阪神 12R 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

12R 阪神競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モカラマーズ	松山	実47.9	B▽ A▽勝率2% EV-26% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 5着/16頭+0.3秒 02/07 2京都312R 1着/15頭勝利 01/10 1京都37R 4着/15頭+0.5秒 07/27 3中京210R 11着/12頭+2.3秒 05/24 2東京96R 8着/13頭+0.4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) △ ローテーション 189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 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.5% / 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。
2	ヴリトラハン	川田	実13.0	B△ A△勝率8% EV-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33%と適性高／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 4着/14頭+0.3秒 05/02 3京都310R 5着/12頭+0.3秒 02/10 2京都412R 4着/15頭+0.4秒 01/24 1京都88R 2着/15頭+0.2秒 01/05 1京都28R 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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
3	ミルミナーヴァ	◇永島	実19.8	B▽ A△勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟37R 15着/15頭+4.3秒 04/19 1福島412R 3着/15頭+0.4秒 03/28 2阪神17R 3着/12頭+0.2秒 03/01 1阪神47R 9着/15頭+1.6秒 12/20 5阪神58R 3着/13頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +10% ※ 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	ザックザク	西村淳	実4.5	B○ A○勝率13% EV-39% 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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 168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 12.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 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。
5	スーパージョック	松若	実106.3	B▽ A▽勝率1% EV+3% 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11.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7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 11.3着 (不振) × 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15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。
6	ダイシンリンク	中井	実24.5	B▽ A▽勝率5% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 6着/16頭+0.4秒 03/22 1阪神1012R 6着/12頭+1.1秒 02/22 1阪神212R 4着/16頭+0.4秒 01/11 1京都48R 8着/16頭+0.7秒 12/27 5阪神78R 2着/16頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 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。
7	ポッドドンナー	吉村	実43.1	B▽ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 5着/16頭+0.5秒 01/31 2京都19R 7着/13頭+0.8秒 01/17 1京都612R 3着/18頭+0.2秒 11/23 4京都66R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 4着/11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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
8	アリエスキング	田口	実21.3	B△ A▽勝率6% EV+17% 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33%と適性高／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
9	タマモナポリ	酒井	実68.8	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0%と苦戦傾向／155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 6着/15頭+0.7秒 03/15 1阪神812R 6着/13頭+0.3秒 01/31 1小倉310R 10着/16頭+0.6秒 12/07 5中京29R 13着/16頭+2.3秒 11/09 4京都28R 4着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 155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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14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。
10	ピカラ	岩田望	実2.3	B◎ A◎勝率27% EV-37% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 1着/14頭勝利 05/03 3京都41R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 2着/16頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 34.5% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.1% / 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。
11	ボルセーナ	Ｍデムーロ	実142.0	B▽ A▽勝率1% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京212R 9着/16頭+1.6秒 04/11 3中山512R 13着/16頭+1.3秒 02/10 2京都412R 6着/15頭+0.4秒 01/31 1小倉39R 11着/14頭+0.6秒 11/29 4京都78R 14着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ ローテーション 133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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.0% / 期待値 +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	フェスティヴドレス推奨	☆田山	実13.6	B▲ A△勝率11% EV+49% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+45%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 06/06 3阪神112R 1着/16頭勝利 05/23 3京都96R 5着/16頭+0.4秒 04/26 3京都26R 5着/11頭+0.7秒 02/01 2京都26R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1京都53R 1着/16頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 +49% ※ 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	フェンダー	幸	実33.8	B▽ A▽勝率5% EV+72% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 6着/15頭+0.2秒 04/11 2阪神512R 6着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +73% ※ 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	モンシェリ	菱田	実60.5	B× A▽勝率1% EV-41% 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／399日ぶりの実戦）
前5走 08/03 1札幌49R 5着/10頭+1.0秒 07/06 1函館87R 1着/12頭勝利 06/21 1函館38R 3着/12頭+0.3秒 05/31 2京都116R 4着/16頭+0.3秒 05/17 2京都76R 2着/14頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 399日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
15	ランスオブセヘル	レーン	実6.3	B△ A▲勝率11% EV-30% 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0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 16着/16頭+2.2秒 05/10 3京都612R 2着/14頭+0.1秒 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9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 7.0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 99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 10.7% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 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。
16	モズタチアガレ	田辺	実33.8	B▽ A▽勝率2% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 155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 2.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 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。

