阪神 1R 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

1R 阪神競馬場　発走 10:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウトム	難波	実2.0	B◎ A×勝率23% EV-54% 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（112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 4着/14頭+1.2秒 05/02 1新潟11R 5着/14頭+1.7秒 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2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 5.0着 △ ローテーション 112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 34.6% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.6% / 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。
2	ホルトバージ	小牧加	実6.5	B▲ A▲勝率18% EV+16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京129R 10着/15頭+2.6秒 04/12 2阪神612R 8着/13頭+0.8秒 03/15 1阪神810R 9着/14頭+1.6秒 03/01 1小倉1211R 11着/17頭+1.0秒 01/24 1京都810R 6着/15頭+0.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104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 18.0% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 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。
3	シュエットアムール	▲水沼	実58.4	B▽ A▽勝率3% EV+75% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 +76% ※ 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	インターステラ推奨	江田勇	実12.0	B△ A△勝率12% EV+49% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 3京都24R 9着/14頭+2.8秒 03/15 1阪神84R 3着/14頭+0.2秒 02/21 1小倉94R 5着/12頭+1.1秒 01/11 1京都44R 11着/14頭+7.9秒 11/24 3福島64R 10着/14頭+3.3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 5.7着 △ ローテーション 139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 8.9% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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。
5	クリアクォーツ	大江圭	実43.0	B▽ A▽勝率4% EV+73% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
6	ガストン	小坂	実2.6	B○ A○勝率20% EV-46% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 3着/14頭+0.9秒 04/12 2阪神67R 7着/11頭+1.3秒 01/05 1京都29R 9着/11頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 12着/16頭+1.2秒 10/15 川崎10R 7着/14頭+1.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 24.2% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.5% / 期待値 -47% ※ 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	ツーエムクロノス推奨	中村	実14.3	B△ A△勝率10% EV+38% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都109R 8着/10頭+1.3秒 05/09 3京都59R 7着/11頭+1.2秒 04/05 2阪神48R 9着/11頭+1.2秒 03/07 1阪神58R 4着/10頭+0.3秒 02/07 1小倉510R 2着/16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 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 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 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。
8	バトラーズワーフ推奨	△坂口	実22.5	B△ A△勝率10% EV+118% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/07 5中京23R 10着/14頭+1.8秒 11/16 5東京412R 10着/13頭+0.9秒 08/30 2札幌36R 11着/16頭+2.2秒 08/02 1札幌34R 14着/16頭+2.7秒 07/13 1函館106R 2着/15頭+0.1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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 279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 4.5% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.7% / 期待値 +119% ※ 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 ×

メイショウトム

騎手難波

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ガストン

2.6倍

EV -36%

▲A:▲2ホルトバージ

6.5倍

EV +17%

出走馬全8頭

◎A:×1

メイショウトム

難波

2.0倍

-30%

›

○A:○6

ガストン

小坂

2.6倍

-36%

›

▲A:▲2

ホルトバージ

小牧加

6.5倍

+17%

›

△A:△4

インターステラ

江田勇

12.0倍

+6%

›

△A:△7

ツーエムクロノス

中村

14.3倍

-20%

›

△A:△8

バトラーズワーフ

△坂口

22.5倍

+0%

›

▽A:▽5

クリアクォーツ

大江圭

43.0倍

+4%

›

▽A:▽3

シュエットアムール

▲水沼

58.4倍

+4%

›

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 8 バトラーズワーフ実22.5倍期待値 +1% 推奨 22.4〜30.0倍 ¥300 不的中2着
単勝 4 インターステラ実12.0倍期待値 +7% 推奨 11.3〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 7 ツーエムクロノス実14.3倍期待値 -20% 推奨 17.9〜30.0倍 ¥100 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。

1R 阪神競馬場　発走 10:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウトム	難波	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（112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟71R 4着/14頭+1.2秒 05/02 1新潟11R 5着/14頭+1.7秒 03/29 2阪神24R 6着/14頭+2.4秒 10/13 3京都59R 12着/12頭+2.3秒 09/15 4中山59R 10着/11頭+4.2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 5.0着 △ ローテーション 112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 22.6% (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。
2	ホルトバージ	小牧加	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京129R 10着/15頭+2.6秒 04/12 2阪神612R 8着/13頭+0.8秒 03/15 1阪神810R 9着/14頭+1.6秒 03/01 1小倉1211R 11着/17頭+1.0秒 01/24 1京都810R 6着/15頭+0.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104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 18.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	シュエットアムール	▲水沼	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 12着/13頭+9.3秒 11/09 3福島29R 12着/16頭+1.1秒 10/19 4新潟29R 14着/15頭+2.5秒 08/24 2札幌29R 8着/13頭+1.5秒 08/10 1札幌63R 7着/16頭+1.1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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。
4	インターステラ推奨	江田勇	実12.0	△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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/26 3京都24R 9着/14頭+2.8秒 03/15 1阪神84R 3着/14頭+0.2秒 02/21 1小倉94R 5着/12頭+1.1秒 01/11 1京都44R 11着/14頭+7.9秒 11/24 3福島64R 10着/14頭+3.3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 5.7着 △ ローテーション 139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 12.5% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
5	クリアクォーツ	大江圭	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟31R 10着/13頭+8.6秒 03/22 2中山84R 9着/14頭+2.2秒 01/18 1中山74R 10着/14頭+2.7秒 12/28 5阪神85R 3着/14頭+1.2秒 11/29 4京都74R 4着/9頭+0.8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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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	ガストン	小坂	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 3着/14頭+0.9秒 04/12 2阪神67R 7着/11頭+1.3秒 01/05 1京都29R 9着/11頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 12着/16頭+1.2秒 10/15 川崎10R 7着/14頭+1.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 20.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
7	ツーエムクロノス推奨	中村	実14.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 3京都109R 8着/10頭+1.3秒 05/09 3京都59R 7着/11頭+1.2秒 04/05 2阪神48R 9着/11頭+1.2秒 03/07 1阪神58R 4着/10頭+0.3秒 02/07 1小倉510R 2着/16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 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 111日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	バトラーズワーフ推奨	△坂口	実22.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ22.5倍で期待値+118%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/07 5中京23R 10着/14頭+1.8秒 11/16 5東京412R 10着/13頭+0.9秒 08/30 2札幌36R 11着/16頭+2.2秒 08/02 1札幌34R 14着/16頭+2.7秒 07/13 1函館106R 2着/15頭+0.1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戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 279日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。

AIの本命

AI評価1位

メイショウトム

騎手難波

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ガストン

2.6倍

EV -46%

▲2ホルトバージ

6.5倍

EV +16%

出走馬全8頭

×1

メイショウトム

難波

2.0倍

-54%

›

○6

ガストン

小坂

2.6倍

-46%

›

▲2

ホルトバージ

小牧加

6.5倍

+16%

›

△4

インターステラ

江田勇

12.0倍

+49%

›

△7

ツーエムクロノス

中村

14.3倍

+38%

›

△8

バトラーズワーフ

△坂口

22.5倍

+118%

›

▽5

クリアクォーツ

大江圭

43.0倍

+73%

›

▽3

シュエットアムール

▲水沼

58.4倍

+75%

›

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 8 バトラーズワーフ実22.5倍期待値 +119% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥300 不的中2着
単勝 4 インターステラ実12.0倍期待値 +50% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 7 ツーエムクロノス実14.3倍期待値 +39% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥100 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。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項