阪神 10R 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

10R 阪神競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボディブロー	田辺	実45.6	B▽ A▽勝率2% EV+2% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 13着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 7着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神412R 1着/16頭勝利 01/28 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/07 5中京26R 9着/16頭+0.9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 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.2% / 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。
2	ランウインディ	柴田裕	実80.1	B× A▽勝率1% EV-18% 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／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13頭+0.7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 0% (苦戦) ◎ 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) -68% (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 1.0% / 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。
3	ビバップ	吉村	実31.6	B▽ A▽勝率4% EV+12% 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走平均11.7着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山510R 16着/16頭+3.2秒 10/04 3京都110R 13着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟77R 6着/15頭+0.7秒 07/06 2福島49R 1着/16頭勝利 05/03 2京都312R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 237日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.6% / 期待値 +12% ※ 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	ヨリノレジェンド	武豊	実7.2	B▲ A▲勝率15% EV+10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 1着/14頭勝利 04/18 2阪神79R 2着/14頭+0.1秒 03/22 1阪神1012R 4着/12頭+1.0秒 02/28 1阪神37R 1着/16頭勝利 01/11 1京都46R 4着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。
5	テーオーグレーザー	レーン	実2.0	B◎ A×勝率22% EV-55% 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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／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49R 7着/12頭+0.8秒 03/15 1中京210R 2着/12頭+0.1秒 12/14 5阪神46R 1着/7頭勝利 10/18 3京都68R 3着/7頭+0.7秒 09/27 4阪神89R 3着/8頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 154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 43.7% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.5% / 期待値 -55% ※ 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	イミュータブル	田山	実101.2	B× A▽勝率1% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 476日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (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 12位 / 勝率 1.0% / 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。
7	ワークソング	岩田望	実30.8	B▽ A▽勝率4% EV+21% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 10着/16頭+1.1秒 04/25 1福島511R 3着/11頭+0.4秒 12/28 5中山810R 13着/16頭+1.8秒 11/15 3福島311R 4着/16頭+0.2秒 08/16 2新潟77R 4着/15頭+0.2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 8.7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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.0% / 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。
8	エムズマインド	松山	実26.3	B▽ A△勝率5% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（469日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 469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 4.1% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
9	メイショウヤーキス	菱田	実11.6	B△ A△勝率7% EV-14% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 5着/14頭+0.5秒 02/21 1阪神110R 13着/16頭+1.2秒 01/05 1京都210R 6着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神110R 4着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 9着/16頭+1.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 105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 6.8% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 -14% ※ 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	ウルスクローム	田口	実5.1	B○ A○勝率20% EV+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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/30 3京都1112R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 7着/12頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1東京612R 13着/16頭+1.5秒 11/08 4京都19R 6着/16頭+1.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 13.6% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 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。
11	スペシャルナンバー	西村淳	実24.8	B▽ A▽勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 490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 4.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 +28% ※ 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	ライジン	松若	実21.2	B△ A▽勝率5% EV+9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率33%と適性高／476日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 476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 4.1% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 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。
13	クリノオリーブ	幸	実10.0	B△ A△勝率7% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 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。

