阪神 11R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

11R 阪神競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィーリウス	Ｍデムーロ	実53.8	B▽ A▽勝率1% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／174日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山810R 1着/9頭勝利 01/18 1中山77R 1着/16頭勝利 12/28 5中山89R 4着/14頭+0.3秒 12/07 5中山27R 2着/11頭+0.4秒 09/15 4中山511R 8着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174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 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -48% ※ 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	ジーティーダーリン	松本	実19.9	B▽ A▽勝率5% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／203日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京710R 14着/16頭+3.7秒 02/01 1東京28R 1着/11頭勝利 12/07 5中京23R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1012R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神39R 5着/9頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
3	センツブラッド	西塚	実51.2	B▽ A×勝率1% EV-50% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京511R 10着/17頭+0.6秒 02/22 1小倉1011R 14着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神111R 2着/14頭+0.3秒 10/25 3京都811R 7着/10頭+0.5秒 06/29 2福島211R 2着/14頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126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 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -50% ※ 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	ガイアメンテ	武豊	実13.8	B▽ A▽勝率6% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 1着/13頭勝利 04/12 1福島211R 2着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 7着/16頭+0.7秒 01/04 1京都111R 17着/18頭+1.0秒 11/16 4京都412R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111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 5.6% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 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。
5	ピースワンデュック	佐々木	実29.5	B▽ A▽勝率6% EV+76% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島211R 14着/15頭+2.0秒 01/31 1東京111R 5着/10頭+0.7秒 01/04 1中山111R 5着/14頭+0.3秒 12/13 5中京311R 6着/18頭+0.5秒 10/25 3京都811R 6着/10頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.0% / 期待値 +76% ※ 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	カネフラ	酒井	実106.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率43%と適性高／483日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 43% (得意) △ ローテーション 483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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	ジーティーアダマン	岩田望	実13.1	B△ A△勝率8% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 3着/13頭+0.4秒 03/14 1阪神710R 1着/11頭勝利 02/14 2京都510R 2着/16頭+0.1秒 10/26 3京都911R 18着/18頭+6.8秒 09/15 4中山511R 11着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +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	カラマティアノス	ルメール	実17.5	B▽ A▽勝率5% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京511R 6着/17頭+0.3秒 03/01 2中山211R 2着/14頭+0.3秒 01/04 1中山111R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1011R 12着/16頭+2.7秒 09/06 4中山111R 10着/16頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126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 9位 / 勝率 5.4% / 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。
9	マテンロウゲイル	横山和	実3.3	B◎ A◎勝率23% EV-23% 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走で勝率33%と好調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1211R 5着/18頭+0.3秒 04/19 3中山811R 10着/18頭+1.0秒 03/21 1阪神911R 1着/12頭勝利 01/18 1中山711R 2着/15頭+0.0秒 11/09 4京都23R 1着/8頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.7% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.3% / 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。
10	タガノデュード	古川吉	実7.8	B△ A△勝率10% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都411R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神411R 4着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 1着/16頭勝利 01/04 1京都110R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神49R 3着/15頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 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 9.3% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
11	マリアイリダータ	坂井	実4.1	B▲ A○勝率13% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 1着/16頭勝利 04/04 3中山37R 1着/12頭勝利 01/12 1中山512R 2着/18頭+0.0秒 11/01 4東京1012R 2着/15頭+0.1秒 07/13 2福島69R 3着/13頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.2% / 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。
12	レーゼドラマ	松若	実53.8	B▽ A▽勝率1% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山311R 6着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉611R 1着/12頭勝利 10/19 3京都711R 17着/18頭+3.8秒 08/03 1札幌411R 10着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 146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 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 期待値 -48% ※ 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	グランヴィノス推奨	川田	実23.0	B△ A△勝率8% EV+79% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場48走で勝率50%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 917日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +79% ※ 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	ミッキーゴールド	西村淳	実39.7	B▽ A×勝率1% EV-61% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神210R 10着/11頭+1.0秒 03/01 1小倉1211R 3着/17頭+0.5秒 12/14 5阪神49R 5着/15頭+0.6秒 11/22 4京都512R 1着/15頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
15	ジョバンニ	松山	実6.5	B○ A▲勝率11% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 139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 11.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -26% ※ 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	マテンロウスカイ	横山典	実102.7	B▽ A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 531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 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 0.5% / 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。

