阪神 9R 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

9R 阪神競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨシヒロ	小崎	実182.2	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走平均9.7着と低調）
前5走 2回8日福島10R 11着/12頭 2回4日福島10R 12着/12頭+1.0秒 1回5日札幌10R 6着/8頭+9.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
2	マジョレルブルー	戸崎圭	実7.2	B△ A▲勝率16% EV+17% 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67%と好調／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京76R 1着/8頭勝利 05/03 3京都44R 1着/11頭勝利 03/28 1中京55R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京15R 4着/18頭+0.7秒 10/19 3京都75R 5着/11頭+0.3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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.3% / 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。
3	サンライズバブル	吉田隼	実15.8	B△ A△勝率7% EV+11% 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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/18 3中山77R 1着/10頭勝利 03/29 1中京66R 7着/13頭+0.6秒 03/14 1中京19R 4着/10頭+0.5秒 02/22 1阪神27R 5着/9頭+0.6秒 02/07 1小倉59R 12着/13頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.8% / 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。
4	ダイヤモンドハンズ	北村友	実11.2	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（直近3走で勝率33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 13着/14頭+1.0秒 05/09 3京都59R 6着/11頭+1.1秒 01/31 2京都112R 1着/17頭勝利 08/25 2中京68R 3着/15頭+0.1秒 06/15 3東京59R 4着/9頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 6.9% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 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。
5	タンテドヴィーヴル	ルメール	実2.3	B◎ A◎勝率22% EV-48% 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67%と好調／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4秒 11/09 4京都212R 7着/17頭+0.4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 67% (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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.3% / 期待値 -49% ※ 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	ヴァイザーバルコ	古川吉	実120.0	B▽ A▽勝率1% EV+24% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島410R 6着/13頭+0.6秒 03/07 2中山39R 6着/13頭+1.0秒 02/21 1小倉910R 12着/16頭+1.1秒 01/24 1小倉110R 7着/9頭+2.0秒 12/07 5中山27R 8着/11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 8.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 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。
7	シーミハットク	坂井	実8.0	B▲ A△勝率16% EV+30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 6着/9頭+0.8秒 04/04 2阪神311R 4着/14頭+0.5秒 03/15 1阪神86R 1着/11頭勝利 02/14 2京都59R 5着/11頭+0.6秒 11/08 5東京111R 13着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.3% / 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。
8	コスモスプモーニ	Ｍデムーロ	実112.1	B▽ A▽勝率3% EV+233% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +233% ※ 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	バセリーナ	斎藤	実120.3	B▽ A▽勝率1% EV+25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 7着/11頭+1.2秒 01/10 1中山310R 9着/16頭+1.0秒 12/14 5中山49R 11着/12頭+1.2秒 11/08 3福島16R 1着/16頭勝利 06/29 2福島28R 6着/9頭+0.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 210日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
10	ミッキージャンプ	西村淳	実2.9	B○ A○勝率22% EV-35% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都79R 2着/10頭+0.0秒 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120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 24.3% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.3% / 期待値 -35% ※ 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	サミダレナイツ	酒井	実26.5	B▽ A▽勝率3% EV-19% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都87R 1着/12頭勝利 04/26 3京都27R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119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 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -19% ※ 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 ◎

