阪神 6R 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

6R 阪神競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナコトバ	★河原田	実55.4	B▽ A▽勝率1% EV-27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 4着/16頭+1.1秒 05/23 1新潟77R 10着/16頭+2.4秒 03/21 1中京34R 4着/18頭+0.5秒 03/01 1小倉122R 4着/16頭+0.6秒 02/08 1小倉65R 2着/9頭+0.1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 6.0着 △ 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 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 -27% ※ 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	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実11.1	B△ A△勝率9% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
3	ミッキーロビン	小崎	実53.6	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 14着/16頭+2.2秒 04/12 2阪神62R 7着/16頭+1.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105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 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -29% ※ 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	メイショウハーブス	藤懸	実36.9	B▽ A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（182日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京25R 5着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神45R 5着/13頭+0.4秒 02/01 2京都25R 4着/13頭+0.8秒 01/18 1京都75R 4着/17頭+0.5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 4.7着 △ ローテーション 182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 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -34% ※ 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	タガノアルテミス	佐々木	実11.7	B△ A△勝率7% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
6	スターチューン	☆田山	実49.7	B▽ A▽勝率1% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（196日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 5着/13頭+1.4秒 12/07 5阪神21R 3着/10頭+1.2秒 11/23 4京都64R 6着/7頭+1.7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 4.7着 △ ローテーション 196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 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -34% ※ 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	ビッグヒーロー	ルメール	実2.2	B◎ A◎勝率29% EV-36% 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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.0% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.9% / 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。
8	ハーブドーレ	城戸	実323.8	B▽ A▽勝率1% EV+168% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 期待値 +169% ※ 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	ゴールデンドラゴン	松若	実5.7	B○ A○勝率20% EV+12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7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 5.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 17.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 期待値 +13% ※ 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	サトノディヴァイン	菱田	実57.4	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回5日阪神4R 7着/16頭 3回2日中京10R 5着/14頭 2回8日中京12R 11着/16頭+3.0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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.3% / 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	プレデンシア	田口	実5.9	B▲ A▲勝率11% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ ローテーション 113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 15.7% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -34% ※ 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	ワンダーアンレール	▲森田	実245.7	B▽ A▽勝率1% EV+104% 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.8% / 期待値 +104% ※ 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	ナムラヴンダー	幸	実14.3	B▽ A▽勝率5% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 6着/18頭+0.9秒 05/16 3京都74R 5着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神54R 3着/13頭+0.1秒 02/14 1小倉75R 8着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神83R 7着/18頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 106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 4.6% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -27% ※ 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	ペプチドアロン	吉村	実13.0	B△ A△勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回5日京都1R 6着/15頭 2回8日中京5R 3着/16頭+3.0秒 2回2日中京5R 2着/16頭+5.0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戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
15	レッドバベル	◇永島	実34.5	B▽ A▽勝率5% EV+57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 2回3日中京5R 11着/16頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 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。

