阪神 4R 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

4R 阪神競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドラギニャン	井上	実63.8	B▽ A▽勝率3% EV+120% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／132日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟44R 3着/12頭+0.9秒 04/19 2阪神84R 3着/14頭+1.6秒 02/15 1小倉87R 13着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉49R 9着/11頭+2.0秒 11/29 5東京77R 13着/16頭+2.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 132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 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 +121% ※ 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	ジューンベロシティ	高田	実3.2	B○ A○勝率22% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 462日休養明け × 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 16.3% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 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。
3	シホノスペランツァ	小牧加	実10.0	B▲ A▲勝率11% EV+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100%と好調／前走勝利の勢い／524日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利
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 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 524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 7.0% (オッズ暗示: 10.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 +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。
4	アトラクティーボ	坂口	実45.2	B▽ A▽勝率6% EV+193% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／614日ぶりの実戦）
前5走 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 614日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +193% ※ 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	ホウオウプロサンゲ	小野寺	実1.8	B◎ A×勝率28% EV-50% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山711R 4着/10頭+4.0秒 03/28 2阪神18R 1着/11頭勝利 02/28 1小倉114R 1着/12頭勝利 12/13 5中京311R 15着/18頭+1.5秒 11/29 5東京711R 16着/18頭+1.3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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 154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 49.5% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.6% / 期待値 -50% ※ 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	ヴァランセカズマ	江田勇	実149.0	B× A▽勝率1% EV+49% 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／188日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉84R 7着/12頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 3着/11頭+0.4秒 11/24 3福島64R 5着/14頭+0.6秒 10/26 4東京94R 10着/14頭+5.7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 188日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
7	ネイチャーシップ	伴	実64.5	B▽ A▽勝率2% EV+40% 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／469日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 469日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
8	オオキニ	森一	実11.9	B△ A△勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96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 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 602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 7.0% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 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。
9	アルヴィア	上野	実81.7	B▽ A▽勝率1% EV+10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 2着/14頭+0.2秒 04/26 3京都24R 5着/14頭+1.6秒 02/22 1東京86R 10着/16頭+0.9秒 12/13 5中京37R 8着/18頭+1.2秒 11/16 3福島412R 9着/16頭+1.0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戦の調子平均 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125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 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 +10% ※ 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	ロードリベラシオン	五十嵐	実16.1	B△ A△勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 4着/11頭+0.8秒 03/07 2中山34R 10着/14頭+5.8秒 01/31 1小倉34R 2着/12頭+0.4秒 12/13 5阪神34R 1着/12頭勝利 09/06 4中山110R 6着/7頭+1.8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 5.3着 △ ローテーション 133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 7.0% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
11	トーアモルペウス	大江圭	実151.6	B▽ A▽勝率1% EV+52% 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9.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490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 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +52% ※ 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	モンツァフレイバー	草野	実13.9	B△ A△勝率8% EV+17% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 1着/13頭勝利 04/04 3中山34R 3着/14頭+0.2秒 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112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 5.5% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。

