阪神 8R 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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガイストライヒ	西村淳	実13.0	B△ A△勝率6% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 6着/16頭+1.3秒 03/28 1中京54R 2着/14頭+0.0秒 03/15 1中京22R 2着/13頭+0.0秒 11/23 4京都61R 4着/14頭+1.8秒 10/12 4東京44R 2着/16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 3.3着 △ ローテーション 141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 6.4% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -16% ※ 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	ココロヅヨサ	浜中	実3.5	B◎ A◎勝率20% EV-30% 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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 3着/12頭+1.4秒 05/09 3京都52R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 14着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉105R 5着/13頭+0.9秒 01/31 2京都15R 11着/15頭+1.4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 33% (上り調子) ○ 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 23.6% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.7% / 期待値 -31% ※ 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	アスクガンバーレ	ルメール	実4.5	B▲ A○勝率18% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 7着/10頭+1.0秒 03/28 1中京59R 2着/9頭+0.3秒 01/18 1京都77R 3着/11頭+0.1秒 01/05 1京都27R 4着/15頭+1.1秒 08/31 2札幌49R 6着/14頭+1.2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 4.0着 △ ローテーション 154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 16.9% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.2% / 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。
4	レッドホット	佐々木	実20.3	B▽ A▽勝率5% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 3着/16頭+0.9秒 03/21 1中京33R 9着/13頭+2.0秒 02/28 1阪神35R 9着/14頭+2.0秒 09/21 4阪神75R 6着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106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 3.9% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.8% / 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。
5	メイショウソウテン	田口	実5.9	B△ A△勝率15% EV-12% 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／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 210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 13.1% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.8% / 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。
6	グランドスウェル	西塚	実43.6	B▽ A▽勝率3% EV+36% 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／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山14R 1着/16頭勝利 03/07 2中山32R 7着/14頭+1.7秒 02/15 1東京62R 11着/13頭+3.2秒 02/01 1東京22R 3着/13頭+1.5秒 01/11 1中山46R 11着/17頭+1.2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 169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 2.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 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。
7	マーベリックシチー	国分恭	実97.7	B▽ A▽勝率1% EV-11% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島48R 5着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉107R 3着/14頭+0.8秒 01/31 1小倉33R 3着/16頭+0.5秒 11/22 3福島56R 8着/15頭+1.3秒 09/07 2札幌612R 11着/14頭+3.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
8	アビラーシャ	中井	実9.5	B△ A△勝率6% EV-39% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 13着/16頭+2.0秒 03/14 1中京13R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神72R 3着/11頭+2.5秒 12/07 5阪神25R 7着/17頭+0.6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 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 -40% ※ 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	メイショウクモイ	☆田山	実15.6	B▽ A▽勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24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 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 477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 6.3% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
10	ラッキーベイ	松若	実84.8	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島212R 14着/15頭+2.3秒 03/14 1阪神712R 5着/8頭+1.8秒 01/17 1京都67R 12着/15頭+1.9秒 12/21 5中京68R 16着/16頭+1.5秒 08/30 4中京38R 7着/8頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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。
11	サンライズオスカー	藤懸	実4.2	B○ A▲勝率17% EV-26% 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／109日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 1着/10頭勝利 03/14 1中京13R 10着/13頭+2.1秒 12/07 5阪神26R 8着/9頭+5.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 109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 18.6% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
12	ブルーストレイル	城戸	実228.6	B▽ A▽勝率1% EV+106% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（175日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +107% ※ 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 ◎

