阪神 12R 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

12R 阪神競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイブロウ	田口	実102.2	B× A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（189日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10着/16頭+1.2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 5.3着 △ ローテーション 189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 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 0.8% / 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。
2	ゼットスパンキー	▲森田	実69.8	B▽ A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 7着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟37R 3着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神36R 6着/16頭+0.9秒 03/21 1阪神912R 2着/15頭+0.3秒 01/17 1京都67R 8着/15頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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	ステライヴ	▲和田陽	実40.0	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走で勝率50%と好調／139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 139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 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
4	サンライズブレイク	小沢	実88.2	B× A×勝率0% EV-60% 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712R 9着/15頭+1.3秒 03/22 1中京412R 5着/16頭+0.4秒 03/07 1阪神512R 2着/16頭+0.4秒 02/14 2京都512R 2着/15頭+0.0秒 10/25 4新潟37R 6着/14頭+0.6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 5.3着 △ ローテーション 147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 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -60% ※ 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	ビーグラッド	幸	実64.9	B▽ A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -43% ※ 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	サトノロザリー	川田	実16.1	B▽ A△勝率5% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都62R 2着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 14着/17頭+0.9秒 12/14 5阪神44R 6着/11頭+1.0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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125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 5.1% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。
7	オプティモ	松山	実24.7	B× A×勝率1% EV-65% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 5着/16頭+0.9秒 02/21 1阪神13R 1着/15頭勝利 01/04 1京都13R 2着/16頭+0.0秒 12/13 5中京34R 5着/13頭+0.7秒 11/29 4京都75R 6着/12頭+0.3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) △ 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 1.6% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -66% ※ 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	アームズレジェンド推奨	岩田康	実14.2	B△ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走2着で力を示す／167日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/29 2阪神26R 2着/10頭+0.1秒 03/08 1阪神62R 1着/16頭勝利 11/02 3京都113R 3着/16頭+2.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 10.5% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
9	スレッドザニードル	国分恭	実81.2	B× A▽勝率1% EV-29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（300日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 300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 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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。
10	ゴールドアーチ	岩田望	実4.1	B○ A○勝率22% EV-11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 3回6日阪神1R 6着/14頭 2回7日中京12R 1着/16頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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。
11	ミヤラティーニ	松若	実42.2	B▽ A▽勝率1% EV-41% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 10着/16頭+1.1秒 04/19 2阪神86R 10着/15頭+0.8秒 12/20 5中京51R 1着/16頭勝利 10/11 3京都31R 4着/16頭+0.5秒 08/17 3中京82R 8着/16頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -41% ※ 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	ケイアイマウンガ	藤懸	実23.5	B△ A▽勝率5% EV+25% 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 1福島612R 6着/16頭+0.4秒 04/11 1福島18R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都37R 12着/15頭+1.7秒 12/20 5中京57R 5着/15頭+0.4秒 11/30 4京都84R 5着/16頭+0.8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 6.7着 △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 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。
13	ヒルノプーリア	秋山稔	実3.0	B◎ A◎勝率27% EV-19% 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2.3着と安定／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 33.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.8% / 期待値 -20% ※ 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	スターフュージョン	鮫島駿	実7.9	B△ A△勝率10% EV-22% 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50%と好調／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 8.2% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.8% / 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。
15	ガビーズブラザー	吉田隼	実18.7	B▽ A▽勝率5% EV-10% 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33%と適性高／直近3走平均11.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 期待値 -10% ※ 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	ビスケットアソート	ルメール	実5.4	B▲ A▲勝率12% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 1着/16頭勝利 05/03 1新潟22R 7着/15頭+1.6秒 02/14 2京都52R 2着/16頭+0.8秒 02/01 2京都22R 2着/15頭+0.1秒 01/04 1京都11R 2着/16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 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -36% ※ 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 ◎

