阪神 3R 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

3R 阪神競馬場　発走 10:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パストザクラウン	岩田望	実8.9	B△ A△勝率14% EV+23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 3回2日中京1R 5着/7頭 3回5日東京4R 7着/11頭 2回2日新潟1R 5着/11頭 ― ―
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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.9% / 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。
2	クリコキアナ	▲森田	実8.7	B▲ A▲勝率16% EV+37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回2日阪神5R 10着/11頭 2回7日中京1R 3着/16頭+2.0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 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 11.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 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。
3	アルテクィーン	西村淳	実2.9	B○ A○勝率18% EV-48% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 1回12日函館11R 8着/13頭+1.0秒 1回7日函館1R 2着/9頭 1回1日函館5R 2着/12頭 ― ―
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 × 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 17.7% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 -48% ※ 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	ツーエムマドンナ	★河原田	実108.2	B▽ A▽勝率1% EV+19% 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 4 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
5	エルピスノヴァ	松山	実2.6	B◎ A◎勝率23% EV-41% 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
前5走 2回5日中京2R 4着/7頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.6% / 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。
6	クリノライジング	田口	実107.2	B▽ A▽勝率2% EV+90% 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 6 ◎ 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 10位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 +91% ※ 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	ヴァニーユ	亀田	実14.4	B△ A△勝率7% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回3日中京2R 13着/13頭 ― ― ― ―
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 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 -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	トスカ	鮫島駿	実14.4	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
前5走 1回7日札幌5R 4着/12頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 -15% ※ 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	マイフレダ	秋山稔	実20.9	B▽ A▽勝率4% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.1% / 期待値 -15% ※ 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	シャプシュ	☆田山	実20.6	B▽ A▽勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回1日阪神5R 5着/6頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 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。
11	スマートライナー	古川吉	実17.2	B▽ A▽勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回7日札幌5R 6着/12頭+1.0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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。

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 ◎

エルピスノヴァ

騎手松山

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3アルテクィーン

2.9倍

EV -48%

▲A:▲2クリコキアナ

8.7倍

EV +39%

出走馬全11頭

◎A:◎5

エルピスノヴァ

松山

2.6倍

-28%

›

○A:○3

アルテクィーン

西村淳

2.9倍

-48%

›

▲A:▲2

クリコキアナ

▲森田

8.7倍

+39%

›

△A:△1

パストザクラウン

岩田望

8.9倍

+7%

›

△A:△7

ヴァニーユ

亀田

14.4倍

-12%

›

△A:△8

トスカ

鮫島駿

14.4倍

-13%

›

▽A:▽11

スマートライナー

古川吉

17.2倍

-20%

›

▽A:▽10

シャプシュ

☆田山

20.6倍

-15%

›

▽A:▽9

マイフレダ

秋山稔

20.9倍

-22%

›

▽A:▽6

クリノライジング

田口

107.2倍

+25%

›

▽A:▽4

ツーエムマドンナ

★河原田

108.2倍

+26%

›

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

3R 阪神競馬場　発走 10:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パストザクラウン	岩田望	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 3回2日中京1R 5着/7頭 3回5日東京4R 7着/11頭 2回2日新潟1R 5着/11頭 ― ―
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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
2	クリコキアナ	▲森田	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 3回2日阪神5R 10着/11頭 2回7日中京1R 3着/16頭+2.0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 7.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	アルテクィーン	西村淳	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 1回12日函館11R 8着/13頭+1.0秒 1回7日函館1R 2着/9頭 1回1日函館5R 2着/12頭 ― ―
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 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (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。
4	ツーエムマドンナ	★河原田	実108.2	▽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 4 ◎ 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 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	エルピスノヴァ	松山	実2.6	◎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
前5走 2回5日中京2R 4着/7頭 ― ― ― ―
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 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	クリノライジング	田口	実107.2	▽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 6 ◎ 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 10位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
7	ヴァニーユ	亀田	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調）
前5走 2回3日中京2R 13着/13頭 ― ― ― ―
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 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
8	トスカ	鮫島駿	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回7日札幌5R 4着/12頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	マイフレダ	秋山稔	実20.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 9位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	シャプシュ	☆田山	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回1日阪神5R 5着/6頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
11	スマートライナー	古川吉	実17.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回7日札幌5R 6着/12頭+1.0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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

エルピスノヴァ

騎手松山

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アルテクィーン

2.9倍

EV -48%

▲2クリコキアナ

8.7倍

EV +37%

出走馬全11頭

◎5

エルピスノヴァ

松山

2.6倍

-41%

›

○3

アルテクィーン

西村淳

2.9倍

-48%

›

▲2

クリコキアナ

▲森田

8.7倍

+37%

›

△1

パストザクラウン

岩田望

8.9倍

+23%

›

△7

ヴァニーユ

亀田

14.4倍

›

△8

トスカ

鮫島駿

14.4倍

-15%

›

▽11

スマートライナー

古川吉

17.2倍

+0%

›

▽10

シャプシュ

☆田山

20.6倍

-11%

›

▽9

マイフレダ

秋山稔

20.9倍

-14%

›

▽6

クリノライジング

田口

107.2倍

+90%

›

▽4

ツーエムマドンナ

★河原田

108.2倍

+19%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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