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	テイエムヒショウ	田山	実55.8	B▽ A▽勝率1% EV-20% 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9.0着と低調／538日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 538日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 -21% ※ 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	トゥロン	幸	実58.4	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／125日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6秒 10/19 3京都73R 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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 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。
3	マッシャーブルム	鮫島良	実108.4	B× A▽勝率1% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0秒 05/25 2京都1010R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京110R 10着/16頭+1.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.9% / 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	ニューオーリンズ	和田陽	実3.7	B○ A○勝率22% EV-18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/05 2阪神412R 2着/16頭+0.0秒 03/08 1阪神612R 1着/13頭勝利 01/11 1京都48R 5着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 1着/16頭勝利 07/27 3中京210R 9着/12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) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 18.0% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.2% / 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。
5	サンダーバース	角田和	実23.9	B▽ A▽勝率5% EV+18% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 5着/16頭+0.6秒 03/03 川崎11R 1着/14頭勝利 01/11 1京都48R 9着/16頭+1.1秒 08/30 2札幌310R 14着/14頭+5.1秒 05/18 2京都812R 14着/16頭+1.4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) △ ローテーション 139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 2.9% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
6	メイショウツヨキ	武豊	実9.3	B△ A△勝率8% EV-29% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／167日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 18着/18頭+3.4秒 12/06 5阪神18R 1着/16頭勝利 11/01 3京都108R 12着/15頭+1.6秒 10/04 3京都112R 6着/13頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 1着/14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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 167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 8.8% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 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。
7	ハクサンアイリス	川田	実9.7	B△ A△勝率5% EV-46% 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25%と適性高／118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 6着/14頭+0.5秒 05/03 3京都412R 4着/16頭+0.1秒 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14頭+0.9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 25% (得意) △ ローテーション 118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 6.7% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 期待値 -47% ※ 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	キャピタルサックス	松若	実17.4	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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／300日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都610R 7着/16頭+0.6秒 09/20 4阪神611R 3着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌711R 3着/14頭+0.4秒 06/28 2小倉111R 6着/16頭+1.2秒 05/17 2京都710R 5着/16頭+1.2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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 300日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 -14% ※ 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	リサシテーション	菱田	実7.1	B▲ A▲勝率10% EV-26% 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 06/07 3阪神29R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神65R 1着/16頭勝利 03/28 1中京51R 1着/16頭勝利 01/18 1京都76R 13着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神82R 8着/17頭+0.6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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4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 104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 11.0% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -27% ※ 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	カルパ	酒井	実32.1	B▽ A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神79R 6着/14頭+0.8秒 03/29 1中京612R 3着/16頭+0.2秒 03/08 1阪神612R 4着/13頭+1.6秒 01/11 1京都48R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 5着/13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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 154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 2.9% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。
11	エムズマインド	松山	実26.8	B▽ A▽勝率5% EV+32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（482日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5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 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 482日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 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。
12	ケイアイメキラ	藤懸	実114.6	B× A▽勝率1% EV-10% 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／510日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 510日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 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。
13	トウカイポワール	亀田	実76.8	B▽ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 15着/15頭+5.7秒 03/01 1阪神410R 8着/14頭+0.4秒 02/15 2京都610R 7着/10頭+1.6秒 12/20 5中京511R 4着/11頭+0.2秒 10/25 4東京810R 7着/16頭+1.3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戦の調子平均 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 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。
14	タイセイミッション	吉田隼	実67.6	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33%と好調／167日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山410R 10着/16頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 1着/16頭勝利 02/08 1小倉610R 3着/16頭+0.3秒 12/13 5中京310R 7着/16頭+0.6秒 11/15 3福島310R 2着/15頭+0.1秒
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 10着 (大敗) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 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。
15	エブリーポッシブル	岩田望	実2.8	B◎ A◎勝率28% EV-22% 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／136日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 136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 24.6% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.6% / 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。
16	シゲルソロソロ推奨	川須	実25.7	B△ A△勝率5% EV+41% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ25.7倍で期待値+122%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% △ ローテーション 574日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 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 ◎

