阪神 1R 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

1R 阪神競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナザーエース	▲井上	実4.4	B▲ A▲勝率17% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／490日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 108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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.2% / 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	オリンポスカズマ	小坂	実8.7	B△ A△勝率12% EV+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60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／617日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 617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 9.1% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.3% / 期待値 +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	ヘイマー	上野	実129.0	B× A▽勝率1% EV+10% 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 04/19 3中山85R 6着/10頭+1.4秒 03/28 3中山16R 6着/11頭+1.4秒 03/01 2中山27R 9着/12頭+1.8秒 02/15 2京都66R 8着/18頭+1.4秒 01/18 1中山71R 8着/16頭+1.3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 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12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。
4	ハッピーダンチャン	小野寺	実28.9	B▽ A▽勝率3% EV-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10.3着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神68R 9着/9頭+1.9秒 02/14 2京都58R 11着/13頭+3.7秒 12/20 5中山510R 11着/16頭+2.4秒 11/01 3京都108R 15着/15頭+2.8秒 10/13 3京都58R 1着/13頭勝利
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 10.3着 (不振) △ ローテーション 196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 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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	ヤマニンエンディマ	大江圭	実31.9	B△ A▽勝率5% EV+44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／483日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 483日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 期待値 +44% ※ 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	アスクアットバット	黒岩	実87.5	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／308日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京412R 13着/13頭+2.6秒 11/02 3京都117R 16着/16頭+2.6秒 10/18 3京都67R 6着/8頭+1.7秒 09/13 4阪神37R 17着/18頭+2.0秒 08/17 3中京89R 12着/16頭+2.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 308日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
7	ホウオウスターツ	▲水沼	実36.2	B▽ A▽勝率3% EV+19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 8着/14頭+1.3秒 04/05 3中山44R 6着/13頭+4.0秒 03/08 2中山44R 12着/14頭+3.9秒 01/24 1小倉15R 10着/11頭+17.1秒 09/06 4中山14R 6着/15頭+1.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 126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 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.3% / 期待値 +20% ※ 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	メイショウヘール	中村	実6.4	B△ A△勝率13% EV-14% 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0%と苦戦傾向／211日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉94R 6着/12頭+1.7秒 02/01 1小倉44R 4着/12頭+2.3秒 12/13 5阪神310R 12着/14頭+1.9秒 12/07 5阪神29R 9着/13頭+1.2秒 03/23 2中京47R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 211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 12.3% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.3% / 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	アウスヴァール	森一	実2.5	B◎ A×勝率19% EV-53% 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16.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8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 16.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 483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 27.2% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.8% / 期待値 -53% ※ 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	ジロラータ	草野	実14.6	B▽ A△勝率6% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 4着/13頭+1.5秒 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7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 5.0着 △ ローテーション 119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 4.2% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。
11	クロライナ	田村太雅	実55.7	B▽ A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 7着/14頭+2.6秒 12/27 金沢8R 5着/11頭+0.9秒 12/19 金沢5R 2着/8頭+2.5秒 12/08 金沢3R 5着/7頭+1.0秒 11/25 金沢7R 3着/9頭+0.7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 4.7着 △ ローテーション 126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 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。
12	ブラックシールド	小牧加	実5.8	B○ A○勝率19% EV+8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均17.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1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 17.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 132走で勝率 18% (相性良) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 476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 19.8% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.8% / 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。

