阪神 3R 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

3R 阪神競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナポリ	☆田山	実16.1	B△ A△勝率11% EV+82% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 3回3日阪神5R 11着/11頭+4.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.3% / 期待値 +82% ※ 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	ジュンヴァグネル	幸	実3.3	B○ A○勝率22% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 3回4日阪神5R 8着/8頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) × 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 19.7% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.2% / 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。
3	ゴールドシューター	鮫島駿	実9.4	B△ A△勝率15% EV+45% 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8.0着と低調）
前5走 2回8日中京3R 8着/8頭+4.0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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.5% / 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。
4	フランベリー	荻野琢	実39.9	B△ A△勝率5% EV+103% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回8日新潟1R 10着/13頭 2回7日福島5R 14着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +104% ※ 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	ベルメサージュ	▲和田陽	実52.9	B▽ A▽勝率5% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日中京2R 5着/7頭+5.0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戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 期待値 +152% ※ 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	アワジシマ	松若	実7.0	B▲ A▲勝率19% EV+30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回1日中京2R 7着/10頭+9.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.7% / 期待値 +31% ※ 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	ホットロッドハート	吉村	実1.6	B◎ A×勝率22% EV-64% 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
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 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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.9% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.4% / 期待値 -64% ※ 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 ×

ホットロッドハート

騎手吉村

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ジュンヴァグネル

3.3倍

EV -34%

▲A:▲6アワジシマ

7.0倍

EV +13%

出走馬全7頭

◎A:×7

ホットロッドハート

吉村

1.6倍

-25%

›

○A:○2

ジュンヴァグネル

幸

3.3倍

-34%

›

▲A:▲6

アワジシマ

松若

7.0倍

+13%

›

△A:△3

ゴールドシューター

鮫島駿

9.4倍

-39%

›

△A:△1

ナポリ

☆田山

16.1倍

-11%

›

△A:△4

フランベリー

荻野琢

39.9倍

+6%

›

▽A:▽5

ベルメサージュ

▲和田陽

52.9倍

+40%

›

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

3R 阪神競馬場　発走 11:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナポリ	☆田山	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 3回3日阪神5R 11着/11頭+4.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ジュンヴァグネル	幸	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 3回4日阪神5R 8着/8頭 ― ― ― ―
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ゴールドシューター	鮫島駿	実9.4	△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8.0着と低調）
前5走 2回8日中京3R 8着/8頭+4.0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 8.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
4	フランベリー	荻野琢	実39.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回8日新潟1R 10着/13頭 2回7日福島5R 14着/15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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	ベルメサージュ	▲和田陽	実52.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回5日中京2R 5着/7頭+5.0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戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	アワジシマ	松若	実7.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回1日中京2R 7着/10頭+9.0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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
7	ホットロッドハート	吉村	実1.6	×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
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 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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ホットロッドハート

騎手吉村

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ジュンヴァグネル

3.3倍

EV -26%

▲6アワジシマ

7.0倍

EV +30%

出走馬全7頭

×7

ホットロッドハート

吉村

1.6倍

-64%

›

○2

ジュンヴァグネル

幸

3.3倍

-26%

›

▲6

アワジシマ

松若

7.0倍

+30%

›

△3

ゴールドシューター

鮫島駿

9.4倍

+45%

›

△1

ナポリ

☆田山

16.1倍

+82%

›

△4

フランベリー

荻野琢

39.9倍

+103%

›

▽5

ベルメサージュ

▲和田陽

52.9倍

+151%

›

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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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