エブリーポッシブル

騎手岩田望

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ニューオーリンズ

3.7倍

EV -33%

▲A:▲9リサシテーション

7.1倍

EV -21%

出走馬全16頭

◎A:◎15

エブリーポッシブル

岩田望

2.8倍

-31%

›

○A:○4

ニューオーリンズ

和田陽

3.7倍

-33%

›

▲A:▲9

リサシテーション

菱田

7.1倍

-21%

›

△A:△6

メイショウツヨキ

武豊

9.3倍

-17%

›

△A:△16

シゲルソロソロ

川須

25.7倍

+122%

›

△A:△7

ハクサンアイリス

川田

9.7倍

-35%

›

▽A:▽8

キャピタルサックス

松若

17.4倍

-7%

›

▽A:▽11

エムズマインド

松山

26.8倍

+28%

›

▽A:▽5

サンダーバース

角田和

23.9倍

-31%

›

▽A:▽10

カルパ

酒井

32.1倍

-8%

›

▽A:▽1

テイエムヒショウ

田山

55.8倍

-5%

›

▽A:▽2

トゥロン

幸

58.4倍

›

▽A:▽14

タイセイミッション

吉田隼

67.6倍

+14%

›

▽A:▽13

トウカイポワール

亀田

76.8倍

-26%

›

×A:▽3

マッシャーブルム

鮫島良

108.4倍

-53%

›

×A:▽12

ケイアイメキラ

藤懸

114.6倍

-51%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 シゲルソロソロ実25.7倍期待値 +123% 推奨 11.5〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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	テイエムヒショウ	田山	実55.8	▽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9.0着と低調／538日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4秒 03/30 2阪神212R 9着/14頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 538日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (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。
2	トゥロン	幸	実58.4	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京812R 12着/16頭+1.2秒 02/21 1阪神110R 4着/16頭+0.6秒 01/18 1京都79R 1着/16頭勝利 11/08 4京都19R 4着/16頭+0.6秒 10/19 3京都73R 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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 125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 1.4% (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。
3	マッシャーブルム	鮫島良	実108.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 16着/16頭+3.7秒 07/27 1札幌210R 5着/8頭+0.9秒 06/28 2小倉111R 2着/16頭+0.0秒 05/25 2京都1010R 2着/16頭+0.3秒 04/26 2東京110R 10着/16頭+1.5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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	ニューオーリンズ	和田陽	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 04/05 2阪神412R 2着/16頭+0.0秒 03/08 1阪神612R 1着/13頭勝利 01/11 1京都48R 5着/16頭+0.4秒 12/28 5阪神87R 1着/16頭勝利 07/27 3中京210R 9着/12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) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 167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 22.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
5	サンダーバース	角田和	実23.9	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都412R 5着/16頭+0.6秒 03/03 川崎11R 1着/14頭勝利 01/11 1京都48R 9着/16頭+1.1秒 08/30 2札幌310R 14着/14頭+5.1秒 05/18 2京都812R 14着/16頭+1.4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) △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
6	メイショウツヨキ	武豊	実9.3	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／167日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 18着/18頭+3.4秒 12/06 5阪神18R 1着/16頭勝利 11/01 3京都108R 12着/15頭+1.6秒 10/04 3京都112R 6着/13頭+1.1秒 09/06 2札幌512R 1着/14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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 167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 7.5% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ハクサンアイリス	川田	実9.7	△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25%と適性高／118日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1010R 6着/14頭+0.5秒 05/03 3京都412R 4着/16頭+0.1秒 02/21 1阪神110R 7着/16頭+0.7秒 01/31 2京都19R 1着/13頭勝利 10/18 4東京612R 6着/14頭+0.9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 25% (得意) △ 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 5.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
8	キャピタルサックス	松若	実17.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／300日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都610R 7着/16頭+0.6秒 09/20 4阪神611R 3着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌711R 3着/14頭+0.4秒 06/28 2小倉111R 6着/16頭+1.2秒 05/17 2京都710R 5着/16頭+1.2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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 300日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