ヒルノプーリア

騎手秋山稔

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ゴールドアーチ

4.1倍

EV -29%

▲A:▲16ビスケットアソート

5.4倍

EV -9%

出走馬全16頭

◎A:◎13

ヒルノプーリア

秋山稔

3.0倍

-26%

›

○A:○10

ゴールドアーチ

岩田望

4.1倍

-29%

›

▲A:▲16

ビスケットアソート

ルメール

5.4倍

-9%

›

△A:△8

アームズレジェンド

岩田康

14.2倍

+48%

›

△A:△14

スターフュージョン

鮫島駿

7.9倍

-34%

›

△A:▽12

ケイアイマウンガ

藤懸

23.5倍

+19%

›

▽A:△6

サトノロザリー

川田

16.1倍

-18%

›

▽A:▽15

ガビーズブラザー

吉田隼

18.7倍

-5%

›

×A:×7

オプティモ

松山

24.7倍

-60%

›

▽A:▽3

ステライヴ

▲和田陽

40.0倍

-35%

›

▽A:▽11

ミヤラティーニ

松若

42.2倍

-31%

›

▽A:▽2

ゼットスパンキー

▲森田

69.8倍

+12%

›

▽A:▽5

ビーグラッド

幸

64.9倍

-41%

›

×A:▽9

スレッドザニードル

国分恭

81.2倍

-58%

›

×A:▽1

タイセイブロウ

田口

102.2倍

-50%

›

×A:×4

サンライズブレイク

小沢

88.2倍

-63%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アームズレジェンド実14.2倍期待値 +49% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 阪神競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイセイブロウ	田口	実102.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（189日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 6着/16頭+0.6秒 02/07 2京都312R 5着/15頭+0.5秒 01/10 1京都37R 5着/15頭+0.5秒 12/21 5中京67R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京26R 10着/16頭+1.2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 5.3着 △ ローテーション 189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 0.8% (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。
2	ゼットスパンキー	▲森田	実69.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／111日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟87R 7着/15頭+0.5秒 05/09 1新潟37R 3着/15頭+1.0秒 04/04 2阪神36R 6着/16頭+0.9秒 03/21 1阪神912R 2着/15頭+0.3秒 01/17 1京都67R 8着/15頭+1.0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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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	ステライヴ	▲和田陽	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／139日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都26R 6着/11頭+1.0秒 04/12 2阪神61R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 139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 1.4% (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。
4	サンライズブレイク	小沢	実88.2	×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712R 9着/15頭+1.3秒 03/22 1中京412R 5着/16頭+0.4秒 03/07 1阪神512R 2着/16頭+0.4秒 02/14 2京都512R 2着/15頭+0.0秒 10/25 4新潟37R 6着/14頭+0.6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 5.3着 △ ローテーション 147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: 1.1%) ※ 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	ビーグラッド	幸	実64.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟112R 11着/16頭+1.6秒 03/14 1中京112R 11着/18頭+0.7秒 01/05 1京都212R 13着/15頭+1.1秒 12/07 5中京28R 12着/18頭+0.7秒 10/18 3京都612R 9着/15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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 133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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	サトノロザリー	川田	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都62R 2着/16頭+0.4秒 04/26 3京都21R 3着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 14着/17頭+0.9秒 12/14 5阪神44R 6着/11頭+1.0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 6.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125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 5.3% (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。
7	オプティモ	松山	実24.7	×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／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 5着/16頭+0.9秒 02/21 1阪神13R 1着/15頭勝利 01/04 1京都13R 2着/16頭+0.0秒 12/13 5中京34R 5着/13頭+0.7秒 11/29 4京都75R 6着/12頭+0.3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) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	アームズレジェンド推奨	岩田康	実14.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走2着で力を示す／167日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 03/29 2阪神26R 2着/10頭+0.1秒 03/08 1阪神62R 1着/16頭勝利 11/02 3京都113R 3着/16頭+2.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 7.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	スレッドザニードル	国分恭	実81.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（300日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 300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 0.9% (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。
10	ゴールドアーチ	岩田望	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50%と好調）
前5走 3回6日阪神1R 6着/14頭 2回7日中京12R 1着/16頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (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。
11	ミヤラティーニ	松若	実42.2	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都56R 10着/16頭+1.1秒 04/19 2阪神86R 10着/15頭+0.8秒 12/20 5中京51R 1着/16頭勝利 10/11 3京都31R 4着/16頭+0.5秒 08/17 3中京82R 8着/16頭+2.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ケイアイマウンガ	藤懸	実23.5	▽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 1福島612R 6着/16頭+0.4秒 04/11 1福島18R 2着/16頭+0.1秒 01/10 1京都37R 12着/15頭+1.7秒 12/20 5中京57R 5着/15頭+0.4秒 11/30 4京都84R 5着/16頭+0.8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 6.7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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (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。
13	ヒルノプーリア	秋山稔	実3.0	◎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（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神96R 2着/16頭+0.1秒 02/22 1阪神26R 2着/11頭+0.0秒 02/01 2京都26R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京79R 11着/12頭+2.8秒 11/09 4京都24R 1着/16頭勝利
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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.8% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	スターフュージョン	鮫島駿	実7.9	△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50%と好調／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都31R 1着/16頭勝利 04/19 2阪神83R 2着/16頭+0.0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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 9.8% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
15	ガビーズブラザー	吉田隼	実18.7	▽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33%と適性高／直近3走平均11.3着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5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 11.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ビスケットアソート	ルメール	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神12R 1着/16頭勝利 05/03 1新潟22R 7着/15頭+1.6秒 02/14 2京都52R 2着/16頭+0.8秒 02/01 2京都22R 2着/15頭+0.1秒 01/04 1京都11R 2着/16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 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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

ヒルノプーリア

騎手秋山稔

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ゴールドアーチ

4.1倍

EV -11%

▲16ビスケットアソート

5.4倍

EV -36%

出走馬全16頭

◎13

ヒルノプーリア

秋山稔

3.0倍

-19%

›

○10

ゴールドアーチ

岩田望

4.1倍

-11%

›

▲16

ビスケットアソート

ルメール

5.4倍

-36%

›

△14

スターフュージョン

鮫島駿

7.9倍

-22%

›

△8

アームズレジェンド

岩田康

14.2倍

+3%

›

△6

サトノロザリー

川田

16.1倍

-14%

›

▽12

ケイアイマウンガ

藤懸

23.5倍

+25%

›

▽15

ガビーズブラザー

吉田隼

18.7倍

-10%

›

×7

オプティモ

松山

24.7倍

-65%

›

▽11

ミヤラティーニ

松若

42.2倍

-41%

›

▽3

ステライヴ

▲和田陽

40.0倍

-44%

›

▽2

ゼットスパンキー

▲森田

69.8倍

-3%

›

▽5

ビーグラッド

幸

64.9倍

-43%

›

▽9

スレッドザニードル

国分恭

81.2倍

-29%

›

▽1

タイセイブロウ

田口

102.2倍

-17%

›

×4

サンライズブレイク

小沢

88.2倍

-60%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アームズレジェンド実14.2倍期待値 +4% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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