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 ◎

ピカラ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.3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:○4ザックザク

4.5倍

EV -43%

▲A:△12フェスティヴドレス

13.6倍

EV +45%

出走馬全16頭

◎A:◎10

ピカラ

岩田望

2.3倍

-20%

›

○A:○4

ザックザク

西村淳

4.5倍

-43%

›

▲A:△12

フェスティヴドレス

☆田山

13.6倍

+45%

›

△A:▲15

ランスオブセヘル

レーン

6.3倍

-32%

›

△A:△2

ヴリトラハン

川田

13.0倍

-16%

›

△A:▽8

アリエスキング

田口

21.3倍

+10%

›

▽A:△3

ミルミナーヴァ

◇永島

19.8倍

-7%

›

▽A:▽13

フェンダー

幸

33.8倍

+36%

›

▽A:▽6

ダイシンリンク

中井

24.5倍

-16%

›

▽A:▽16

モズタチアガレ

田辺

33.8倍

-27%

›

▽A:▽7

ポッドドンナー

吉村

43.1倍

-29%

›

▽A:▽1

モカラマーズ

松山

47.9倍

-21%

›

▽A:▽9

タマモナポリ

酒井

68.8倍

-36%

›

×A:▽14

モンシェリ

菱田

60.5倍

-70%

›

▽A:▽5

スーパージョック

松若

106.3倍

-47%

›

▽A:▽11

ボルセーナ

Ｍデムーロ

142.0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 12 フェスティヴドレス実13.6倍期待値 +45% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 フェスティヴドレス実13.6倍期待値 +45% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 阪神競馬場　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モカラマーズ	松山	実47.9	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神412R 5着/16頭+0.3秒 02/07 2京都312R 1着/15頭勝利 01/10 1京都37R 4着/15頭+0.5秒 07/27 3中京210R 11着/12頭+2.3秒 05/24 2東京96R 8着/13頭+0.4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) △ ローテーション 189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 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	ヴリトラハン	川田	実13.0	△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33%と適性高／106日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 4着/14頭+0.3秒 05/02 3京都310R 5着/12頭+0.3秒 02/10 2京都412R 4着/15頭+0.4秒 01/24 1京都88R 2着/15頭+0.2秒 01/05 1京都28R 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戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	ミルミナーヴァ	◇永島	実19.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／120日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟37R 15着/15頭+4.3秒 04/19 1福島412R 3着/15頭+0.4秒 03/28 2阪神17R 3着/12頭+0.2秒 03/01 1阪神47R 9着/15頭+1.6秒 12/20 5阪神58R 3着/13頭+0.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 120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 5.6% (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。
4	ザックザク	西村淳	実4.5	○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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 03/22 1阪神1012R 3着/12頭+0.9秒 02/21 1阪神17R 1着/16頭勝利 02/01 2京都28R 2着/11頭+0.1秒 04/06 2阪神43R 1着/16頭勝利 03/16 2中京23R 5着/16頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 168日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	スーパージョック	松若	実106.3	▽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11.3着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京112R 8着/13頭+1.5秒 04/05 2阪神47R 10着/15頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 16着/16頭+2.3秒 01/25 1京都98R 4着/10頭+0.5秒 01/04 1京都19R 4着/13頭+0.7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 11.3着 (不振) × 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	ダイシンリンク	中井	実24.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 6着/16頭+0.4秒 03/22 1阪神1012R 6着/12頭+1.1秒 02/22 1阪神212R 4着/16頭+0.4秒 01/11 1京都48R 8着/16頭+0.7秒 12/27 5阪神78R 2着/16頭+0.3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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (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。
7	ポッドドンナー	吉村	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（196日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1阪神212R 5着/16頭+0.5秒 01/31 2京都19R 7着/13頭+0.8秒 01/17 1京都612R 3着/18頭+0.2秒 11/23 4京都66R 1着/16頭勝利 10/26 3京都96R 4着/11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戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 196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 1.6% (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。
8	アリエスキング	田口	実21.3	▽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33%と適性高／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都129R 5着/10頭+1.0秒 04/12 2阪神68R 4着/11頭+0.3秒 11/02 4東京1112R 11着/13頭+1.0秒 10/19 3京都712R 11着/14頭+2.1秒 08/10 3中京68R 3着/12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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (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。