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 ◎

ビッグヒーロー

騎手ルメール

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ゴールデンドラゴン

5.7倍

EV -10%

▲A:▲11プレデンシア

5.9倍

EV -7%

出走馬全15頭

◎A:◎7

ビッグヒーロー

ルメール

2.2倍

-31%

›

○A:○9

ゴールデンドラゴン

松若

5.7倍

-10%

›

▲A:▲11

プレデンシア

田口

5.9倍

-7%

›

△A:△2

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

11.1倍

-16%

›

△A:△5

タガノアルテミス

佐々木

11.7倍

-11%

›

△A:△14

ペプチドアロン

吉村

13.0倍

-24%

›

▽A:▽13

ナムラヴンダー

幸

14.3倍

-33%

›

▽A:▽15

レッドバベル

◇永島

34.5倍

+5%

›

▽A:▽4

メイショウハーブス

藤懸

36.9倍

-8%

›

▽A:▽6

スターチューン

☆田山

49.7倍

-26%

›

▽A:▽3

ミッキーロビン

小崎

53.6倍

-20%

›

▽A:▽1

ハナコトバ

★河原田

55.4倍

-18%

›

▽A:▽10

サトノディヴァイン

菱田

57.4倍

-15%

›

▽A:▽12

ワンダーアンレール

▲森田

245.7倍

-8%

›

▽A:▽8

ハーブドーレ

城戸

323.8倍

+20%

›

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

6R 阪神競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハナコトバ	★河原田	実55.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 4着/16頭+1.1秒 05/23 1新潟77R 10着/16頭+2.4秒 03/21 1中京34R 4着/18頭+0.5秒 03/01 1小倉122R 4着/16頭+0.6秒 02/08 1小倉65R 2着/9頭+0.1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 6.0着 △ ローテーション 98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 1.3% (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。
2	ニシノエビガタメ	Ｍデムーロ	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／99日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 11着/16頭+2.6秒 05/10 3京都63R 4着/12頭+0.4秒 03/29 2阪神22R 6着/9頭+2.0秒 03/15 1阪神82R 7着/14頭+1.1秒 01/12 1京都52R 11着/16頭+3.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 99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 8.6% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ミッキーロビン	小崎	実53.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 14着/16頭+2.2秒 04/12 2阪神62R 7着/16頭+1.8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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 105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 1.3% (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。
4	メイショウハーブス	藤懸	実36.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（182日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京25R 5着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神45R 5着/13頭+0.4秒 02/01 2京都25R 4着/13頭+0.8秒 01/18 1京都75R 4着/17頭+0.5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 4.7着 △ ローテーション 182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%) ※ 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	タガノアルテミス	佐々木	実11.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟72R 2着/15頭+0.4秒 03/28 1中京52R 7着/13頭+1.4秒 03/18 笠松8R 2着/8頭+0.0秒 01/05 1京都21R 5着/14頭+1.2秒 11/01 4東京104R 11着/16頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 113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 6.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	スターチューン	☆田山	実49.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（196日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神41R 5着/13頭+1.4秒 12/07 5阪神21R 3着/10頭+1.2秒 11/23 4京都64R 6着/7頭+1.7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 4.7着 △ ローテーション 196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 1.3% (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。
7	ビッグヒーロー	ルメール	実2.2	◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	ハーブドーレ	城戸	実323.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
9	ゴールデンドラゴン	松若	実5.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神16R 5着/16頭+1.6秒 02/15 1小倉81R 8着/16頭+0.9秒 01/24 1小倉11R 3着/10頭+0.9秒 10/19 3京都75R 9着/11頭+1.7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 5.3着 △ ローテーション 99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 19.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	サトノディヴァイン	菱田	実57.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回5日阪神4R 7着/16頭 3回2日中京10R 5着/14頭 2回8日中京12R 11着/16頭+3.0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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
11	プレデンシア	田口	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都91R 4着/16頭+0.8秒 03/08 1阪神62R 3着/16頭+0.1秒 02/10 2京都41R 2着/16頭+0.1秒 01/18 1京都71R 4着/16頭+0.9秒 11/30 4京都81R 4着/16頭+0.5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 3.0着 (安定) △ ローテーション 113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 11.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ワンダーアンレール	▲森田	実245.7	▽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 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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
13	ナムラヴンダー	幸	実14.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都114R 6着/18頭+0.9秒 05/16 3京都74R 5着/10頭+0.2秒 03/07 1阪神54R 3着/13頭+0.1秒 02/14 1小倉75R 8着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神83R 7着/18頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 106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 5.1% (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。
14	ペプチドアロン	吉村	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回5日京都1R 6着/15頭 2回8日中京5R 3着/16頭+3.0秒 2回2日中京5R 2着/16頭+5.0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戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	レッドバベル	◇永島	実34.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 2回3日中京5R 11着/16頭+5.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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の本命

AI評価1位

ビッグヒーロー

騎手ルメール

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ゴールデンドラゴン

5.7倍

EV +12%

▲11プレデンシア

5.9倍

EV -33%

出走馬全15頭

◎7

ビッグヒーロー

ルメール

2.2倍

-36%

›

○9

ゴールデンドラゴン

松若

5.7倍

+12%

›

▲11

プレデンシア

田口

5.9倍

-33%

›

△2

ニシノエビガタメ

Ｍデムーロ

11.1倍

-4%

›

△5

タガノアルテミス

佐々木

11.7倍

-22%

›

△14

ペプチドアロン

吉村

13.0倍

-14%

›

▽13

ナムラヴンダー

幸

14.3倍

-27%

›

▽15

レッドバベル

◇永島

34.5倍

+57%

›

▽4

メイショウハーブス

藤懸

36.9倍

-34%

›

▽6

スターチューン

☆田山

49.7倍

-34%

›

▽3

ミッキーロビン

小崎

53.6倍

-28%

›

▽1

ハナコトバ

★河原田

55.4倍

-27%

›

▽10

サトノディヴァイン

菱田

57.4倍

-24%

›

▽12

ワンダーアンレール

▲森田

245.7倍

+104%

›

▽8

ハーブドーレ

城戸

323.8倍

+168%

›

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