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 ×

ホウオウプロサンゲ

騎手小野寺

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ジューンベロシティ

3.2倍

EV -47%

▲A:▲3シホノスペランツァ

10.0倍

EV -29%

出走馬全12頭

◎A:×5

ホウオウプロサンゲ

小野寺

1.8倍

-10%

›

○A:○2

ジューンベロシティ

高田

3.2倍

-47%

›

▲A:▲3

シホノスペランツァ

小牧加

10.0倍

-29%

›

△A:△10

ロードリベラシオン

五十嵐

16.1倍

+13%

›

△A:△8

オオキニ

森一

11.9倍

-16%

›

△A:△12

モンツァフレイバー

草野

13.9倍

-23%

›

▽A:▽4

アトラクティーボ

坂口

45.2倍

+53%

›

▽A:▽1

ドラギニャン

井上

63.8倍

-30%

›

▽A:▽7

ネイチャーシップ

伴

64.5倍

-30%

›

▽A:▽9

アルヴィア

上野

81.7倍

-11%

›

▽A:▽11

トーアモルペウス

大江圭

151.6倍

-7%

›

×A:▽6

ヴァランセカズマ

江田勇

149.0倍

-59%

›

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

4R 阪神競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドラギニャン	井上	実63.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／132日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟44R 3着/12頭+0.9秒 04/19 2阪神84R 3着/14頭+1.6秒 02/15 1小倉87R 13着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉49R 9着/11頭+2.0秒 11/29 5東京77R 13着/16頭+2.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 132日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ジューンベロシティ	高田	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12頭勝利 06/14 3東京34R 1着/12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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 462日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
3	シホノスペランツァ	小牧加	実10.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／524日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利 04/13 3中山64R 1着/13頭勝利
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 100% (絶好調) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 524日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
4	アトラクティーボ	坂口	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／614日ぶりの実戦）
前5走 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8秒 01/13 1中山59R 8着/16頭+1.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 614日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	ホウオウプロサンゲ	小野寺	実1.8	×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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山711R 4着/10頭+4.0秒 03/28 2阪神18R 1着/11頭勝利 02/28 1小倉114R 1着/12頭勝利 12/13 5中京311R 15着/18頭+1.5秒 11/29 5東京711R 16着/18頭+1.3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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.6% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ヴァランセカズマ	江田勇	実149.0	▽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／前走勝利の勢い／188日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神84R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉84R 7着/12頭+2.6秒 01/24 1小倉15R 3着/11頭+0.4秒 11/24 3福島64R 5着/14頭+0.6秒 10/26 4東京94R 10着/14頭+5.7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 188日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
7	ネイチャーシップ	伴	実64.5	▽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／469日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6秒 06/07 3東京11R 5着/14頭+1.6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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 469日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	オオキニ	森一	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場96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 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0秒 01/25 1小倉15R 2着/7頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 602日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
9	アルヴィア	上野	実81.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／125日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 2着/14頭+0.2秒 04/26 3京都24R 5着/14頭+1.6秒 02/22 1東京86R 10着/16頭+0.9秒 12/13 5中京37R 8着/18頭+1.2秒 11/16 3福島412R 9着/16頭+1.0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戦の調子平均 5.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125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 1.3% (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。
10	ロードリベラシオン	五十嵐	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/09 1新潟34R 4着/11頭+0.8秒 03/07 2中山34R 10着/14頭+5.8秒 01/31 1小倉34R 2着/12頭+0.4秒 12/13 5阪神34R 1着/12頭勝利 09/06 4中山110R 6着/7頭+1.8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 5.3着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	トーアモルペウス	大江圭	実151.6	▽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9.0着と低調／490日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6秒 05/17 2京都78R 9着/10頭+15.6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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	モンツァフレイバー	草野	実13.9	△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33%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 1着/13頭勝利 04/04 3中山34R 3着/14頭+0.2秒 03/08 2中山44R 3着/14頭+0.5秒 01/31 1小倉35R 6着/10頭+3.7秒 11/22 3福島54R 9着/14頭+6.3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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112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 8.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ホウオウプロサンゲ

騎手小野寺

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ジューンベロシティ

3.2倍

EV -30%

▲3シホノスペランツァ

10.0倍

EV +8%

出走馬全12頭

×5

ホウオウプロサンゲ

小野寺

1.8倍

-50%

›

○2

ジューンベロシティ

高田

3.2倍

-30%

›

▲3

シホノスペランツァ

小牧加

10.0倍

+8%

›

△8

オオキニ

森一

11.9倍

+0%

›

△12

モンツァフレイバー

草野

13.9倍

+17%

›

△10

ロードリベラシオン

五十嵐

16.1倍

+15%

›

▽4

アトラクティーボ

坂口

45.2倍

+193%

›

▽1

ドラギニャン

井上

63.8倍

+120%

›

▽7

ネイチャーシップ

伴

64.5倍

+40%

›

▽9

アルヴィア

上野

81.7倍

+10%

›

▽6

ヴァランセカズマ

江田勇

149.0倍

+49%

›

▽11

トーアモルペウス

大江圭

151.6倍

+52%

›

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