阪神 4R 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

4R 阪神競馬場　発走 11:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランスオブラヴ	△柴田裕	実58.1	B▽ A▽勝率1% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 7着/14頭+0.3秒 04/19 2阪神83R 14着/16頭+3.3秒 12/07 5阪神25R 10着/17頭+0.8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 10.3着 (不振) △ ローテーション 132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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.2% / 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	テンダーワーズ	ルメール	実4.7	B◎ A○勝率17% EV-20% 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 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 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	ウインリーブル	国分恭介	実101.9	B▽ A▽勝率1% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) × 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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.2% / 期待値 +18% ※ 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	アイルドゥレーヴェ	☆田山	実22.0	B▽ A×勝率2% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 6着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神24R 11着/14頭+3.5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 8.5着 (不振) △ ローテーション 132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 3.0% (オッズ暗示: 4.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -56% ※ 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	ラッキーストーン	田口	実29.2	B▽ A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山43R 7着/16頭+3.5秒 03/22 1阪神102R 8着/13頭+2.3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 7.5着 (不振) △ ローテーション 160日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
6	コスモフィレンツェ	幸	実3.1	B○ A◎勝率30% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 2着/12頭+0.2秒 04/11 2阪神54R 4着/15頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 2着/9頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 18.5% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.6% / 期待値 -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。
7	ダリアフレイバー	★河原田	実83.7	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 8着/15頭+1.5秒 01/11 1京都42R 6着/16頭+1.4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 7.0着 (不振) △ 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: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
8	バックドラフト	岩田望	実17.4	B△ A×勝率3% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 7着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神35R 5着/18頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -53% ※ 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	ファランギーナ	松若	実6.8	B▲ A▲勝率14% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 6着/17頭+0.6秒 03/28 2阪神15R 7着/18頭+0.9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 6.5着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.0% / 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。
10	メイショウプレマ	太宰	実17.5	B▽ A×勝率3% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ ローテーション 97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 3.7% (オッズ暗示: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -53% ※ 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	ダノンケリー	佐々木	実43.9	B▽ A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京15R 9着/18頭+1.1秒 01/18 1中山75R 3着/16頭+0.4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 6.0着 △ ローテーション 140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 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 期待値 -45% ※ 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	ポニーテール	中井	実96.1	B▽ A▽勝率1% EV+10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 14位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.2% / 期待値 +11% ※ 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	イルミナジーティー	吉村	実15.1	B▽ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 12着/16頭+1.2秒 05/03 2東京45R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1小倉105R 7着/13頭+1.5秒 01/31 1小倉32R 5着/18頭+0.5秒 10/11 3京都33R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
14	レイアン	西塚	実90.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島55R 7着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (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。
15	ビロングトゥミー	▲森田	実36.9	B▽ A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 7着/11頭+0.6秒 03/28 1中京53R 3着/16頭+0.4秒 03/14 1中京14R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5阪神53R 7着/18頭+0.5秒 12/07 5中京25R 7着/17頭+0.6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 4.0着 △ ローテーション 132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 1.8% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 -54% ※ 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	ペガサスジルシ	西村淳	実10.5	B△ A△勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 7着/16頭+1.3秒 05/23 3京都95R 2着/14頭+0.0秒 03/29 1中京65R 3着/16頭+0.3秒 10/25 3京都85R 9着/14頭+1.9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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 97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 9.1% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
17	アステルディーヴァ	坂井	実8.2	B△ A△勝率10% EV-14% 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12.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 -14% ※ 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。
18	シンゼンイセ	城戸	実319.6	×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 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 135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。

