阪神 7R 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

7R 阪神競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボンドマティーニ	北村友	実4.5	B○ A○勝率18% EV-18% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京411R 14着/15頭+1.8秒 03/29 1中京68R 4着/7頭+0.4秒 01/24 1小倉16R 1着/18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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.2% / 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。
2	アロマフェリス	川田	実4.1	B▲ A◎勝率18% EV-25% 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／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都36R 2着/11頭+0.1秒 03/21 1阪神97R 1着/11頭勝利 02/08 1小倉67R 6着/15頭+0.7秒 12/14 5阪神47R 2着/12頭+0.1秒 09/06 2札幌54R 4着/16頭+0.2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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 24.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.2% / 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。
3	パンチャマハブータ	池添	実18.9	B▽ A▽勝率3% EV-34% 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 05/23 3京都95R 1着/14頭勝利 05/09 3京都54R 9着/15頭+1.5秒 04/11 2阪神54R 2着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉46R 13着/18頭+1.1秒 01/17 1京都65R 4着/18頭+0.2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 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 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。
4	ベルシュヴァル	松山	実9.9	B△ A△勝率6% EV-35% 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／前走勝利の勢い／153日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 3着/16頭+0.2秒 01/17 1京都65R 10着/18頭+0.8秒 12/20 5中京54R 5着/16頭+0.4秒 10/11 3京都35R 9着/17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 153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 6.5% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -36% ※ 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	ラッキーシグネチャ	◇古川奈	実55.9	B▽ A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回6日阪神4R 6着/18頭 3回2日阪神6R 8着/16頭 1回10日函館4R 2着/16頭 1回6日札幌6R 8着/14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 5.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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	フィエールシャンテ	Ｍデムーロ	実16.8	B▽ A▽勝率5% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都74R 10着/10頭+2.1秒 03/22 1阪神104R 6着/17頭+0.3秒 02/22 1阪神25R 5着/13頭+1.4秒 01/12 1京都55R 18着/18頭+9.1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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126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 4.0% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 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。
7	ストレートブラック	松若	実19.8	B▽ A▽勝率3% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京107R 5着/17頭+0.3秒 04/19 1福島46R 7着/13頭+0.5秒 02/28 1小倉118R 6着/13頭+1.1秒 02/15 1小倉86R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山67R 3着/12頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.5% / 期待値 -31% ※ 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	タガノアルトゥーラ	吉村	実6.6	B△ A△勝率15% EV+1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13頭+1.1秒 01/05 1京都25R 1着/17頭勝利 11/23 4京都63R 2着/16頭+0.2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 3.7着 △ ローテーション 168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 13.5% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.3% / 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。
9	ゴールドアクセス	武豊	実5.0	B◎ A▲勝率17% EV-12% 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33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神18R 8着/9頭+1.4秒 03/22 1阪神104R 1着/17頭勝利 02/01 1小倉46R 7着/18頭+0.7秒 01/10 1京都36R 4着/18頭+0.4秒 11/09 4京都25R 3着/8頭+0.9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) △ ローテーション 105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 19.3% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
10	ロングホリデー	斎藤	実13.6	B△ A△勝率6% 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33%と好調／前走勝利の勢い／146日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 1着/12頭勝利 01/24 1小倉12R 14着/16頭+2.8秒 11/02 3京都112R 3着/7頭+0.4秒 10/04 3京都15R 3着/14頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 146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 6.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
11	サトノビダーヤ	幸	実15.0	B▽ A▽勝率5% EV-28% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都74R 1着/10頭勝利 03/14 1中京14R 11着/16頭+1.4秒 01/14 園田10R 8着/11頭+3.9秒 12/14 5阪神43R 8着/11頭+1.4秒 11/23 5東京55R 10着/11頭+1.1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 126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 4.0% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 -29% ※ 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	ディアーモルタル	☆田山	実47.1	B▽ A×勝率1% EV-57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105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 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -57% ※ 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 ▲