9	タマモナポリ	酒井	実68.8	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 6着/15頭+0.7秒 03/15 1阪神812R 6着/13頭+0.3秒 01/31 1小倉310R 10着/16頭+0.6秒 12/07 5中京29R 13着/16頭+2.3秒 11/09 4京都28R 4着/16頭+0.6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 155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: 1.5%) ※ 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	ピカラ	岩田望	実2.3	◎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／98日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 1着/14頭勝利 05/03 3京都41R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 2着/16頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98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 27.1% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ボルセーナ	Ｍデムーロ	実142.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京212R 9着/16頭+1.6秒 04/11 3中山512R 13着/16頭+1.3秒 02/10 2京都412R 6着/15頭+0.4秒 01/31 1小倉39R 11着/14頭+0.6秒 11/29 4京都78R 14着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) △ ローテーション 133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 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	フェスティヴドレス推奨	☆田山	実13.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 06/06 3阪神112R 1着/16頭勝利 05/23 3京都96R 5着/16頭+0.4秒 04/26 3京都26R 5着/11頭+0.7秒 02/01 2京都26R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1京都53R 1着/16頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
13	フェンダー	幸	実33.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 6着/15頭+0.2秒 04/11 2阪神512R 6着/16頭+0.5秒 03/29 2阪神212R 7着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉84R 9着/12頭+7.8秒 12/06 5中京110R 5着/13頭+0.8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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
14	モンシェリ	菱田	実60.5	▽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／399日ぶりの実戦）
前5走 08/03 1札幌49R 5着/10頭+1.0秒 07/06 1函館87R 1着/12頭勝利 06/21 1函館38R 3着/12頭+0.3秒 05/31 2京都116R 4着/16頭+0.3秒 05/17 2京都76R 2着/14頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 399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 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
15	ランスオブセヘル	レーン	実6.3	▲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0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1112R 16着/16頭+2.2秒 05/10 3京都612R 2着/14頭+0.1秒 03/01 1阪神412R 3着/16頭+0.2秒 02/15 2京都612R 3着/16頭+0.1秒 01/18 1京都79R 15着/16頭+2.9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 7.0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 99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 11.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
16	モズタチアガレ	田辺	実33.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神312R 8着/15頭+0.9秒 03/08 1阪神612R 3着/13頭+1.5秒 02/14 2京都57R 1着/15頭勝利 02/07 1小倉58R 7着/12頭+1.2秒 10/11 3京都312R 5着/16頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 155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 2.1% (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。

AIの本命

AI評価1位

ピカラ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ザックザク

4.5倍

EV -39%

▲15ランスオブセヘル

6.3倍

EV -30%

出走馬全16頭

◎10

ピカラ

岩田望

2.3倍

-37%

›

○4

ザックザク

西村淳

4.5倍

-39%

›

▲15

ランスオブセヘル

レーン

6.3倍

-30%

›

△12

フェスティヴドレス

☆田山

13.6倍

+49%

›

△2

ヴリトラハン

川田

13.0倍

-2%

›

△3

ミルミナーヴァ

◇永島

19.8倍

+10%

›

▽8

アリエスキング

田口

21.3倍

+17%

›

▽6

ダイシンリンク

中井

24.5倍

+28%

›

▽13

フェンダー

幸

33.8倍

+72%

›

▽16

モズタチアガレ

田辺

33.8倍

-31%

›

▽7

ポッドドンナー

吉村

43.1倍

-33%

›

▽1

モカラマーズ

松山

47.9倍

-26%

›

▽14

モンシェリ

菱田

60.5倍

-41%

›

▽9

タマモナポリ

酒井

68.8倍

-35%

›

▽5

スーパージョック

松若

106.3倍

+3%

›

▽11

ボルセーナ

Ｍデムーロ

142.0倍

+0%

›

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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 12 フェスティヴドレス実13.6倍期待値 +48% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 フェスティヴドレス実13.6倍期待値 +48% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

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