378日ぶりの実戦）
前5走 08/24 4中京22R 1着/16頭勝利 07/19 2小倉76R 9着/16頭+0.9秒 04/27 1福島65R 7着/13頭+1.3秒 04/13 1福島25R 2着/16頭+0.1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 378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 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
6	アスクチャンスマン	川田	実5.1	B○ A○勝率16% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 6着/13頭+1.1秒 02/01 2京都23R 1着/10頭勝利 01/05 1京都22R 3着/16頭+0.4秒 12/20 5阪神52R 7着/16頭+1.1秒 10/26 3京都93R 8着/10頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154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 15.3% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 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	ドメイン	田口	実38.7	B▽ A▽勝率2% EV-41% 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／直近3走で勝率33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神45R 7着/13頭+1.3秒 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
8	エイユーファイヤー	中井	実45.2	B▽ A▽勝率1% EV-32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1秒 12/20 5阪神57R 4着/16頭+0.7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 4.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 133日休養明け × 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
9	ゼンノゾンターク	国分恭	実104.9	B× A▽勝率0% EV-40% 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 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 7.0着 (不振) × 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 16位 / 勝率 0.5% / 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。
10	ブラックレジェンド	◇今村	実9.7	B△ A△勝率11% EV+2% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利 11/29 4京都71R 8着/14頭+1.3秒 11/16 3福島46R 3着/15頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134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 9.6% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 +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。
11	アメリカンコール	西村淳	実6.4	B▲ A▲勝率13% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 12着/13頭+1.8秒 12/27 5阪神76R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168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 15.3% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -19% ※ 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	レーンアジリティ	高倉	実89.4	B× A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -22% ※ 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	ミランド	☆田山	実37.7	B▽ A▽勝率2% EV-43% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14頭+0.7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 175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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 期待値 -43% ※ 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	パイオニアスクエア	松山	実9.7	B△ A△勝率8% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟49R 8着/14頭+1.8秒 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒
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 4.3着 △ ローテーション 119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 5.8% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 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。
15	ケイアイアマゾン	藤懸	実18.6	B△ A△勝率7% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 134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 7.6% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 +39% ※ 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	スターチスブーケ	酒井	実101.1	B× A▽勝率0% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 5着/11頭+1.4秒 05/09 1新潟37R 10着/15頭+1.7秒 03/21 2中山712R 11着/16頭+1.4秒 02/08 1小倉63R 9着/13頭+1.2秒 11/09 3福島212R 11着/16頭+1.2秒
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 8.7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) -61% (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 15位 / 勝率 0.5% / 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。