ゴールドアクセス

騎手武豊

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ボンドマティーニ

4.5倍

EV -16%

▲A:◎2アロマフェリス

4.1倍

EV -28%

出走馬全12頭

◎A:▲9

ゴールドアクセス

武豊

5.0倍

-3%

›

○A:○1

ボンドマティーニ

北村友

4.5倍

-16%

›

▲A:◎2

アロマフェリス

川田

4.1倍

-28%

›

△A:△8

タガノアルトゥーラ

吉村

6.6倍

-10%

›

△A:△4

ベルシュヴァル

松山

9.9倍

-35%

›

△A:△10

ロングホリデー

斎藤

13.6倍

-11%

›

▽A:▽11

サトノビダーヤ

幸

15.0倍

-39%

›

▽A:▽6

フィエールシャンテ

Ｍデムーロ

16.8倍

-32%

›

▽A:▽3

パンチャマハブータ

池添

18.9倍

-24%

›

▽A:▽7

ストレートブラック

松若

19.8倍

-28%

›

▽A:×12

ディアーモルタル

☆田山

47.1倍

-39%

›

▽A:▽5

ラッキーシグネチャ

◇古川奈

55.9倍

-28%

›

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

7R 阪神競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ボンドマティーニ	北村友	実4.5	○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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京411R 14着/15頭+1.8秒 03/29 1中京68R 4着/7頭+0.4秒 01/24 1小倉16R 1着/18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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	アロマフェリス	川田	実4.1	◎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33%と好調／前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都36R 2着/11頭+0.1秒 03/21 1阪神97R 1着/11頭勝利 02/08 1小倉67R 6着/15頭+0.7秒 12/14 5阪神47R 2着/12頭+0.1秒 09/06 2札幌54R 4着/16頭+0.2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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
3	パンチャマハブータ	池添	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33%と好調／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 1着/14頭勝利 05/09 3京都54R 9着/15頭+1.5秒 04/11 2阪神54R 2着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉46R 13着/18頭+1.1秒 01/17 1京都65R 4着/18頭+0.2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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (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。
4	ベルシュヴァル	松山	実9.9	△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／前走勝利の勢い／153日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 1着/16頭勝利 03/15 1阪神85R 3着/16頭+0.2秒 01/17 1京都65R 10着/18頭+0.8秒 12/20 5中京54R 5着/16頭+0.4秒 10/11 3京都35R 9着/17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 153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 6.5% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ラッキーシグネチャ	◇古川奈	実55.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 3回6日阪神4R 6着/18頭 3回2日阪神6R 8着/16頭 1回10日函館4R 2着/16頭 1回6日札幌6R 8着/14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 5.3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 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
6	フィエールシャンテ	Ｍデムーロ	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都74R 10着/10頭+2.1秒 03/22 1阪神104R 6着/17頭+0.3秒 02/22 1阪神25R 5着/13頭+1.4秒 01/12 1京都55R 18着/18頭+9.1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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126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 4.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
7	ストレートブラック	松若	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京107R 5着/17頭+0.3秒 04/19 1福島46R 7着/13頭+0.5秒 02/28 1小倉118R 6着/13頭+1.1秒 02/15 1小倉86R 2着/16頭+0.1秒 01/17 1中山67R 3着/12頭+0.3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 6.0着 △ ローテーション 118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 3.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
8	タガノアルトゥーラ	吉村	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（168日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神39R 4着/9頭+0.7秒 03/15 1阪神89R 2着/7頭+0.0秒 01/24 1京都89R 5着/13頭+1.1秒 01/05 1京都25R 1着/17頭勝利 11/23 4京都63R 2着/16頭+0.2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 3.7着 △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	ゴールドアクセス	武豊	実5.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神18R 8着/9頭+1.4秒 03/22 1阪神104R 1着/17頭勝利 02/01 1小倉46R 7着/18頭+0.7秒 01/10 1京都36R 4着/18頭+0.4秒 11/09 4京都25R 3着/8頭+0.9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) △ ローテーション 105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 17.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	ロングホリデー	斎藤	実13.6	△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／146日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 1着/12頭勝利 01/24 1小倉12R 14着/16頭+2.8秒 11/02 3京都112R 3着/7頭+0.4秒 10/04 3京都15R 3着/14頭+0.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 146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 6.4% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
11	サトノビダーヤ	幸	実15.0	▽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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都74R 1着/10頭勝利 03/14 1中京14R 11着/16頭+1.4秒 01/14 園田10R 8着/11頭+3.9秒 12/14 5阪神43R 8着/11頭+1.4秒 11/23 5東京55R 10着/11頭+1.1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 126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 4.7% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ディアーモルタル	☆田山	実47.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 10着/18頭+0.8秒 04/26 3京都23R 10着/18頭+0.8秒 02/08 1小倉62R 13着/17頭+1.7秒 11/30 4京都83R 8着/13頭+1.3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戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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の本命

AI評価1位

アロマフェリス

騎手川田

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ボンドマティーニ

4.5倍

EV -18%

▲9ゴールドアクセス

5.0倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎2

アロマフェリス

川田

4.1倍

-25%

›

○1

ボンドマティーニ

北村友

4.5倍

-18%

›

▲9

ゴールドアクセス

武豊

5.0倍

-12%

›

△8

タガノアルトゥーラ

吉村

6.6倍

+1%

›

△4

ベルシュヴァル

松山

9.9倍

-35%

›

△10

ロングホリデー

斎藤

13.6倍

-13%

›

▽11

サトノビダーヤ

幸

15.0倍

-28%

›

▽6

フィエールシャンテ

Ｍデムーロ

16.8倍

-23%

›

▽3

パンチャマハブータ

池添

18.9倍

-34%

›

▽7

ストレートブラック

松若

19.8倍

-31%

›

×12

ディアーモルタル

☆田山

47.1倍

-57%

›

▽5

ラッキーシグネチャ

◇古川奈

55.9倍

-49%

›

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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