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	タマモブラウンタイ	松山	実6.2	B△ A▲勝率12% EV-26% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 1着/12頭勝利 04/26 1福島68R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 2着/16頭+0.2秒 02/21 1小倉912R 6着/18頭+0.4秒 02/08 1小倉612R 3着/18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 132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 9.9% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 期待値 -26% ※ 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	スネーフリンガ	幸	実14.7	B△ A△勝率7% EV+8% 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／直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3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 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 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
3	ハルオーブ	酒井	実54.6	B▽ A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（462日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 462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 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
4	ノボリリア	武豊	実5.4	B▲ A○勝率12% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 6着/18頭+0.7秒 05/10 1新潟412R 2着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉76R 7着/18頭+0.3秒 12/20 5中京512R 3着/18頭+0.0秒 12/07 5中京28R 4着/18頭+0.2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 5.0着 △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 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	ダノンキラウェア推奨	中井	実13.5	B△ A△勝率10% EV+33% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 3京都912R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神79R 3着/14頭+0.5秒 03/21 1中京39R 5着/10頭+0.5秒 02/28 1阪神312R 7着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神412R 3着/10頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 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。
6	リヴァイ	西村淳	実2.2	B◎ A◎勝率28% EV-37% 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走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 7着/16頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 11着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神15R 7着/18頭+0.6秒 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6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 8.3着 (不振) △ ローテーション 119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 35.6% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.4% / 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。
7	タガノアンファン	岩田望	実6.5	B○ A△勝率12% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 8着/15頭+0.4秒 04/04 2阪神38R 2着/9頭+0.3秒 03/14 1阪神79R 7着/15頭+0.6秒 08/30 4中京310R 9着/11頭+0.5秒 08/09 3中京56R 9着/11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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 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。
8	サンライズプルート	吉村	実83.3	B▽ A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 482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 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 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。
9	ジューンキートス	小谷哲	実99.1	B× A▽勝率1% EV+74% 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 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 13位 (中位評価) × 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 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 +75% ※ 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	ヒーローインチーフ	松若	実25.6	B▽ A▽勝率5% EV+30% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 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。
11	ミキノバカラ	西塚	実35.8	B▽ A▽勝率5% EV+74% 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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
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 203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 3.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 期待値 +74% ※ 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	ビーアイフォルテ	鮫島駿	実105.2	B× A▽勝率1% EV+40% 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／217日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉710R 10着/14頭+1.0秒 11/22 3福島52R 1着/16頭勝利 08/17 3中京812R 17着/18頭+1.3秒 08/03 3中京410R 11着/16頭+2.2秒 04/12 3中山52R 1着/16頭勝利
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 10着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.8% / 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。
13	ウチュウノセカイ	秋山稔	実53.5	B▽ A▽勝率2% EV+1% 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 05/30 3京都1111R 8着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
14	ヤマニンレセディ	角田和	実96.5	B× A▽勝率1% EV+16% 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／202日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 15着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉612R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 3着/16頭+0.2秒 11/15 3福島312R 10着/16頭+0.6秒 08/23 4中京14R 1着/18頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (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 0.8% / 期待値 +17% ※ 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	インフローレ	Ｍデムーロ	実47.0	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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神212R 11着/17頭+0.8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戦の調子平均 11.3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 112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 1.5% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。