9	リサシテーション	菱田	実7.1	▲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 06/07 3阪神29R 1着/16頭勝利 04/12 2阪神65R 1着/16頭勝利 03/28 1中京51R 1着/16頭勝利 01/18 1京都76R 13着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神82R 8着/17頭+0.6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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4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 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
10	カルパ	酒井	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神79R 6着/14頭+0.8秒 03/29 1中京612R 3着/16頭+0.2秒 03/08 1阪神612R 4着/13頭+1.6秒 01/11 1京都48R 7着/16頭+0.7秒 10/25 4東京812R 5着/13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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ ローテーション 154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 1.9% (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。
11	エムズマインド	松山	実26.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（482日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5秒 05/25 2京都1010R 6着/16頭+0.5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 △ 当競馬場適性 108走で勝率 11% △ ローテーション 482日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ケイアイメキラ	藤懸	実114.6	▽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／510日ぶりの実戦）
前5走 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9秒 04/27 2京都212R 7着/12頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 510日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
13	トウカイポワール	亀田	実76.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟111R 15着/15頭+5.7秒 03/01 1阪神410R 8着/14頭+0.4秒 02/15 2京都610R 7着/10頭+1.6秒 12/20 5中京511R 4着/11頭+0.2秒 10/25 4東京810R 7着/16頭+1.3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戦の調子平均 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 140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 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
14	タイセイミッション	吉田隼	実67.6	▽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／167日ぶりの実戦）
前5走 04/05 3中山410R 10着/16頭+1.9秒 02/22 1小倉1010R 1着/16頭勝利 02/08 1小倉610R 3着/16頭+0.3秒 12/13 5中京310R 7着/16頭+0.6秒 11/15 3福島310R 2着/15頭+0.1秒
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 10着 (大敗) △ ローテーション 167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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
15	エブリーポッシブル	岩田望	実2.8	◎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33%と好調／136日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田11R 5着/11頭+0.9秒 04/05 2阪神49R 4着/12頭+0.5秒 02/01 2京都26R 1着/16頭勝利 11/29 5東京79R 4着/12頭+0.5秒 10/18 3京都66R 1着/16頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 136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 27.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
16	シゲルソロソロ推奨	川須	実25.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒 02/22 1京都710R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 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 △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% △ ローテーション 574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 5.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

エブリーポッシブル

騎手岩田望

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ニューオーリンズ

3.7倍

EV -18%

▲9リサシテーション

7.1倍

EV -26%

出走馬全16頭

◎15

エブリーポッシブル

岩田望

2.8倍

-22%

›

○4

ニューオーリンズ

和田陽

3.7倍

-18%

›

▲9

リサシテーション

菱田

7.1倍

-26%

›

△6

メイショウツヨキ

武豊

9.3倍

-29%

›

△7

ハクサンアイリス

川田

9.7倍

-46%

›

△16

シゲルソロソロ

川須

25.7倍

+41%

›

▽8

キャピタルサックス

松若

17.4倍

-13%

›

▽5

サンダーバース

角田和

23.9倍

+18%

›

▽11

エムズマインド

松山

26.8倍

+32%

›

▽10

カルパ

酒井

32.1倍

-38%

›

▽2

トゥロン

幸

58.4倍

-16%

›

▽1

テイエムヒショウ

田山

55.8倍

-20%

›

▽14

タイセイミッション

吉田隼

67.6倍

-39%

›

▽13

トウカイポワール

亀田

76.8倍

-33%

›

▽12

ケイアイメキラ

藤懸

114.6倍

-10%

›

▽3

マッシャーブルム

鮫島良

108.4倍

-8%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 16 シゲルソロソロ実25.7倍期待値 +41% 推奨 18.2〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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