阪神 11R 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

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュドジョワ	北村友	実18.9	B△ A△勝率5% EV-13% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 9着/18頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 1着/7頭勝利 02/08 1小倉65R 1着/9頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 112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 3.3% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
2	エンネ	坂井	実5.9	B△ A▲勝率17% EV+3% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 7着/18頭+0.3秒 04/26 2東京211R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 1着/17頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 112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 10.9% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.5% / 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	スマートプリエール	田山	実32.0	B▽ A▽勝率3% EV+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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 15着/18頭+1.4秒 03/21 2中山711R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神411R 6着/15頭+0.3秒 01/25 1京都99R 3着/9頭+0.2秒 10/18 4東京69R 4着/7頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112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 2.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +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。
4	アンディムジーク	古川吉	実213.5	B▽ A▽勝率1% EV+83% 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走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 11着/12頭+1.5秒 03/01 1阪神411R 8着/15頭+0.4秒 01/25 1京都99R 8着/9頭+1.4秒 12/20 5中京54R 1着/16頭勝利 10/13 3京都52R 3着/10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 134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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +84% ※ 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	ファストフォワード	小崎	実50.2	B▽ A▽勝率2% EV-5% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟45R 1着/16頭勝利 04/11 1福島13R 4着/16頭+0.3秒 03/14 1中京11R 5着/10頭+1.6秒 01/31 1小倉32R 6着/18頭+0.6秒 11/16 5東京42R 7着/18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 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
6	イクシード	ルメール	実4.8	B○ A○勝率19% EV-10% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 1着/12頭勝利 03/21 2中山711R 3着/16頭+0.1秒 10/12 4東京45R 1着/12頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113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 14.4% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.0% / 期待値 -11% ※ 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	モンローウォーク	戸崎圭	実1.9	B◎ A×勝率24% EV-54% 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100%と好調／前走勝利の勢い／393日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 393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 42.5% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 期待値 -54% ※ 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	ミリタリータトゥー	西塚	実51.9	B▽ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
9	ナムラコスモス	田口	実57.6	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 6着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神411R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都59R 1着/11頭勝利 11/08 4京都12R 1着/15頭勝利 10/25 3京都83R 2着/12頭+0.0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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154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 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 期待値 -33% ※ 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	スウィートハピネス	佐々木	実21.1	B△ A△勝率6% EV+30% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 5着/18頭+0.1秒 04/12 2阪神611R 13着/18頭+1.3秒 02/07 2京都310R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神411R 4着/18頭+0.3秒 11/30 4京都89R 2着/11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) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 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。
11	レイクラシック	吉村	実23.0	B▽ A▽勝率3% EV-23% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 6着/18頭+0.1秒 05/02 3京都39R 2着/9頭+0.3秒 03/21 1中京34R 1着/18頭勝利 01/17 1京都65R 8着/18頭+0.5秒 12/13 5中京35R 2着/12頭+0.3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) △ ローテーション 112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 3.3% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -24% ※ 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	タイセイボーグ	西村淳	実8.4	B▲ A△勝率17% EV+41% 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67%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 03/01 1阪神411R 1着/15頭勝利 12/14 5阪神411R 3着/18頭+0.3秒 10/25 4東京811R 3着/10頭+0.4秒 08/24 3新潟211R 2着/10頭+0.7秒 08/09 2新潟58R 2着/9頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.8% / 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。

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 ×

モンローウォーク

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.9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