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 ◎

リヴァイ

騎手西村淳

単勝オッズ

2.2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:△7タガノアンファン

6.5倍

EV +2%

▲A:○4ノボリリア

5.4倍

EV -46%

出走馬全15頭

◎A:◎6

リヴァイ

西村淳

2.2倍

-21%

›

○A:△7

タガノアンファン

岩田望

6.5倍

+2%

›

▲A:○4

ノボリリア

武豊

5.4倍

-46%

›

△A:▲1

タマモブラウンタイ

松山

6.2倍

-38%

›

△A:△5

ダノンキラウェア

中井

13.5倍

+7%

›

△A:△2

スネーフリンガ

幸

14.7倍

-12%

›

▽A:▽10

ヒーローインチーフ

松若

25.6倍

+22%

›

▽A:▽11

ミキノバカラ

西塚

35.8倍

+13%

›

▽A:▽13

ウチュウノセカイ

秋山稔

53.5倍

+69%

›

▽A:▽15

インフローレ

Ｍデムーロ

47.0倍

-28%

›

▽A:▽3

ハルオーブ

酒井

54.6倍

-16%

›

▽A:▽8

サンライズプルート

吉村

83.3倍

-28%

›

×A:▽9

ジューンキートス

小谷哲

99.1倍

-52%

›

×A:▽14

ヤマニンレセディ

角田和

96.5倍

-55%

›

×A:▽12

ビーアイフォルテ

鮫島駿

105.2倍

-57%

›

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 5 ダノンキラウェア実13.5倍期待値 +7% 推奨 12.6〜30.0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	タマモブラウンタイ	松山	実6.2	▲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／前走勝利の勢い／132日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都68R 1着/12頭勝利 04/26 1福島68R 2着/15頭+0.0秒 04/12 1福島28R 2着/16頭+0.2秒 02/21 1小倉912R 6着/18頭+0.4秒 02/08 1小倉612R 3着/18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 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
2	スネーフリンガ	幸	実14.7	△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／直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/25 1福島510R 13着/16頭+0.4秒 02/28 1小倉1112R 1着/18頭勝利 02/01 1小倉412R 7着/18頭+0.7秒 11/22 3福島512R 8着/16頭+0.3秒 11/08 3福島17R 5着/16頭+0.3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 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 147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 7.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ハルオーブ	酒井	実54.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（462日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18頭+0.5秒 06/14 3東京38R 7着/18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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 462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 1.4% (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。
4	ノボリリア	武豊	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都107R 6着/18頭+0.7秒 05/10 1新潟412R 2着/13頭+0.2秒 02/14 1小倉76R 7着/18頭+0.3秒 12/20 5中京512R 3着/18頭+0.0秒 12/07 5中京28R 4着/18頭+0.2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 5.0着 △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ダノンキラウェア推奨	中井	実13.5	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（前走3着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/23 3京都912R 3着/14頭+0.2秒 04/18 2阪神79R 3着/14頭+0.5秒 03/21 1中京39R 5着/10頭+0.5秒 02/28 1阪神312R 7着/18頭+0.4秒 12/14 5阪神412R 3着/10頭+0.1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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 9.9% (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。
6	リヴァイ	西村淳	実2.2	◎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走平均8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都93R 7着/16頭+0.4秒 03/08 1阪神64R 11着/16頭+2.1秒 02/21 1阪神15R 7着/18頭+0.6秒 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6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 8.3着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	タガノアンファン	岩田望	実6.5	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都48R 8着/15頭+0.4秒 04/04 2阪神38R 2着/9頭+0.3秒 03/14 1阪神79R 7着/15頭+0.6秒 08/30 4中京310R 9着/11頭+0.5秒 08/09 3中京56R 9着/11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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 139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 11.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
8	サンライズプルート	吉村	実83.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均13.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13着/18頭+0.9秒 05/25 2京都109R 13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 13.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 482日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (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。
9	ジューンキートス	小谷哲	実99.1	▽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 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 13位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
10	ヒーローインチーフ	松若	実25.6	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 4着/16頭+0.3秒 03/01 1小倉1210R 13着/18頭+0.9秒 02/01 1小倉410R 3着/15頭+0.1秒 12/28 5阪神812R 7着/10頭+0.5秒 11/29 4京都712R 6着/16頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ミキノバカラ	西塚	実35.8	▽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／203日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉113R 1着/14頭勝利 02/14 2京都512R 5着/15頭+0.6秒 02/01 1小倉43R 6着/14頭+0.5秒 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利
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 203日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ビーアイフォルテ	鮫島駿	実105.2	▽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／217日ぶりの実戦）
前5走 02/14 1小倉710R 10着/14頭+1.0秒 11/22 3福島52R 1着/16頭勝利 08/17 3中京812R 17着/18頭+1.3秒 08/03 3中京410R 11着/16頭+2.2秒 04/12 3中山52R 1着/16頭勝利
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 10着 (大敗) △ ローテーション 217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 0.8% (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。
13	ウチュウノセカイ	秋山稔	実53.5	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都1111R 8着/16頭+0.6秒 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
14	ヤマニンレセディ	角田和	実96.5	▽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／202日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1210R 15着/18頭+1.0秒 02/08 1小倉612R 1着/18頭勝利 01/25 1小倉29R 3着/16頭+0.2秒 11/15 3福島312R 10着/16頭+0.6秒 08/23 4中京14R 1着/18頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 202日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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	インフローレ	Ｍデムーロ	実47.0	▽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走平均11.3着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都118R 11着/12頭+0.8秒 05/17 3京都812R 9着/13頭+0.6秒 03/28 1中京512R 14着/16頭+1.2秒 02/10 2京都48R 8着/13頭+0.7秒 12/07 5阪神212R 11着/17頭+0.8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戦の調子平均 11.3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 112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 1.4% (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

リヴァイ

騎手西村淳

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ノボリリア

5.4倍

EV -35%

▲1タマモブラウンタイ

6.2倍

EV -26%

出走馬全15頭

◎6

リヴァイ

西村淳

2.2倍

-37%

›

○4

ノボリリア

武豊

5.4倍

-35%

›

▲1

タマモブラウンタイ

松山

6.2倍

-26%

›

△7

タガノアンファン

岩田望

6.5倍

-22%

›

△5

ダノンキラウェア

中井

13.5倍

+33%

›

△2

スネーフリンガ

幸

14.7倍

+8%

›

▽10

ヒーローインチーフ

松若

25.6倍

+30%

›

▽11

ミキノバカラ

西塚

35.8倍

+74%

›

▽13

ウチュウノセカイ

秋山稔

53.5倍

+1%

›

▽15

インフローレ

Ｍデムーロ

47.0倍

-33%

›

▽3

ハルオーブ

酒井

54.6倍

-23%

›

▽8

サンライズプルート

吉村

83.3倍

+16%

›

▽9

ジューンキートス

小谷哲

99.1倍

+74%

›

▽14

ヤマニンレセディ

角田和

96.5倍

+16%

›

▽12

ビーアイフォルテ

鮫島駿

105.2倍

+40%

›

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 5 ダノンキラウェア実13.5倍期待値 +34% 推奨 10.1〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

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