阪神 7R 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

7R 阪神競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャスケード	長岡	実19.8	B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +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	ファイナルコマンド	▲森田	実71.1	B▽ A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 16着/16頭+9.0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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 期待値 -30% ※ 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	メイショウヒタカミ	太宰	実35.8	B▽ A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都32R 3着/15頭+1.3秒 04/11 2阪神53R 3着/13頭+1.3秒 03/21 1中京35R 9着/18頭+2.1秒 11/22 4京都54R 8着/11頭+1.4秒 11/01 3京都103R 3着/8頭+0.6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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
4	ナムラロダン	☆田山	実6.2	B○ A○勝率13% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 16.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.3% / 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。
5	スノーガーネット	小沢	実79.9	B× A×勝率0% EV-61% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 8着/16頭+1.3秒 11/22 4京都51R 7着/14頭+0.8秒 10/25 3京都86R 11着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -61% ※ 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	マイベスティー	松若	実37.6	B▽ A×勝率1% EV-62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟73R 2着/15頭+0.4秒 03/29 1中京64R 10着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 13着/17頭+1.0秒 08/17 3中京82R 16着/16頭+5.8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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -63% ※ 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	シャインゴーツ	◇永島	実27.0	B▽ A×勝率2% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 4着/16頭+0.5秒 05/23 3京都91R 3着/16頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 12着/15頭+1.7秒 02/15 1小倉81R 4着/16頭+0.5秒 01/31 2京都14R 4着/11頭+0.9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 6.3着 △ ローテーション 98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 2.8% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -58% ※ 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	タフクッキー	中井	実9.5	B△ A△勝率8% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（231日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 5着/17頭+0.7秒 06/08 3東京26R 4着/17頭+0.2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 4.5着 △ ローテーション 231日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -25% ※ 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	イッタレイッタレ	岩田望	実6.9	B▲ A▲勝率11% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（210日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 4着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神61R 7着/12頭+3.0秒 11/01 3京都106R 7着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 -22% ※ 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	アスクハッピーマン	西村淳	実13.2	B△ A△勝率6% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 △ ローテーション 118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 5.3% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -25% ※ 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	バルフルール	角田和	実8.4	B△ A△勝率11% EV-7% 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10.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 12着/17頭+0.6秒 05/02 3京都34R 8着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 -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。
12	ビーアイジーニー	岩田康	実56.8	B▽ A▽勝率1% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 6着/16頭+0.9秒 04/25 3京都12R 5着/16頭+1.6秒 01/10 1京都33R 13着/16頭+4.2秒 ― ―
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) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 118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 1.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
13	ユウトザイシン	藤懸	実15.1	B▽ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日京都4R 13着/16頭 3回2日中京12R 2着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
14	ローレルアイビー	川又	実48.8	B▽ A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／377日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌45R 8着/8頭+2.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 377日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -52% ※ 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	プペアンビスキュイ	坂井	実3.1	B◎ A◎勝率27% EV-17% 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 3回6日阪神6R 7着/18頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.7% / 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。
16	ハピネスサンライズ	松山	実16.8	B▽ A▽勝率5% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（161日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神34R 13着/18頭+1.4秒 03/21 1中京36R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神55R 5着/18頭+0.7秒 11/29 4京都73R 4着/14頭+0.3秒 11/08 4京都16R 3着/11頭+0.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 161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 3.5% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 -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 ◎