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 ◎

ボーントゥウォリア

騎手岩田望

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6アスクチャンスマン

5.1倍

EV -21%

▲A:▲11アメリカンコール

6.4倍

EV -1%

出走馬全16頭

◎A:◎3

ボーントゥウォリア

岩田望

2.2倍

-25%

›

○A:○6

アスクチャンスマン

川田

5.1倍

-21%

›

▲A:▲11

アメリカンコール

西村淳

6.4倍

-1%

›

△A:△10

ブラックレジェンド

◇今村

9.7倍

-6%

›

△A:△15

ケイアイアマゾン

藤懸

18.6倍

+40%

›

△A:△14

パイオニアスクエア

松山

9.7倍

-43%

›

▽A:▽4

ロードヴェリタス

西塚

19.5倍

-18%

›

▽A:▽13

ミランド

☆田山

37.7倍

-44%

›

▽A:▽7

ドメイン

田口

38.7倍

-42%

›

▽A:▽5

ドウジャスティ

吉村

43.0倍

-36%

›

▽A:▽8

エイユーファイヤー

中井

45.2倍

-33%

›

▽A:▽1

タイセイサーブル

富田

73.6倍

+8%

›

×A:▽2

メイショウサッソウ

加藤

70.4倍

-68%

›

×A:▽16

スターチスブーケ

酒井

101.1倍

-60%

›

×A:▽9

ゼンノゾンターク

国分恭

104.9倍

-59%

›

×A:▽12

レーンアジリティ

高倉

89.4倍

-66%

›

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

9R 阪神競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイサーブル	富田	実73.6	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟19R 13着/15頭+3.3秒 04/05 2阪神42R 1着/12頭勝利 03/08 1阪神63R 3着/14頭+0.1秒 02/21 1阪神14R 6着/14頭+1.6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 127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 1.5% (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。
2	メイショウサッソウ	加藤	実70.4	▽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 05/24 3京都106R 8着/15頭+1.6秒 05/03 3京都42R 1着/12頭勝利 03/15 1中京22R 7着/13頭+1.9秒 01/11 1京都43R 8着/16頭+1.8秒 12/21 5中京65R 2着/15頭+0.2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) △ ローテーション 105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 0.9% (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。
3	ボーントゥウォリア	岩田望	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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回6日阪神3R 1着/16頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 30.0% (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。
4	ロードヴェリタス	西塚	実19.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神23R 1着/16頭勝利 03/08 1阪神61R 2着/12頭+0.1秒 02/14 2京都53R 3着/11頭+0.0秒 01/25 1京都92R 8着/16頭+1.1秒 01/12 1京都54R 7着/16頭+1.5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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (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。
5	ドウジャスティ	吉村	実43.0	▽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／378日ぶりの実戦）
前5走 08/24 4中京22R 1着/16頭勝利 07/19 2小倉76R 9着/16頭+0.9秒 04/27 1福島65R 7着/13頭+1.3秒 04/13 1福島25R 2着/16頭+0.1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 378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 1.5% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	アスクチャンスマン	川田	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神45R 6着/13頭+1.1秒 02/01 2京都23R 1着/10頭勝利 01/05 1京都22R 3着/16頭+0.4秒 12/20 5阪神52R 7着/16頭+1.1秒 10/26 3京都93R 8着/10頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
7	ドメイン	田口	実38.7	▽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／直近3走で勝率33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 9着/14頭+1.5秒 04/05 2阪神45R 7着/13頭+1.3秒 01/25 1京都92R 1着/16頭勝利 01/10 1京都32R 3着/14頭+0.1秒 12/21 5阪神61R 3着/12頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
8	エイユーファイヤー	中井	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都28R 5着/15頭+1.4秒 04/04 2阪神37R 3着/9頭+0.4秒 02/10 2京都44R 4着/9頭+2.2秒 01/11 1京都46R 2着/14頭+0.1秒 12/20 5阪神57R 4着/16頭+0.7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 4.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 133日休養明け × 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。
9	ゼンノゾンターク	国分恭	実104.9	▽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 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 7.0着 (不振) × 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 0.5% (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。
10	ブラックレジェンド	◇今村	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 5着/14頭+1.0秒 02/28 1小倉117R 4着/13頭+1.4秒 01/25 1小倉26R 1着/11頭勝利 11/29 4京都71R 8着/14頭+1.3秒 11/16 3福島46R 3着/15頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 134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 10.6% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
11	アメリカンコール	西村淳	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神106R 12着/13頭+1.8秒 12/27 5阪神76R 1着/11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戦の調子勝率 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 168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 12.7% (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。
12	レーンアジリティ	高倉	実89.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神88R 5着/11頭+0.7秒 03/22 1阪神108R 2着/10頭+0.2秒 02/28 1阪神36R 8着/13頭+1.8秒 02/01 2京都27R 3着/9頭+0.8秒 01/11 1京都46R 8着/14頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
13	ミランド	☆田山	実37.7	▽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／前走勝利の勢い／175日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14頭+0.7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 175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 1.5% (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。
14	パイオニアスクエア	松山	実9.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟49R 8着/14頭+1.8秒 03/29 1中京66R 2着/13頭+0.3秒 09/07 4阪神24R 3着/16頭+0.8秒 08/16 3中京73R 5着/18頭+0.7秒 07/27 3中京211R 2着/11頭+0.0秒
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 4.3着 △ ローテーション 119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 7.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
15	ケイアイアマゾン	藤懸	実18.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 134日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
16	スターチスブーケ	酒井	実101.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京126R 5着/11頭+1.4秒 05/09 1新潟37R 10着/15頭+1.7秒 03/21 2中山712R 11着/16頭+1.4秒 02/08 1小倉63R 9着/13頭+1.2秒 11/09 3福島212R 11着/16頭+1.2秒
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 8.7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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

ボーントゥウォリア

騎手岩田望

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6アスクチャンスマン

5.1倍

EV -17%

▲11アメリカンコール

6.4倍

EV -18%

出走馬全16頭

◎3

ボーントゥウォリア

岩田望

2.2倍

-33%

›

○6

アスクチャンスマン

川田

5.1倍

-17%

›

▲11

アメリカンコール

西村淳

6.4倍

-18%

›

△10

ブラックレジェンド

◇今村

9.7倍

+2%

›

△14

パイオニアスクエア

松山

9.7倍

-27%

›

△15

ケイアイアマゾン

藤懸

18.6倍

+39%

›

▽4

ロードヴェリタス

西塚

19.5倍

+1%

›

▽13

ミランド

☆田山

37.7倍

-43%

›

▽7

ドメイン

田口

38.7倍

-41%

›

▽5

ドウジャスティ

吉村

43.0倍

-35%

›

▽1

タイセイサーブル

富田

73.6倍

+10%

›

▽8

エイユーファイヤー

中井

45.2倍

-32%

›

▽2

メイショウサッソウ

加藤

70.4倍

-33%

›

▽12

レーンアジリティ

高倉

89.4倍

-22%

›

▽16

スターチスブーケ

酒井

101.1倍

-36%

›

▽9

ゼンノゾンターク

国分恭

104.9倍

-40%

›

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