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 ×

テーオーグレーザー

騎手レーン

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ウルスクローム

5.1倍

EV -30%

▲A:▲4ヨリノレジェンド

7.2倍

EV -28%

出走馬全13頭

◎A:×5

テーオーグレーザー

レーン

2.0倍

-12%

›

○A:○10

ウルスクローム

田口

5.1倍

-30%

›

▲A:▲4

ヨリノレジェンド

武豊

7.2倍

-28%

›

△A:△9

メイショウヤーキス

菱田

11.6倍

-20%

›

△A:△13

クリノオリーブ

幸

10.0倍

-48%

›

△A:▽12

ライジン

松若

21.2倍

-12%

›

▽A:▽11

スペシャルナンバー

西村淳

24.8倍

+2%

›

▽A:△8

エムズマインド

松山

26.3倍

+8%

›

▽A:▽7

ワークソング

岩田望

30.8倍

›

▽A:▽3

ビバップ

吉村

31.6倍

-30%

›

▽A:▽1

ボディブロー

田辺

45.6倍

+0%

›

×A:▽2

ランウインディ

柴田裕

80.1倍

-68%

›

×A:▽6

イミュータブル

田山

101.2倍

-60%

›

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

10R 阪神競馬場　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボディブロー	田辺	実45.6	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟211R 13着/15頭+1.5秒 04/19 2阪神810R 7着/13頭+1.1秒 03/01 1阪神412R 1着/16頭勝利 01/28 名古屋10R 1着/12頭勝利 12/07 5中京26R 9着/16頭+0.9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 126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 2.2% (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	ランウインディ	柴田裕	実80.1	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/15 1中京29R 1着/15頭勝利 02/15 2京都612R 8着/16頭+0.9秒 10/12 3京都49R 4着/14頭+0.7秒 09/27 4阪神812R 2着/16頭+0.8秒 09/15 4阪神59R 5着/13頭+0.7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 0% (苦戦) ◎ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	ビバップ	吉村	実31.6	▽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／直近3走平均11.7着と低調／237日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山510R 16着/16頭+3.2秒 10/04 3京都110R 13着/16頭+1.7秒 08/16 2新潟77R 6着/15頭+0.7秒 07/06 2福島49R 1着/16頭勝利 05/03 2京都312R 8着/16頭+0.6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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 237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 3.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ヨリノレジェンド	武豊	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 1着/14頭勝利 04/18 2阪神79R 2着/14頭+0.1秒 03/22 1阪神1012R 4着/12頭+1.0秒 02/28 1阪神37R 1着/16頭勝利 01/11 1京都46R 4着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 106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 15.4% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	テーオーグレーザー	レーン	実2.0	×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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／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49R 7着/12頭+0.8秒 03/15 1中京210R 2着/12頭+0.1秒 12/14 5阪神46R 1着/7頭勝利 10/18 3京都68R 3着/7頭+0.7秒 09/27 4阪神89R 3着/8頭+0.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	イミュータブル	田山	実101.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利 05/18 2京都812R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 476日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) 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。
7	ワークソング	岩田望	実30.8	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 10着/16頭+1.1秒 04/25 1福島511R 3着/11頭+0.4秒 12/28 5中山810R 13着/16頭+1.8秒 11/15 3福島311R 4着/16頭+0.2秒 08/16 2新潟77R 4着/15頭+0.2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 8.7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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	エムズマインド	松山	実26.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（469日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 469日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
9	メイショウヤーキス	菱田	実11.6	△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0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 5着/14頭+0.5秒 02/21 1阪神110R 13着/16頭+1.2秒 01/05 1京都210R 6着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神110R 4着/16頭+0.7秒 10/04 3京都110R 9着/16頭+1.1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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 105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 7.4% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	ウルスクローム	田口	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50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/30 3京都1112R 1着/16頭勝利 03/22 1阪神1012R 7着/12頭+1.2秒 03/01 1阪神412R 2着/16頭+0.0秒 02/15 1東京612R 13着/16頭+1.5秒 11/08 4京都19R 6着/16頭+1.0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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 99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 19.9% (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。
11	スペシャルナンバー	西村淳	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8秒 05/04 2東京412R 15着/16頭+4.8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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
12	ライジン	松若	実21.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率33%と適性高／476日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16頭+0.5秒 05/18 2東京812R 7着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 476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 5.1% (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。
13	クリノオリーブ	幸	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／148日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神512R 2着/16頭+0.0秒 03/15 1阪神812R 9着/13頭+1.0秒 03/01 1阪神412R 9着/16頭+0.6秒 02/10 2京都412R 10着/15頭+1.0秒 12/20 5中京510R 4着/16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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 148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 7.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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

テーオーグレーザー

騎手レーン

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ウルスクローム

5.1倍

EV +1%

▲4ヨリノレジェンド

7.2倍

EV +10%

出走馬全13頭

×5

テーオーグレーザー

レーン

2.0倍

-55%

›

○10

ウルスクローム

田口

5.1倍

+1%

›

▲4

ヨリノレジェンド

武豊

7.2倍

+10%

›

△13

クリノオリーブ

幸

10.0倍

-26%

›

△9

メイショウヤーキス

菱田

11.6倍

-14%

›

△8

エムズマインド

松山

26.3倍

+42%

›

▽12

ライジン

松若

21.2倍

+9%

›

▽11

スペシャルナンバー

西村淳

24.8倍

+27%

›

▽7

ワークソング

岩田望

30.8倍

+21%

›

▽3

ビバップ

吉村

31.6倍

+12%

›

▽1

ボディブロー

田辺

45.6倍

+2%

›

▽6

イミュータブル

田山

101.2倍

+4%

›

▽2

ランウインディ

柴田裕

80.1倍

-18%

›

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