タンテドヴィーヴル

騎手ルメール

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10ミッキージャンプ

2.9倍

EV -29%

▲A:△7シーミハットク

8.0倍

EV +28%

出走馬全11頭

◎A:◎5

タンテドヴィーヴル

ルメール

2.3倍

-43%

›

○A:○10

ミッキージャンプ

西村淳

2.9倍

-29%

›

▲A:△7

シーミハットク

坂井

8.0倍

+28%

›

△A:▲2

マジョレルブルー

戸崎圭

7.2倍

+10%

›

△A:△4

ダイヤモンドハンズ

北村友

11.2倍

-22%

›

△A:△3

サンライズバブル

吉田隼

15.8倍

-12%

›

▽A:▽11

サミダレナイツ

酒井

26.5倍

-11%

›

▽A:▽8

コスモスプモーニ

Ｍデムーロ

112.1倍

+55%

›

▽A:▽6

ヴァイザーバルコ

古川吉

120.0倍

+27%

›

▽A:▽9

バセリーナ

斎藤

120.3倍

+27%

›

▽A:▽1

ヨシヒロ

小崎

182.2倍

+8%

›

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

9R 阪神競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヨシヒロ	小崎	実182.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 2回8日福島10R 11着/12頭 2回4日福島10R 12着/12頭+1.0秒 1回5日札幌10R 6着/8頭+9.0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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	マジョレルブルー	戸崎圭	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京76R 1着/8頭勝利 05/03 3京都44R 1着/11頭勝利 03/28 1中京55R 2着/15頭+0.0秒 03/14 1中京15R 4着/18頭+0.7秒 10/19 3京都75R 5着/11頭+0.3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 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
3	サンライズバブル	吉田隼	実15.8	△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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/18 3中山77R 1着/10頭勝利 03/29 1中京66R 7着/13頭+0.6秒 03/14 1中京19R 4着/10頭+0.5秒 02/22 1阪神27R 5着/9頭+0.6秒 02/07 1小倉59R 12着/13頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 6.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
4	ダイヤモンドハンズ	北村友	実11.2	△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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 13着/14頭+1.0秒 05/09 3京都59R 6着/11頭+1.1秒 01/31 2京都112R 1着/17頭勝利 08/25 2中京68R 3着/15頭+0.1秒 06/15 3東京59R 4着/9頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 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 6.8% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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	タンテドヴィーヴル	ルメール	実2.3	◎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67%と好調／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都47R 1着/8頭勝利 04/19 1福島46R 1着/13頭勝利 01/25 1京都912R 2着/9頭+0.1秒 12/27 5阪神77R 5着/15頭+0.4秒 11/09 4京都212R 7着/17頭+0.4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 67% (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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ヴァイザーバルコ	古川吉	実120.0	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島410R 6着/13頭+0.6秒 03/07 2中山39R 6着/13頭+1.0秒 02/21 1小倉910R 12着/16頭+1.1秒 01/24 1小倉110R 7着/9頭+2.0秒 12/07 5中山27R 8着/11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 8.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
7	シーミハットク	坂井	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 6着/9頭+0.8秒 04/04 2阪神311R 4着/14頭+0.5秒 03/15 1阪神86R 1着/11頭勝利 02/14 2京都59R 5着/11頭+0.6秒 11/08 5東京111R 13着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	コスモスプモーニ	Ｍデムーロ	実112.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9秒 06/15 3東京49R 10着/10頭+1.9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 455日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
9	バセリーナ	斎藤	実120.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／210日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都69R 7着/11頭+1.2秒 01/10 1中山310R 9着/16頭+1.0秒 12/14 5中山49R 11着/12頭+1.2秒 11/08 3福島16R 1着/16頭勝利 06/29 2福島28R 6着/9頭+0.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 210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 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
10	ミッキージャンプ	西村淳	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都79R 2着/10頭+0.0秒 05/03 2東京411R 7着/15頭+0.6秒 03/14 1中京15R 1着/18頭勝利 02/22 1阪神25R 3着/13頭+0.8秒 12/06 5阪神12R 6着/16頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120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 22.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
11	サミダレナイツ	酒井	実26.5	▽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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都87R 1着/12頭勝利 04/26 3京都27R 4着/14頭+0.3秒 02/07 1小倉59R 11着/13頭+1.5秒 01/11 1京都47R 5着/14頭+0.6秒 12/21 5阪神67R 2着/18頭+0.1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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

タンテドヴィーヴル

騎手ルメール

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ミッキージャンプ

2.9倍

EV -35%

▲2マジョレルブルー

7.2倍

EV +17%

出走馬全11頭

◎5

タンテドヴィーヴル

ルメール

2.3倍

-48%

›

○10

ミッキージャンプ

西村淳

2.9倍

-35%

›

▲2

マジョレルブルー

戸崎圭

7.2倍

+17%

›

△7

シーミハットク

坂井

8.0倍

+30%

›

△4

ダイヤモンドハンズ

北村友

11.2倍

-22%

›

△3

サンライズバブル

吉田隼

15.8倍

+11%

›

▽11

サミダレナイツ

酒井

26.5倍

-19%

›

▽8

コスモスプモーニ

Ｍデムーロ

112.1倍

+233%

›

▽6

ヴァイザーバルコ

古川吉

120.0倍

+24%

›

▽9

バセリーナ

斎藤

120.3倍

+25%

›

▽1

ヨシヒロ

小崎

182.2倍

+41%

›

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

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