阪神 11R 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

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ママコチャ	武豊	実10.4	B△ A△勝率11% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率33%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 491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 8.4% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.7% / 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。
2	クラスペディア	小崎	実88.5	B× A×勝率0% EV-59% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -60% ※ 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	フリッカージャブ	松山	実2.9	B◎ A◎勝率23% EV-29% 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67%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 1着/16頭勝利 02/28 2中山111R 6着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉812R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉38R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113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 22.0% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.4% / 期待値 -30% ※ 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	ティニア	田口	実113.8	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36走で勝率0%と苦戦傾向／511日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。
5	ダイヤモンドノット	川田	実6.6	B△ A△勝率11% EV-28% 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／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 5着/18頭+0.5秒 03/21 1中京311R 1着/17頭勝利 12/21 5阪神611R 2着/14頭+0.1秒 11/08 5東京111R 1着/16頭勝利 10/19 3京都79R 2着/7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119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 8.4% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
6	プロトポロス	亀田	実181.2	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 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 24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 455日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	メイショウヨゾラ	吉村	実41.5	B▽ A×勝率1% EV-62% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 1着/12頭勝利 01/24 1京都812R 9着/11頭+0.9秒 12/21 5中山612R 16着/16頭+1.8秒 10/25 3京都88R 9着/12頭+0.8秒 09/14 4中山49R 3着/8頭+0.4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 141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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
8	ファストネットワーク	レーン	実4.8	B▲ A○勝率13% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 10.5% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 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。
9	ピューロマジック	岩田望	実4.7	B○ A▲勝率11% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 161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 22.0% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -46% ※ 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	ヤブサメ	田山	実71.0	B▽ A▽勝率1% EV-35% 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25%と適性高／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1210R 8着/17頭+0.8秒 05/02 2東京311R 10着/18頭+0.7秒 02/01 2京都211R 5着/18頭+0.1秒 01/11 1京都411R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神511R 3着/15頭+0.1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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98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 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
11	ヨシノイースター	田辺	実20.5	B▽ A▽勝率6% EV+14% 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100%と好調／前走勝利の勢い／511日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14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 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120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 511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 5.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 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。
12	レッドモンレーヴ	酒井	実22.1	B▽ A△勝率8% EV+61% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 455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 6.3% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 +61% ※ 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	カルプスペルシュ	西村淳	実76.4	B× A▽勝率2% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 11着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 4着/18頭+0.1秒 12/07 5中山211R 5着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌211R 3着/16頭+0.2秒 07/26 1札幌111R 1着/12頭勝利
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 ▽ 前走実績前走 11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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
14	タマモブラックタイ	幸	実108.3	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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	ビッグシーザー	Ｍデムーロ	実28.3	B▽ A▽勝率6% EV+61% 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50%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／525日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 525日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +61% ※ 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	タマモイカロス推奨	池添	実29.1	B△ A▽勝率8% EV+123% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ29.1倍で期待値+139%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走3着で力を示す／99日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3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) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.6% / 期待値 +124% ※ 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 ◎

