阪神 5R 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

5R 阪神競馬場　発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラッドバローズ	松若	実5.8	B○ A○勝率16% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 -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。
2	スエヒロビリーブ	坂井	実13.1	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 4.9% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 期待値 -12% ※ 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	キシゲヒーロー	角田和	実43.0	B▽ A▽勝率3% EV+22% 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 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +23% ※ 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	アリアニコ	西村淳	実6.2	B▲ A▲勝率16% EV+0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 期待値 +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。
5	クラルテロワ	北村友	実25.2	B▽ A▽勝率5% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.2% / 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。
6	クリスティーナ	Ｍデムーロ	実38.7	B▽ A▽勝率4% EV+44% 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 6 ◎ 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 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.7% / 期待値 +44% ※ 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	ルパドゥクール	岩田望	実6.7	B△ A△勝率15% EV+0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.0% / 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。
8	ベルセルク	幸	実97.5	B▽ A▽勝率3% EV+150% 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 8 ◎ 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 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 期待値 +151% ※ 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	ルーメンルーナエ	川田	実2.0	B◎ A×勝率23% EV-53% 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 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.0% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.4% / 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。
10	アヤノ	松山	実9.6	B△ A△勝率8% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -23% ※ 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 ×

ルーメンルーナエ

騎手川田

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ブラッドバローズ

5.8倍

EV -10%

▲A:▲4アリアニコ

6.2倍

EV -13%

出走馬全10頭

◎A:×9

ルーメンルーナエ

川田

2.0倍

-22%

›

○A:○1

ブラッドバローズ

松若

5.8倍

-10%

›

▲A:▲4

アリアニコ

西村淳

6.2倍

-13%

›

△A:△7

ルパドゥクール

岩田望

6.7倍

-11%

›

△A:△10

アヤノ

松山

9.6倍

-51%

›

△A:△2

スエヒロビリーブ

坂井

13.1倍

-35%

›

▽A:▽5

クラルテロワ

北村友

25.2倍

-23%

›

▽A:▽6

クリスティーナ

Ｍデムーロ

38.7倍

-8%

›

▽A:▽3

キシゲヒーロー

角田和

43.0倍

-13%

›

▽A:▽8

ベルセルク

幸

97.5倍

-5%

›

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

5R 阪神競馬場　発走 12:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラッドバローズ	松若	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	スエヒロビリーブ	坂井	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
3	キシゲヒーロー	角田和	実43.0	▽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 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
4	アリアニコ	西村淳	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
5	クラルテロワ	北村友	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
6	クリスティーナ	Ｍデムーロ	実38.7	▽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 6 ◎ 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 8位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ルパドゥクール	岩田望	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
8	ベルセルク	幸	実97.5	▽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 8 ◎ 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 10位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +150% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
9	ルーメンルーナエ	川田	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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 23.4% (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。
10	アヤノ	松山	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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

ルーメンルーナエ

騎手川田

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ブラッドバローズ

5.8倍

EV -5%

▲4アリアニコ

6.2倍

EV +0%

出走馬全10頭

×9

ルーメンルーナエ

川田

2.0倍

-53%

›

○1

ブラッドバローズ

松若

5.8倍

-5%

›

▲4

アリアニコ

西村淳

6.2倍

+0%

›

△7

ルパドゥクール

岩田望

6.7倍

+0%

›

△10

アヤノ

松山

9.6倍

-22%

›

△2

スエヒロビリーブ

坂井

13.1倍

-11%

›

▽5

クラルテロワ

北村友

25.2倍

+32%

›

▽6

クリスティーナ

Ｍデムーロ

38.7倍

+44%

›

▽3

キシゲヒーロー

角田和

43.0倍

+22%

›

▽8

ベルセルク

幸

97.5倍

+150%

›

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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