プペアンビスキュイ

騎手坂井

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ナムラロダン

6.2倍

EV +7%

▲A:▲9イッタレイッタレ

6.9倍

EV -25%

出走馬全16頭

◎A:◎15

プペアンビスキュイ

坂井

3.1倍

-21%

›

○A:○4

ナムラロダン

☆田山

6.2倍

+7%

›

▲A:▲9

イッタレイッタレ

岩田望

6.9倍

-25%

›

△A:△11

バルフルール

角田和

8.4倍

-8%

›

△A:△8

タフクッキー

中井

9.5倍

-37%

›

△A:△10

アスクハッピーマン

西村淳

13.2倍

-30%

›

▽A:▽13

ユウトザイシン

藤懸

15.1倍

-20%

›

▽A:▽1

キャスケード

長岡

19.8倍

-16%

›

▽A:▽16

ハピネスサンライズ

松山

16.8倍

-41%

›

▽A:×7

シャインゴーツ

◇永島

27.0倍

-23%

›

▽A:▽3

メイショウヒタカミ

太宰

35.8倍

-40%

›

▽A:×6

マイベスティー

松若

37.6倍

-37%

›

▽A:×14

ローレルアイビー

川又

48.8倍

-18%

›

▽A:▽12

ビーアイジーニー

岩田康

56.8倍

-5%

›

▽A:▽2

ファイナルコマンド

▲森田

71.1倍

-33%

›

×A:×5

スノーガーネット

小沢

79.9倍

-59%

›

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

7R 阪神競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャスケード	長岡	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神11R 3着/16頭+0.9秒 05/24 1新潟82R 5着/14頭+0.6秒 05/02 3京都31R 5着/16頭+1.0秒 03/08 1阪神62R 6着/16頭+0.5秒 02/10 2京都43R 14着/14頭+3.4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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
2	ファイナルコマンド	▲森田	実71.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.0着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神81R 16着/16頭+9.0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 16.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	メイショウヒタカミ	太宰	実35.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都32R 3着/15頭+1.3秒 04/11 2阪神53R 3着/13頭+1.3秒 03/21 1中京35R 9着/18頭+2.1秒 11/22 4京都54R 8着/11頭+1.4秒 11/01 3京都103R 3着/8頭+0.6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 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	ナムラロダン	☆田山	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 5着/16頭+0.6秒 05/16 1新潟52R 2着/15頭+0.2秒 04/25 3京都12R 4着/16頭+1.0秒 03/28 2阪神13R 3着/16頭+0.7秒 03/15 1阪神83R 2着/16頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (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	スノーガーネット	小沢	実79.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1中京32R 8着/16頭+1.3秒 11/22 4京都51R 7着/14頭+0.8秒 10/25 3京都86R 11着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	マイベスティー	松若	実37.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟73R 2着/15頭+0.4秒 03/29 1中京64R 10着/17頭+1.2秒 12/21 5中京64R 13着/17頭+1.0秒 08/17 3中京82R 16着/16頭+5.8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 8.3着 (不振) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	シャインゴーツ	◇永島	実27.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 4着/16頭+0.5秒 05/23 3京都91R 3着/16頭+0.5秒 03/01 1小倉121R 12着/15頭+1.7秒 02/15 1小倉81R 4着/16頭+0.5秒 01/31 2京都14R 4着/11頭+0.9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 6.3着 △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
8	タフクッキー	中井	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（231日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 5着/17頭+0.7秒 06/08 3東京26R 4着/17頭+0.2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 4.5着 △ ローテーション 231日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
9	イッタレイッタレ	岩田望	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（210日ぶりの実戦）
前5走 02/14 2京都52R 4着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神61R 7着/12頭+3.0秒 11/01 3京都106R 7着/16頭+1.6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 6.0着 △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	アスクハッピーマン	西村淳	実13.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都83R 6着/12頭+2.4秒 05/03 3京都42R 2着/12頭+0.1秒 04/19 1福島44R 6着/15頭+1.5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 4.7着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
11	バルフルール	角田和	実8.4	△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10.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都84R 12着/17頭+0.6秒 05/02 3京都34R 8着/18頭+1.1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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118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 11.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
12	ビーアイジーニー	岩田康	実56.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都82R 6着/16頭+0.9秒 04/25 3京都12R 5着/16頭+1.6秒 01/10 1京都33R 13着/16頭+4.2秒 ― ―
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) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
13	ユウトザイシン	藤懸	実15.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回6日京都4R 13着/16頭 3回2日中京12R 2着/16頭+2.0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 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (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	ローレルアイビー	川又	実48.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／377日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌45R 8着/8頭+2.8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 8.0着 (不振) △ ローテーション 377日休養明け × 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 1.0% (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。
15	プペアンビスキュイ	坂井	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
前5走 3回6日阪神6R 7着/18頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (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。
16	ハピネスサンライズ	松山	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（161日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神34R 13着/18頭+1.4秒 03/21 1中京36R 3着/18頭+0.2秒 03/07 1阪神55R 5着/18頭+0.7秒 11/29 4京都73R 4着/14頭+0.3秒 11/08 4京都16R 3着/11頭+0.3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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

プペアンビスキュイ

騎手坂井

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ナムラロダン

6.2倍

EV -17%

▲9イッタレイッタレ

6.9倍

EV -22%

出走馬全16頭

◎15

プペアンビスキュイ

坂井

3.1倍

-17%

›

○4

ナムラロダン

☆田山

6.2倍

-17%

›

▲9

イッタレイッタレ

岩田望

6.9倍

-22%

›

△11

バルフルール

角田和

8.4倍

-7%

›

△8

タフクッキー

中井

9.5倍

-25%

›

△10

アスクハッピーマン

西村淳

13.2倍

-24%

›

▽13

ユウトザイシン

藤懸

15.1倍

-13%

›

▽16

ハピネスサンライズ

松山

16.8倍

-8%

›

▽1

キャスケード

長岡

19.8倍

+7%

›

×7

シャインゴーツ

◇永島

27.0倍

-57%

›

▽3

メイショウヒタカミ

太宰

35.8倍

-44%

›

×6

マイベスティー

松若

37.6倍

-62%

›

×14

ローレルアイビー

川又

48.8倍

-51%

›

▽12

ビーアイジーニー

岩田康

56.8倍

-44%

›

▽2

ファイナルコマンド

▲森田

71.1倍

-29%

›

×5

スノーガーネット

小沢

79.9倍

-61%

›

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。

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両モデルとも見送り

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