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 ◎

マテンロウゲイル

騎手横山和

単勝オッズ

3.3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:▲15ジョバンニ

6.5倍

EV -24%

▲A:○11マリアイリダータ

4.1倍

EV -62%

出走馬全16頭

◎A:◎9

マテンロウゲイル

横山和

3.3倍

-15%

›

○A:▲15

ジョバンニ

松山

6.5倍

-24%

›

▲A:○11

マリアイリダータ

坂井

4.1倍

-62%

›

△A:△10

タガノデュード

古川吉

7.8倍

-27%

›

△A:△7

ジーティーアダマン

岩田望

13.1倍

+18%

›

△A:△13

グランヴィノス

川田

23.0倍

+43%

›

▽A:▽4

ガイアメンテ

武豊

13.8倍

-22%

›

▽A:▽8

カラマティアノス

ルメール

17.5倍

-2%

›

▽A:▽2

ジーティーダーリン

松本

19.9倍

+11%

›

▽A:▽5

ピースワンデュック

佐々木

29.5倍

+48%

›

▽A:×14

ミッキーゴールド

西村淳

39.7倍

-29%

›

▽A:×3

センツブラッド

西塚

51.2倍

-9%

›

▽A:▽1

フィーリウス

Ｍデムーロ

53.8倍

-4%

›

▽A:▽12

レーゼドラマ

松若

53.8倍

-4%

›

▽6

カネフラ

酒井

106.7倍

-41%

›

▽A:▽16

マテンロウスカイ

横山典

102.7倍

-44%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 13 グランヴィノス実23.0倍期待値 +43% 推奨 16.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