ココロヅヨサ

騎手浜中

単勝オッズ

3.5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

○A:▲11サンライズオスカー

4.2倍

EV -21%

▲A:○3アスクガンバーレ

4.5倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎A:◎2

ココロヅヨサ

浜中

3.5倍

-17%

›

○A:▲11

サンライズオスカー

藤懸

4.2倍

-21%

›

▲A:○3

アスクガンバーレ

ルメール

4.5倍

-24%

›

△A:△5

メイショウソウテン

田口

5.9倍

-22%

›

△A:△8

アビラーシャ

中井

9.5倍

-38%

›

△A:△1

ガイストライヒ

西村淳

13.0倍

-16%

›

▽A:▽9

メイショウクモイ

☆田山

15.6倍

-1%

›

▽A:▽4

レッドホット

佐々木

20.3倍

-21%

›

▽A:▽6

グランドスウェル

西塚

43.6倍

-9%

›

▽A:▽10

ラッキーベイ

松若

84.8倍

+4%

›

▽A:▽7

マーベリックシチー

国分恭

97.7倍

-32%

›

▽A:▽12

ブルーストレイル

城戸

228.6倍

+58%

›

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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ガイストライヒ	西村淳	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（141日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都11R 6着/16頭+1.3秒 03/28 1中京54R 2着/14頭+0.0秒 03/15 1中京22R 2着/13頭+0.0秒 11/23 4京都61R 4着/14頭+1.8秒 10/12 4東京44R 2着/16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 3.3着 △ ローテーション 141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 6.5% (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。
2	ココロヅヨサ	浜中	実3.5	◎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／前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 3着/12頭+1.4秒 05/09 3京都52R 1着/15頭勝利 03/14 1中京15R 14着/18頭+1.4秒 02/22 1小倉105R 5着/13頭+0.9秒 01/31 2京都15R 11着/15頭+1.4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 33% (上り調子) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	アスクガンバーレ	ルメール	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 7着/10頭+1.0秒 03/28 1中京59R 2着/9頭+0.3秒 01/18 1京都77R 3着/11頭+0.1秒 01/05 1京都27R 4着/15頭+1.1秒 08/31 2札幌49R 6着/14頭+1.2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 4.0着 △ ローテーション 154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 18.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
4	レッドホット	佐々木	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都112R 3着/16頭+0.9秒 03/21 1中京33R 9着/13頭+2.0秒 02/28 1阪神35R 9着/14頭+2.0秒 09/21 4阪神75R 6着/9頭+0.9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 7.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 106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 4.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
5	メイショウソウテン	田口	実5.9	△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33%と好調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都64R 5着/9頭+1.7秒 01/31 2京都12R 1着/9頭勝利 11/01 3京都103R 5着/8頭+1.1秒 10/13 3京都56R 5着/15頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 210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 14.8% (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。
6	グランドスウェル	西塚	実43.6	▽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／前走勝利の勢い／169日ぶりの実戦）
前5走 03/28 3中山14R 1着/16頭勝利 03/07 2中山32R 7着/14頭+1.7秒 02/15 1東京62R 11着/13頭+3.2秒 02/01 1東京22R 3着/13頭+1.5秒 01/11 1中山46R 11着/17頭+1.2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 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 3.1% (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。
7	マーベリックシチー	国分恭	実97.7	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島48R 5着/15頭+0.8秒 02/22 1小倉107R 3着/14頭+0.8秒 01/31 1小倉33R 3着/16頭+0.5秒 11/22 3福島56R 8着/15頭+1.3秒 09/07 2札幌612R 11着/14頭+3.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147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 0.9% (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。
8	アビラーシャ	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（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都86R 13着/16頭+2.0秒 03/14 1中京13R 1着/13頭勝利 12/27 5阪神72R 3着/11頭+2.5秒 12/07 5阪神25R 7着/17頭+0.6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 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 6.4% (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	メイショウクモイ	☆田山	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24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 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2秒 05/24 1新潟78R 3着/15頭+0.2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 477日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
10	ラッキーベイ	松若	実84.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島212R 14着/15頭+2.3秒 03/14 1阪神712R 5着/8頭+1.8秒 01/17 1京都67R 12着/15頭+1.9秒 12/21 5中京68R 16着/16頭+1.5秒 08/30 4中京38R 7着/8頭+0.7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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 154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 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。
11	サンライズオスカー	藤懸	実4.2	▲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／109日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 1着/10頭勝利 03/14 1中京13R 10着/13頭+2.1秒 12/07 5阪神26R 8着/9頭+5.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 109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 17.4% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
12	ブルーストレイル	城戸	実228.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（175日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ココロヅヨサ

騎手浜中

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アスクガンバーレ

4.5倍

EV -18%

▲11サンライズオスカー

4.2倍

EV -26%

出走馬全12頭

◎2

ココロヅヨサ

浜中

3.5倍

-30%

›

○3

アスクガンバーレ

ルメール

4.5倍

-18%

›

▲11

サンライズオスカー

藤懸

4.2倍

-26%

›

△5

メイショウソウテン

田口

5.9倍

-12%

›

△1

ガイストライヒ

西村淳

13.0倍

-15%

›

△8

アビラーシャ

中井

9.5倍

-39%

›

▽9

メイショウクモイ

☆田山

15.6倍

›

▽4

レッドホット

佐々木

20.3倍

-3%

›

▽6

グランドスウェル

西塚

43.6倍

+36%

›

▽10

ラッキーベイ

松若

84.8倍

-23%

›

▽7

マーベリックシチー

国分恭

97.7倍

-11%

›

▽12

ブルーストレイル

城戸

228.6倍

+106%

›

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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