阪神 10R 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

10R 阪神競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チェルノボーグ	西塚	実18.5	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（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 526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 4.9% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.1% / 期待値 -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。
2	テラメリタ	ルメール	実2.4	B◎ A◎勝率25% EV-38% 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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175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 32.9% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.4% / 期待値 -39% ※ 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	モアリジット	古川奈	実26.3	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／前走勝利の勢い／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神48R 1着/11頭勝利 03/22 1阪神109R 5着/8頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 2着/10頭+0.1秒 01/17 1京都612R 2着/18頭+0.2秒 01/05 1京都29R 8着/11頭+1.0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 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 161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 3.3% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -65% ※ 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	エポックヴィーナス	田山	実10.6	B▲ A▲勝率9% EV-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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6秒 12/28 5中山812R 9着/16頭+1.1秒 11/08 4京都110R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 8.2% (オッズ暗示: 9.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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。
5	モンテシート	北村友	実21.6	B△ A△勝率7% EV+42% 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0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 7着/16頭+0.7秒 02/01 1東京210R 8着/15頭+0.5秒 12/21 5阪神612R 5着/14頭+0.2秒 11/29 4京都710R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神410R 7着/11頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +42% ※ 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	ハギノアルデバラン推奨	浜中	実18.3	B△ A△勝率7% EV+20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 2東京711R 13着/15頭+1.6秒 04/26 3京都210R 8着/18頭+0.5秒 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神49R 4着/15頭+0.3秒 11/09 5東京211R 13着/18頭+0.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120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 6.1% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
7	ドゥカート	菱田	実49.6	B▽ A▽勝率1% EV-34% 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／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山411R 11着/16頭+0.7秒 03/22 2中山810R 7着/9頭+0.8秒 01/24 1中山89R 1着/9頭勝利 01/05 1中山210R 6着/11頭+0.7秒 12/14 5中山49R 9着/12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) ▽ 前走実績前走 11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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 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。
8	インヴォーグ	幸	実3.6	B○ A○勝率20% EV-26% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 8着/13頭+0.3秒 04/19 2阪神811R 3着/10頭+0.2秒 01/24 1小倉111R 6着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 4着/11頭+0.2秒 10/19 3京都711R 9着/18頭+0.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 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 16.6% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.4% / 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。
9	サンタンカ	吉村	実20.0	B▽ A▽勝率5% EV-4% 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／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 1着/12頭勝利 01/05 1京都212R 1着/15頭勝利 12/07 5中京28R 6着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 4着/17頭+0.1秒 10/26 4東京98R 2着/15頭+0.1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 106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 3.8% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10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。
10	リチャードバローズ	Ｍデムーロ	実59.0	B▽ A▽勝率1% EV-22% 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／直近3走で勝率33%と好調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140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 1.6% (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 -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	ヨウシタンレイ	坂井	実17.2	B▽ A△勝率7% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／504日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 504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 4.9% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 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。
12	スリリングチェイス	小沢	実107.5	B▽ A▽勝率0% EV-21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／532日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 532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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.4% / 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。
13	レッドアトレーヴ	戸崎圭	実27.3	B△ A▽勝率5% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 15着/16頭+1.3秒 02/15 1東京69R 9着/16頭+0.5秒 01/18 1中山79R 4着/15頭+0.4秒 12/28 5中山812R 4着/16頭+0.7秒 09/27 4中山811R 11着/16頭+1.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +38% ※ 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	サクセスアイ	藤懸	実100.1	B× A▽勝率0% EV-44% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (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 14位 / 勝率 0.4% / 期待値 -44% ※ 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	コスモアンソロジー	佐々木	実12.5	B▽ A▽勝率5% EV-36% 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／197日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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 197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 4.4% (オッズ暗示: 8.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -37% ※ 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 ◎

テラメリタ

騎手ルメール

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8インヴォーグ

3.6倍

EV -40%

▲A:▲4エポックヴィーナス

10.6倍

EV -13%

出走馬全15頭

◎A:◎2

テラメリタ

ルメール

2.4倍

-21%

›

○A:○8

インヴォーグ

幸

3.6倍

-40%

›

▲A:▲4

エポックヴィーナス

田山

10.6倍

-13%

›

△A:△6

ハギノアルデバラン

浜中

18.3倍

+12%

›

△A:△5

モンテシート

北村友

21.6倍

+32%

›

△A:▽13

レッドアトレーヴ

戸崎圭

27.3倍

+50%

›

▽A:△11

ヨウシタンレイ

坂井

17.2倍

-15%

›

▽A:▽1

チェルノボーグ

西塚

18.5倍

-8%

›

▽A:▽15

コスモアンソロジー

佐々木

12.5倍

-44%

›

▽A:▽9

サンタンカ

吉村

20.0倍

-23%

›

▽A:×3

モアリジット

古川奈

26.3倍

-14%

›

▽A:▽7

ドゥカート

菱田

49.6倍

-22%

›

▽A:▽10

リチャードバローズ

Ｍデムーロ

59.0倍

-7%

›

▽A:▽12

スリリングチェイス

小沢

107.5倍

-42%

›

×A:▽14

サクセスアイ

藤懸

100.1倍

-51%

›

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 6 ハギノアルデバラン実18.3倍期待値 +13% 推奨 16.3〜30.0倍 ¥100 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。

