阪神 3R 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

3R 阪神競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホットリップス	吉村	実123.6	B▽ A▽勝率4% EV+421% 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 1 ◎ 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 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 +421% ※ 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	ジェントル	鮫島駿	実47.0	B△ A△勝率10% EV+368% 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 2 ◎ 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 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.0% / 期待値 +369% ※ 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	シャローチャンプ	岩田望	実7.6	B○ A○勝率20% EV+49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 13.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。
4	ドーンレーサー	Ｍデムーロ	実53.6	B△ A△勝率10% EV+414% 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）
前5走 2回6日福島5R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.6% / 期待値 +414% ※ 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	サトノボルテクス	幸	実20.5	B▲ A▲勝率14% EV+181% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎ 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 8.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 期待値 +182% ※ 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	プリメラエストレラ	北村友	実33.7	B△ A△勝率11% EV+266% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回5日中京1R 7着/9頭 2回2日福島5R 8着/14頭 ― ― ―
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.9% / 期待値 +266% ※ 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	ハートノート	松山	実1.1	B◎ A×勝率32% EV-64% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 58.3% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.9% / 期待値 -65% ※ 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 ×

ハートノート

騎手松山

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3シャローチャンプ

7.6倍

EV +39%

▲A:▲5サトノボルテクス

20.5倍

EV +69%

出走馬全7頭

◎A:×7

ハートノート

松山

1.1倍

-35%

›

○A:○3

シャローチャンプ

岩田望

7.6倍

+39%

›

▲A:▲5

サトノボルテクス

幸

20.5倍

+69%

›

△A:△6

プリメラエストレラ

北村友

33.7倍

+75%

›

△A:△2

ジェントル

鮫島駿

47.0倍

+95%

›

△A:△4

ドーンレーサー

Ｍデムーロ

53.6倍

+119%

›

▽A:▽1

ホットリップス

吉村

123.6倍

+105%

›

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

3R 阪神競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホットリップス	吉村	実123.6	▽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 1 ◎ 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 7位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +421% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
2	ジェントル	鮫島駿	実47.0	△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 2 ◎ 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 5位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +368% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (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。
3	シャローチャンプ	岩田望	実7.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
4	ドーンレーサー	Ｍデムーロ	実53.6	△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）
前5走 2回6日福島5R 11着/16頭 ― ― ― ―
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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +414% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (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。
5	サトノボルテクス	幸	実20.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
6	プリメラエストレラ	北村友	実33.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 2回5日中京1R 7着/9頭 2回2日福島5R 8着/14頭 ― ― ―
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 6.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +266% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ハートノート	松山	実1.1	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.9% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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

ハートノート

騎手松山

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3シャローチャンプ

7.6倍

EV +49%

▲5サトノボルテクス

20.5倍

EV +181%

出走馬全7頭

×7

ハートノート

松山

1.1倍

-64%

›

○3

シャローチャンプ

岩田望

7.6倍

+49%

›

▲5

サトノボルテクス

幸

20.5倍

+181%

›

△6

プリメラエストレラ

北村友

33.7倍

+266%

›

△2

ジェントル

鮫島駿

47.0倍

+368%

›

△4

ドーンレーサー

Ｍデムーロ

53.6倍

+414%

›

▽1

ホットリップス

吉村

123.6倍

+421%

›

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

両モデルとも見送り

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