○A:○6イクシード

4.8倍

EV -30%

▲A:△12タイセイボーグ

8.4倍

EV +21%

出走馬全12頭

◎A:×7

モンローウォーク

戸崎圭

1.9倍

-19%

›

○A:○6

イクシード

ルメール

4.8倍

-30%

›

▲A:△12

タイセイボーグ

西村淳

8.4倍

+21%

›

△A:▲2

エンネ

坂井

5.9倍

-35%

›

△A:△10

スウィートハピネス

佐々木

21.1倍

+13%

›

△A:△1

アンジュドジョワ

北村友

18.9倍

-37%

›

▽A:▽11

レイクラシック

吉村

23.0倍

-23%

›

▽A:▽3

スマートプリエール

田山

32.0倍

-29%

›

▽A:▽5

ファストフォワード

小崎

50.2倍

-47%

›

▽A:▽8

ミリタリータトゥー

西塚

51.9倍

-45%

›

▽A:▽9

ナムラコスモス

田口

57.6倍

-39%

›

▽A:▽4

アンディムジーク

古川吉

213.5倍

-32%

›

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

11R 阪神競馬場　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュドジョワ	北村友	実18.9	△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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 9着/18頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 1着/7頭勝利 02/08 1小倉65R 1着/9頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ ローテーション 112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 4.6% (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。
2	エンネ	坂井	実5.9	▲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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 7着/18頭+0.3秒 04/26 2東京211R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1阪神75R 1着/17頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 112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 17.5% (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。
3	スマートプリエール	田山	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 15着/18頭+1.4秒 03/21 2中山711R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神411R 6着/15頭+0.3秒 01/25 1京都99R 3着/9頭+0.2秒 10/18 4東京69R 4着/7頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
4	アンディムジーク	古川吉	実213.5	▽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走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都37R 11着/12頭+1.5秒 03/01 1阪神411R 8着/15頭+0.4秒 01/25 1京都99R 8着/9頭+1.4秒 12/20 5中京54R 1着/16頭勝利 10/13 3京都52R 3着/10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ファストフォワード	小崎	実50.2	▽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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟45R 1着/16頭勝利 04/11 1福島13R 4着/16頭+0.3秒 03/14 1中京11R 5着/10頭+1.6秒 01/31 1小倉32R 6着/18頭+0.6秒 11/16 5東京42R 7着/18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 126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 1.9% (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。
6	イクシード	ルメール	実4.8	○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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京99R 1着/12頭勝利 03/21 2中山711R 3着/16頭+0.1秒 10/12 4東京45R 1着/12頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 113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 19.0% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	モンローウォーク	戸崎圭	実1.9	×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100%と好調／前走勝利の勢い／393日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 393日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
8	ミリタリータトゥー	西塚	実51.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.2% (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。
9	ナムラコスモス	田口	実57.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 6着/18頭+0.6秒 03/01 1阪神411R 2着/15頭+0.0秒 02/14 2京都59R 1着/11頭勝利 11/08 4京都12R 1着/15頭勝利 10/25 3京都83R 2着/12頭+0.0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 33% (上り調子) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (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。
10	スウィートハピネス	佐々木	実21.1	△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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 5着/18頭+0.1秒 04/12 2阪神611R 13着/18頭+1.3秒 02/07 2京都310R 1着/9頭勝利 12/14 5阪神411R 4着/18頭+0.3秒 11/30 4京都89R 2着/11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) △ ローテーション 112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 6.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	レイクラシック	吉村	実23.0	▽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33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1011R 6着/18頭+0.1秒 05/02 3京都39R 2着/9頭+0.3秒 03/21 1中京34R 1着/18頭勝利 01/17 1京都65R 8着/18頭+0.5秒 12/13 5中京35R 2着/12頭+0.3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) △ ローテーション 112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 3.3% (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。
12	タイセイボーグ	西村淳	実8.4	△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67%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 03/01 1阪神411R 1着/15頭勝利 12/14 5阪神411R 3着/18頭+0.3秒 10/25 4東京811R 3着/10頭+0.4秒 08/24 3新潟211R 2着/10頭+0.7秒 08/09 2新潟58R 2着/9頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 196日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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

モンローウォーク

騎手戸崎圭

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6イクシード

4.8倍

EV -10%

▲2エンネ

5.9倍

EV +3%

出走馬全12頭

×7

モンローウォーク

戸崎圭

1.9倍

-54%

›

○6

イクシード

ルメール

4.8倍

-10%

›

▲2

エンネ

坂井

5.9倍

+3%

›

△12

タイセイボーグ

西村淳

8.4倍

+41%

›

△10

スウィートハピネス

佐々木

21.1倍

+30%

›

△1

アンジュドジョワ

北村友

18.9倍

-13%

›

▽11

レイクラシック

吉村

23.0倍

-23%

›

▽3

スマートプリエール

田山

32.0倍

+6%

›

▽5

ファストフォワード

小崎

50.2倍

-5%

›

▽8

ミリタリータトゥー

西塚

51.9倍

-39%

›

▽9

ナムラコスモス

田口

57.6倍

-33%

›

▽4

アンディムジーク

古川吉

213.5倍

+83%

›

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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