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 ×

アウスヴァール

騎手森一

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ブラックシールド

5.8倍

EV +14%

▲A:▲1アナザーエース

4.4倍

EV -28%

出走馬全12頭

◎A:×9

アウスヴァール

森一

2.5倍

-32%

›

○A:○12

ブラックシールド

小牧加

5.8倍

+14%

›

▲A:▲1

アナザーエース

▲井上

4.4倍

-28%

›

△A:△8

メイショウヘール

中村

6.4倍

-21%

›

△A:△2

オリンポスカズマ

小坂

8.7倍

-21%

›

△A:▽5

ヤマニンエンディマ

大江圭

31.9倍

+48%

›

▽A:△10

ジロラータ

草野

14.6倍

-39%

›

▽A:▽4

ハッピーダンチャン

小野寺

28.9倍

-28%

›

▽A:▽7

ホウオウスターツ

▲水沼

36.2倍

-27%

›

▽A:▽11

クロライナ

田村太雅

55.7倍

-33%

›

▽A:▽6

アスクアットバット

黒岩

87.5倍

-41%

›

×A:▽3

ヘイマー

上野

129.0倍

-61%

›

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

1R 阪神競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アナザーエース	▲井上	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／490日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2秒 05/18 1新潟64R 5着/13頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 108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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
2	オリンポスカズマ	小坂	実8.7	△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60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／617日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4秒 01/11 1中京34R 12着/16頭+1.4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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 617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 12.3% (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	ヘイマー	上野	実129.0	▽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 04/19 3中山85R 6着/10頭+1.4秒 03/28 3中山16R 6着/11頭+1.4秒 03/01 2中山27R 9着/12頭+1.8秒 02/15 2京都66R 8着/18頭+1.4秒 01/18 1中山71R 8着/16頭+1.3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 154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 0.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ハッピーダンチャン	小野寺	実28.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 03/08 1阪神68R 9着/9頭+1.9秒 02/14 2京都58R 11着/13頭+3.7秒 12/20 5中山510R 11着/16頭+2.4秒 11/01 3京都108R 15着/15頭+2.8秒 10/13 3京都58R 1着/13頭勝利
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 10.3着 (不振) △ ローテーション 196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 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ヤマニンエンディマ	大江圭	実31.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／483日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8秒 05/25 2東京1012R 2着/16頭+0.8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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 483日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (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。
6	アスクアットバット	黒岩	実87.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／308日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京412R 13着/13頭+2.6秒 11/02 3京都117R 16着/16頭+2.6秒 10/18 3京都67R 6着/8頭+1.7秒 09/13 4阪神37R 17着/18頭+2.0秒 08/17 3中京89R 12着/16頭+2.0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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 308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 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
7	ホウオウスターツ	▲水沼	実36.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟61R 8着/14頭+1.3秒 04/05 3中山44R 6着/13頭+4.0秒 03/08 2中山44R 12着/14頭+3.9秒 01/24 1小倉15R 10着/11頭+17.1秒 09/06 4中山14R 6着/15頭+1.1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 8.7着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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。
8	メイショウヘール	中村	実6.4	△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0%と苦戦傾向／211日ぶりの実戦）
前5走 02/21 1小倉94R 6着/12頭+1.7秒 02/01 1小倉44R 4着/12頭+2.3秒 12/13 5阪神310R 12着/14頭+1.9秒 12/07 5阪神29R 9着/13頭+1.2秒 03/23 2中京47R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 211日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
9	アウスヴァール	森一	実2.5	×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16.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8秒 05/25 2京都1011R 16着/17頭+4.8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 16.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 120走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 483日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ジロラータ	草野	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟84R 4着/13頭+1.5秒 03/15 1阪神84R 5着/14頭+2.1秒 02/01 1小倉44R 6着/12頭+3.5秒 10/19 4新潟212R 13着/14頭+2.8秒 03/02 2中山22R 12着/16頭+3.7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 5.0着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
11	クロライナ	田村太雅	実55.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 7着/14頭+2.6秒 12/27 金沢8R 5着/11頭+0.9秒 12/19 金沢5R 2着/8頭+2.5秒 12/08 金沢3R 5着/7頭+1.0秒 11/25 金沢7R 3着/9頭+0.7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 4.7着 △ ローテーション 126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 1.2% (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。
12	ブラックシールド	小牧加	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均17.0着と低調／476日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1秒 06/01 2東京1210R 17着/18頭+2.1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 17.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 132走で勝率 18% (相性良) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 476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 18.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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

アウスヴァール

騎手森一

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ブラックシールド

5.8倍

EV +8%

▲1アナザーエース

4.4倍

EV -24%

出走馬全12頭

×9

アウスヴァール

森一

2.5倍

-53%

›

○12

ブラックシールド

小牧加

5.8倍

+8%

›

▲1

アナザーエース

▲井上

4.4倍

-24%

›

△8

メイショウヘール

中村

6.4倍

-14%

›

△2

オリンポスカズマ

小坂

8.7倍

+7%

›

△10

ジロラータ

草野

14.6倍

-18%

›

▽5

ヤマニンエンディマ

大江圭

31.9倍

+44%

›

▽4

ハッピーダンチャン

小野寺

28.9倍

-4%

›

▽7

ホウオウスターツ

▲水沼

36.2倍

+19%

›

▽11

クロライナ

田村太雅

55.7倍

-35%

›

▽6

アスクアットバット

黒岩

87.5倍

-24%

›

▽3

ヘイマー

上野

129.0倍

+10%

›

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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両モデルとも見送り

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