阪神 2R 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

2R 阪神競馬場　発走 10:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイアイトリノ	藤懸	実9.8	B△ A△勝率13% EV+28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 3回2日中京2R 3着/8頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.1% / 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。
2	ハルカカナタ	幸	実6.1	B○ A○勝率20% EV+21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.9% / 期待値 +21% ※ 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	シャプシュ	☆田山	実49.9	B△ A△勝率5% EV+153% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日阪神5R 5着/6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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +153% ※ 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	オーロラトレイル	北村友	実71.7	B▽ A▽勝率5% EV+263% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回2日新潟2R 6着/11頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 +264% ※ 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	ショウナンバトレニ	松山	実1.3	B◎ A×勝率24% EV-68% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回6日中京3R 2着/8頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 45.6% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.9% / 期待値 -69% ※ 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	メイショウジェード	太宰	実6.4	B▲ A▲勝率20% EV+27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回5日中京1R 2着/9頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.9% / 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。
7	マスリュウオー	西村淳	実12.6	B△ A△勝率13% EV+64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日中京2R 4着/8頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 13.1% / 期待値 +65% ※ 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 ×

ショウナンバトレニ

騎手松山

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ハルカカナタ

6.1倍

EV +5%

▲A:▲6メイショウジェード

6.4倍

EV +10%

出走馬全7頭

◎A:×5

ショウナンバトレニ

松山

1.3倍

-40%

›

○A:○2

ハルカカナタ

幸

6.1倍

+5%

›

▲A:▲6

メイショウジェード

太宰

6.4倍

+10%

›

△A:△1

ケイアイトリノ

藤懸

9.8倍

-14%

›

△A:△7

マスリュウオー

西村淳

12.6倍

-20%

›

△A:△3

シャプシュ

☆田山

49.9倍

+29%

›

▽A:▽4

オーロラトレイル

北村友

71.7倍

+67%

›

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

2R 阪神競馬場　発走 10:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ケイアイトリノ	藤懸	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 3回2日中京2R 3着/8頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ハルカカナタ	幸	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	シャプシュ	☆田山	実49.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回1日阪神5R 5着/6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戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	オーロラトレイル	北村友	実71.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回2日新潟2R 6着/11頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +263% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
5	ショウナンバトレニ	松山	実1.3	×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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回6日中京3R 2着/8頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 23.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	メイショウジェード	太宰	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 2回5日中京1R 2着/9頭+1.0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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.9% (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。
7	マスリュウオー	西村淳	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回2日中京2R 4着/8頭 ― ― ― ―
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 4.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ショウナンバトレニ

騎手松山

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ハルカカナタ

6.1倍

EV +21%

▲6メイショウジェード

6.4倍

EV +27%

出走馬全7頭

×5

ショウナンバトレニ

松山

1.3倍

-68%

›

○2

ハルカカナタ

幸

6.1倍

+21%

›

▲6

メイショウジェード

太宰

6.4倍

+27%

›

△1

ケイアイトリノ

藤懸

9.8倍

+28%

›

△7

マスリュウオー

西村淳

12.6倍

+64%

›

△3

シャプシュ

☆田山

49.9倍

+153%

›

▽4

オーロラトレイル

北村友

71.7倍

+263%

›

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

両モデルとも見送り

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