フリッカージャブ

騎手松山

単勝オッズ

2.9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

○A:▲9ピューロマジック

4.7倍

EV +3%

▲A:○8ファストネットワーク

4.8倍

EV -49%

出走馬全16頭

◎A:◎3

フリッカージャブ

松山

2.9倍

-36%

›

○A:▲9

ピューロマジック

岩田望

4.7倍

+3%

›

▲A:○8

ファストネットワーク

レーン

4.8倍

-49%

›

△A:△5

ダイヤモンドノット

川田

6.6倍

-44%

›

△A:△1

ママコチャ

武豊

10.4倍

-12%

›

△A:▽16

タマモイカロス

池添

29.1倍

+139%

›

▽A:△12

レッドモンレーヴ

酒井

22.1倍

+39%

›

▽A:▽11

ヨシノイースター

田辺

20.5倍

+3%

›

▽A:▽15

ビッグシーザー

Ｍデムーロ

28.3倍

+43%

›

▽A:×7

メイショウヨゾラ

吉村

41.5倍

-33%

›

▽A:▽10

ヤブサメ

田山

71.0倍

+14%

›

×A:▽13

カルプスペルシュ

西村淳

76.4倍

-63%

›

×A:×2

クラスペディア

小崎

88.5倍

-57%

›

×A:▽4

ティニア

田口

113.8倍

-50%

›

×A:▽14

タマモブラックタイ

幸

108.3倍

-53%

›

×6

プロトポロス

亀田

181.2倍

-99%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 タマモイカロス実29.1倍期待値 +139% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ママコチャ	武豊	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率33%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2秒 05/03 2東京311R 2着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 491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 10.7% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
2	クラスペディア	小崎	実88.5	×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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山611R 1着/16頭勝利 11/30 4京都812R 11着/18頭+0.8秒 10/04 3京都111R 3着/18頭+0.2秒 08/10 3中京67R 7着/17頭+0.4秒 07/06 2小倉411R 17着/18頭+1.7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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 0.5% (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。
3	フリッカージャブ	松山	実2.9	◎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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都711R 1着/16頭勝利 02/28 2中山111R 6着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉812R 1着/18頭勝利 07/05 2小倉38R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (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	ティニア	田口	実113.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／511日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2秒 04/13 3中山611R 4着/14頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511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 0.9% (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。
5	ダイヤモンドノット	川田	実6.6	△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／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 5着/18頭+0.5秒 03/21 1中京311R 1着/17頭勝利 12/21 5阪神611R 2着/14頭+0.1秒 11/08 5東京111R 1着/16頭勝利 10/19 3京都79R 2着/7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119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 10.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
6	プロトポロス	亀田	実181.2	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 1着/16頭勝利 06/08 3阪神210R 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 24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 455日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	メイショウヨゾラ	吉村	実41.5	×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／141日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 1着/12頭勝利 01/24 1京都812R 9着/11頭+0.9秒 12/21 5中山612R 16着/16頭+1.8秒 10/25 3京都88R 9着/12頭+0.8秒 09/14 4中山49R 3着/8頭+0.4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 141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 1.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
8	ファストネットワーク	レーン	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 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 12.8% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ピューロマジック	岩田望	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京611R 13着/18頭+1.4秒 02/28 2中山111R 16着/16頭+1.3秒 11/01 デルマー5R 10着/16頭 09/28 4中山911R 8着/16頭+0.5秒 08/03 2新潟47R 1着/18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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (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。
10	ヤブサメ	田山	実71.0	▽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25%と適性高／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1210R 8着/17頭+0.8秒 05/02 2東京311R 10着/18頭+0.7秒 02/01 2京都211R 5着/18頭+0.1秒 01/11 1京都411R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神511R 3着/15頭+0.1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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 98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 1.0% (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。
11	ヨシノイースター	田辺	実20.5	▽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100%と好調／前走勝利の勢い／511日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14頭勝利 04/13 3中山611R 1着/14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 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120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 511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 5.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	レッドモンレーヴ	酒井	実22.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2秒 06/08 3東京211R 15着/18頭+1.2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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
13	カルプスペルシュ	西村淳	実76.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京411R 11着/18頭+0.6秒 02/01 2京都211R 4着/18頭+0.1秒 12/07 5中山211R 5着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌211R 3着/16頭+0.2秒 07/26 1札幌111R 1着/12頭勝利
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 ▽ 前走実績前走 11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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
14	タマモブラックタイ	幸	実108.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6秒 06/01 2京都1210R 9着/16頭+0.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 462日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
15	ビッグシーザー	Ｍデムーロ	実28.3	▽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50%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／525日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0秒 03/30 2中京611R 9着/18頭+1.0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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) △ ローテーション 525日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
16	タマモイカロス推奨	池添	実29.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ29.1倍で期待値+123%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走3着で力を示す／99日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/30 3京都1111R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1中京311R 6着/17頭+0.7秒 02/28 1阪神310R 1着/9頭勝利 12/20 5中京59R 2着/9頭+0.2秒 11/16 3福島49R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

フリッカージャブ

騎手松山

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ファストネットワーク

4.8倍

EV -40%

▲9ピューロマジック

4.7倍

EV -45%

出走馬全16頭

◎3

フリッカージャブ

松山

2.9倍

-29%

›

○8

ファストネットワーク

レーン

4.8倍

-40%

›

▲9

ピューロマジック

岩田望

4.7倍

-45%

›

△5

ダイヤモンドノット

川田

6.6倍

-28%

›

△1

ママコチャ

武豊

10.4倍

+6%

›

△12

レッドモンレーヴ

酒井

22.1倍

+61%

›

▽16

タマモイカロス

池添

29.1倍

+123%

›

▽11

ヨシノイースター

田辺

20.5倍

+14%

›

▽15

ビッグシーザー

Ｍデムーロ

28.3倍

+61%

›

▽13

カルプスペルシュ

西村淳

76.4倍

+4%

›

×7

メイショウヨゾラ

吉村

41.5倍

-62%

›

▽10

ヤブサメ

田山

71.0倍

-35%

›

▽4

ティニア

田口

113.8倍

-4%

›

▽14

タマモブラックタイ

幸

108.3倍

-5%

›

×2

クラスペディア

小崎

88.5倍

-59%

›

×6

プロトポロス

亀田

181.2倍

-99%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 タマモイカロス実29.1倍期待値 +120% 推奨 13.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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