10R 阪神競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チェルノボーグ	西塚	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8頭+0.1秒 04/05 2阪神38R 2着/8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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 526日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
2	テラメリタ	ルメール	実2.4	◎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8走で勝率38%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 03/22 1阪神109R 1着/8頭勝利 02/22 1阪神29R 2着/10頭+0.0秒 12/28 5阪神89R 5着/12頭+0.3秒 12/07 5中京210R 3着/13頭+0.2秒 09/27 4阪神88R 3着/13頭+0.4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) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 175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 25.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	モアリジット	古川奈	実26.3	×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／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神48R 1着/11頭勝利 03/22 1阪神109R 5着/8頭+0.4秒 03/07 1阪神58R 2着/10頭+0.1秒 01/17 1京都612R 2着/18頭+0.2秒 01/05 1京都29R 8着/11頭+1.0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 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	エポックヴィーナス	田山	実10.6	▲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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 6着/13頭+0.2秒 04/11 2阪神511R 7着/10頭+0.6秒 03/28 1中京511R 7着/16頭+0.6秒 12/28 5中山812R 9着/16頭+1.1秒 11/08 4京都110R 3着/12頭+0.1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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 9.3% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	モンテシート	北村友	実21.6	△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0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 7着/16頭+0.7秒 02/01 1東京210R 8着/15頭+0.5秒 12/21 5阪神612R 5着/14頭+0.2秒 11/29 4京都710R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神410R 7着/11頭+0.7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
6	ハギノアルデバラン推奨	浜中	実18.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 2東京711R 13着/15頭+1.6秒 04/26 3京都210R 8着/18頭+0.5秒 02/14 2京都510R 8着/16頭+1.1秒 12/14 5阪神49R 4着/15頭+0.3秒 11/09 5東京211R 13着/18頭+0.5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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
7	ドゥカート	菱田	実49.6	▽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／161日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山411R 11着/16頭+0.7秒 03/22 2中山810R 7着/9頭+0.8秒 01/24 1中山89R 1着/9頭勝利 01/05 1中山210R 6着/11頭+0.7秒 12/14 5中山49R 9着/12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) ▽ 前走実績前走 11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) -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。
8	インヴォーグ	幸	実3.6	○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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都810R 8着/13頭+0.3秒 04/19 2阪神811R 3着/10頭+0.2秒 01/24 1小倉111R 6着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 4着/11頭+0.2秒 10/19 3京都711R 9着/18頭+0.9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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119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 20.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
9	サンタンカ	吉村	実20.0	▽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／前走勝利の勢い／106日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 1着/12頭勝利 01/05 1京都212R 1着/15頭勝利 12/07 5中京28R 6着/18頭+0.3秒 11/09 4京都212R 4着/17頭+0.1秒 10/26 4東京98R 2着/15頭+0.1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 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: 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。
10	リチャードバローズ	Ｍデムーロ	実59.0	▽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／直近3走で勝率33%と好調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 13着/16頭+1.0秒 02/01 1東京210R 15着/15頭+1.5秒 12/21 5中京612R 1着/18頭勝利 11/02 3京都1112R 7着/12頭+0.4秒 05/31 2京都1112R 5着/13頭+0.5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 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140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 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	ヨウシタンレイ	坂井	実17.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／504日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2秒 04/27 2東京28R 3着/14頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 504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 6.9% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	スリリングチェイス	小沢	実107.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／532日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9秒 03/30 2中京610R 9着/16頭+0.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 532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 0.4% (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。
13	レッドアトレーヴ	戸崎圭	実27.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 15着/16頭+1.3秒 02/15 1東京69R 9着/16頭+0.5秒 01/18 1中山79R 4着/15頭+0.4秒 12/28 5中山812R 4着/16頭+0.7秒 09/27 4中山811R 11着/16頭+1.2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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
14	サクセスアイ	藤懸	実100.1	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2秒 06/01 2京都1212R 2着/14頭+0.2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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469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 0.4% (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。
15	コスモアンソロジー	佐々木	実12.5	▽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／197日ぶりの実戦）
前5走 02/28 2中山18R 1着/13頭勝利 01/25 1中山97R 2着/9頭+0.0秒 01/05 1京都29R 4着/11頭+0.4秒 12/07 5阪神28R 4着/8頭+0.6秒 10/25 3京都88R 3着/12頭+0.3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 197日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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

テラメリタ

騎手ルメール

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8インヴォーグ

3.6倍

EV -26%

▲4エポックヴィーナス

10.6倍

EV -1%

出走馬全15頭

◎2

テラメリタ

ルメール

2.4倍

-38%

›

○8

インヴォーグ

幸

3.6倍

-26%

›

▲4

エポックヴィーナス

田山

10.6倍

-1%

›

△11

ヨウシタンレイ

坂井

17.2倍

+19%

›

△6

ハギノアルデバラン

浜中

18.3倍

+20%

›

△5

モンテシート

北村友

21.6倍

+42%

›

▽15

コスモアンソロジー

佐々木

12.5倍

-36%

›

▽1

チェルノボーグ

西塚

18.5倍

-6%

›

▽13

レッドアトレーヴ

戸崎圭

27.3倍

+38%

›

▽9

サンタンカ

吉村

20.0倍

-4%

›

×3

モアリジット

古川奈

26.3倍

-65%

›

▽7

ドゥカート

菱田

49.6倍

-34%

›

▽10

リチャードバローズ

Ｍデムーロ

59.0倍

-22%

›

▽14

サクセスアイ

藤懸

100.1倍

-44%

›

▽12

スリリングチェイス

小沢

107.5倍

-21%

›

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 6 ハギノアルデバラン実18.3倍期待値 +21% 推奨 15.2〜30.0倍 ¥100 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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