11R 阪神競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィーリウス	Ｍデムーロ	実53.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／174日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山810R 1着/9頭勝利 01/18 1中山77R 1着/16頭勝利 12/28 5中山89R 4着/14頭+0.3秒 12/07 5中山27R 2着/11頭+0.4秒 09/15 4中山511R 8着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 174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 1.0% (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。
2	ジーティーダーリン	松本	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／203日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1東京710R 14着/16頭+3.7秒 02/01 1東京28R 1着/11頭勝利 12/07 5中京23R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1012R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神39R 5着/9頭+0.8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
3	センツブラッド	西塚	実51.2	×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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京511R 10着/17頭+0.6秒 02/22 1小倉1011R 14着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神111R 2着/14頭+0.3秒 10/25 3京都811R 7着/10頭+0.5秒 06/29 2福島211R 2着/14頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (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。
4	ガイアメンテ	武豊	実13.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 1着/13頭勝利 04/12 1福島211R 2着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 7着/16頭+0.7秒 01/04 1京都111R 17着/18頭+1.0秒 11/16 4京都412R 1着/12頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111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 6.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
5	ピースワンデュック	佐々木	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／153日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島211R 14着/15頭+2.0秒 01/31 1東京111R 5着/10頭+0.7秒 01/04 1中山111R 5着/14頭+0.3秒 12/13 5中京311R 6着/18頭+0.5秒 10/25 3京都811R 6着/10頭+0.5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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 153日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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	カネフラ	酒井	実106.7	×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 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8秒 05/17 1新潟511R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 84走で勝率 43% (得意) △ ローテーション 483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。
7	ジーティーアダマン	岩田望	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1011R 3着/13頭+0.4秒 03/14 1阪神710R 1着/11頭勝利 02/14 2京都510R 2着/16頭+0.1秒 10/26 3京都911R 18着/18頭+6.8秒 09/15 4中山511R 11着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (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。
8	カラマティアノス	ルメール	実17.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京511R 6着/17頭+0.3秒 03/01 2中山211R 2着/14頭+0.3秒 01/04 1中山111R 1着/14頭勝利 11/01 4東京1011R 12着/16頭+2.7秒 09/06 4中山111R 10着/16頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 126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 5.4% (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	マテンロウゲイル	横山和	実3.3	◎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走で勝率33%と好調／104日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京1211R 5着/18頭+0.3秒 04/19 3中山811R 10着/18頭+1.0秒 03/21 1阪神911R 1着/12頭勝利 01/18 1中山711R 2着/15頭+0.0秒 11/09 4京都23R 1着/8頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 104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 23.3% (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。
10	タガノデュード	古川吉	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都411R 6着/15頭+0.8秒 04/05 2阪神411R 4着/15頭+0.3秒 02/22 1小倉1011R 1着/16頭勝利 01/04 1京都110R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神49R 3着/15頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 132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 10.1% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
11	マリアイリダータ	坂井	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／118日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 1着/16頭勝利 04/04 3中山37R 1着/12頭勝利 01/12 1中山512R 2着/18頭+0.0秒 11/01 4東京1012R 2着/15頭+0.1秒 07/13 2福島69R 3着/13頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
12	レーゼドラマ	松若	実53.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／146日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島411R 6着/16頭+0.4秒 03/07 2中山311R 6着/16頭+0.3秒 02/08 1小倉611R 1着/12頭勝利 10/19 3京都711R 17着/18頭+3.8秒 08/03 1札幌411R 10着/14頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 146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 1.0% (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。
13	グランヴィノス推奨	川田	実23.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（直近3走平均2.0着と安定／当競馬場48走で勝率50%と適性高／前走2着で力を示す）
前5走 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神510R 2着/10頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 917日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
14	ミッキーゴールド	西村淳	実39.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／132日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京49R 10着/18頭+1.0秒 03/29 2阪神210R 10着/11頭+1.0秒 03/01 1小倉1211R 3着/17頭+0.5秒 12/14 5阪神49R 5着/15頭+0.6秒 11/22 4京都512R 1着/15頭勝利
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 132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 1.0% (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。
15	ジョバンニ	松山	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 シャティン9R 5着 03/15 1中京211R 2着/14頭+0.0秒 01/25 1中山911R 7着/16頭+0.7秒 10/26 3京都911R 8着/18頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 3着/10頭+0.4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 4.7着 △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
16	マテンロウスカイ	横山典	実102.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率50%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1秒 03/30 3中山211R 2着/15頭+0.1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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 50% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 531日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

マテンロウゲイル

騎手横山和

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11マリアイリダータ

4.1倍

EV -45%

▲15ジョバンニ

6.5倍

EV -26%

出走馬全16頭

◎9

マテンロウゲイル

横山和

3.3倍

-23%

›

○11

マリアイリダータ

坂井

4.1倍

-45%

›

▲15

ジョバンニ

松山

6.5倍

-26%

›

△10

タガノデュード

古川吉

7.8倍

-21%

›

△7

ジーティーアダマン

岩田望

13.1倍

+2%

›

△13

グランヴィノス

川田

23.0倍

+79%

›

▽4

ガイアメンテ

武豊

13.8倍

-16%

›

▽5

ピースワンデュック

佐々木

29.5倍

+76%

›

▽8

カラマティアノス

ルメール

17.5倍

-5%

›

▽2

ジーティーダーリン

松本

19.9倍

+6%

›

×14

ミッキーゴールド

西村淳

39.7倍

-61%

›

×3

センツブラッド

西塚

51.2倍

-50%

›

▽1

フィーリウス

Ｍデムーロ

53.8倍

-47%

›

▽12

レーゼドラマ

松若

53.8倍

-47%

›

▽16

マテンロウスカイ

横山典

102.7倍

-45%

›

×6

カネフラ

酒井

106.7倍

-99%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 13 グランヴィノス実23.0倍期待値 +79% 推奨 12.8〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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