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 ○

テンダーワーズ

騎手ルメール

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6コスモフィレンツェ

3.1倍

EV -42%

▲A:▲9ファランギーナ

6.8倍

EV -7%

出走馬全18頭

◎A:○2

テンダーワーズ

ルメール

4.7倍

+15%

›

○A:◎6

コスモフィレンツェ

幸

3.1倍

-42%

›

▲A:▲9

ファランギーナ

松若

6.8倍

-7%

›

△A:△17

アステルディーヴァ

坂井

8.2倍

-23%

›

△A:△16

ペガサスジルシ

西村淳

10.5倍

-4%

›

△A:×8

バックドラフト

岩田望

17.4倍

-2%

›

▽A:△13

イルミナジーティー

吉村

15.1倍

-23%

›

▽A:×10

メイショウプレマ

太宰

17.5倍

-34%

›

▽A:×4

アイルドゥレーヴェ

☆田山

22.0倍

-33%

›

▽A:▽5

ラッキーストーン

田口

29.2倍

-47%

›

▽A:×15

ビロングトゥミー

▲森田

36.9倍

-33%

›

▽A:▽11

ダノンケリー

佐々木

43.9倍

-21%

›

▽A:▽1

ランスオブラヴ

△柴田裕

58.1倍

-41%

›

▽A:▽12

ポニーテール

中井

96.1倍

-48%

›

▽A:▽3

ウインリーブル

国分恭介

101.9倍

-45%

›

×A:▽7

ダリアフレイバー

★河原田

83.7倍

-57%

›

×14

レイアン

西塚

90.4倍

-53%

›

×18

シンゼンイセ

城戸

319.6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

両モデルとも見送り

4R 阪神競馬場　発走 11:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランスオブラヴ	△柴田裕	実58.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 7着/14頭+0.3秒 04/19 2阪神83R 14着/16頭+3.3秒 12/07 5阪神25R 10着/17頭+0.8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 10.3着 (不振) △ ローテーション 132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 1.2% (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。
2	テンダーワーズ	ルメール	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都94R 6着/17頭+1.0秒 05/03 3京都45R 5着/11頭+0.5秒 01/12 1京都55R 10着/18頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 112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 16.8% (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。
3	ウインリーブル	国分恭介	実101.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 16位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	アイルドゥレーヴェ	☆田山	実22.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.5着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 6着/14頭+0.3秒 02/22 1阪神24R 11着/14頭+3.5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 8.5着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
5	ラッキーストーン	田口	実29.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山43R 7着/16頭+3.5秒 03/22 1阪神102R 8着/13頭+2.3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 7.5着 (不振) △ ローテーション 160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 2.0% (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。
6	コスモフィレンツェ	幸	実3.1	◎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2.7着と安定／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都15R 2着/12頭+0.2秒 04/11 2阪神54R 4着/15頭+0.5秒 09/21 4阪神75R 2着/9頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 29.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ダリアフレイバー	★河原田	実83.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神71R 8着/15頭+1.5秒 01/11 1京都42R 6着/16頭+1.4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 7.0着 (不振) △ ローテーション 147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 1.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
8	バックドラフト	岩田望	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 7着/12頭+0.8秒 04/04 2阪神35R 5着/18頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 139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 2.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ファランギーナ	松若	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京95R 6着/17頭+0.6秒 03/28 2阪神15R 7着/18頭+0.9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 6.5着 △ ローテーション 112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 14.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
10	メイショウプレマ	太宰	実17.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神22R 7着/15頭+0.8秒 05/16 3京都75R 2着/14頭+0.5秒 04/25 3京都13R 4着/15頭+0.6秒 02/28 1小倉116R 9着/16頭+1.4秒 02/14 2京都56R 8着/17頭+1.6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 4.3着 △ ローテーション 97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 2.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
11	ダノンケリー	佐々木	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京15R 9着/18頭+1.1秒 01/18 1中山75R 3着/16頭+0.4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 6.0着 △ ローテーション 140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 1.2% (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。
12	ポニーテール	中井	実96.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 15位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
13	イルミナジーティー	吉村	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 1新潟53R 12着/16頭+1.2秒 05/03 2東京45R 4着/15頭+0.5秒 02/22 1小倉105R 7着/13頭+1.5秒 01/31 1小倉32R 5着/18頭+0.5秒 10/11 3京都33R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119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 6.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
14	レイアン	西塚	実90.4	×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 04/25 1福島55R 7着/16頭+1.1秒 04/04 2阪神35R 13着/18頭+2.3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 10.0着 (不振) △ ローテーション 140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。
15	ビロングトゥミー	▲森田	実36.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 7着/11頭+0.6秒 03/28 1中京53R 3着/16頭+0.4秒 03/14 1中京14R 2着/16頭+0.2秒 12/20 5阪神53R 7着/18頭+0.5秒 12/07 5中京25R 7着/17頭+0.6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 4.0着 △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
16	ペガサスジルシ	西村淳	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（97日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 7着/16頭+1.3秒 05/23 3京都95R 2着/14頭+0.0秒 03/29 1中京65R 3着/16頭+0.3秒 10/25 3京都85R 9着/14頭+1.9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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 97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 6.9% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
17	アステルディーヴァ	坂井	実8.2	△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12.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都71R 9着/16頭+1.9秒 12/21 5中山65R 15着/16頭+5.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 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) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
18	シンゼンイセ	城戸	実319.6	×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 04/30 笠松8R 3着/10頭+1.8秒 03/28 2阪神13R 11着/16頭+1.7秒 03/15 1阪神83R 8着/16頭+1.6秒 02/21 1阪神13R 11着/15頭+1.9秒 02/07 2京都33R 8着/14頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 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 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 135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。

AIの本命

AI評価1位

コスモフィレンツェ

騎手幸

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2テンダーワーズ

4.7倍

EV -20%

▲9ファランギーナ

6.8倍

EV -4%

出走馬全18頭

◎6

コスモフィレンツェ

幸

3.1倍

-8%

›

○2

テンダーワーズ

ルメール

4.7倍

-20%

›

▲9

ファランギーナ

松若

6.8倍

-4%

›

△17

アステルディーヴァ

坂井

8.2倍

-14%

›

△16

ペガサスジルシ

西村淳

10.5倍

-27%

›

△13

イルミナジーティー

吉村

15.1倍

+3%

›

×8

バックドラフト

岩田望

17.4倍

-53%

›

×10

メイショウプレマ

太宰

17.5倍

-53%

›

×4

アイルドゥレーヴェ

☆田山

22.0倍

-56%

›

▽5

ラッキーストーン

田口

29.2倍

-41%

›

▽7

ダリアフレイバー

★河原田

83.7倍

-5%

›

×15

ビロングトゥミー

▲森田

36.9倍

-54%

›

▽11

ダノンケリー

佐々木

43.9倍

-45%

›

▽1

ランスオブラヴ

△柴田裕

58.1倍

-27%

›

▽12

ポニーテール

中井

96.1倍

+10%

›

▽3

ウインリーブル

国分恭介

101.9倍

+17%

›

×14

レイアン

西塚

90.4倍

-99%

›

×18

シンゼンイセ

城戸

319.6倍

-99%

›

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