阪神 8R 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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルギナス	川田	実9.1	B△ A△勝率8% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神95R 4着/18頭+0.1秒 03/07 1阪神55R 2着/18頭+0.5秒 11/23 4京都61R 11着/14頭+3.0秒 11/09 5東京26R 7着/15頭+1.3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 5.7着 △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.2% / 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	ペイシャシス	★河原田	実8.9	B▲ A△勝率11% EV-4% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
3	カモメガトンダ	松若	実27.4	B▽ A▽勝率4% EV+19% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5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 141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 2.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.4% / 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。
4	スリラーナイト	斎藤	実33.4	B▽ A▽勝率3% EV-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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 1着/16頭勝利 02/21 1阪神15R 5着/18頭+0.5秒 11/23 4京都65R 4着/9頭+0.8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 189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 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 期待値 -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。
5	ハクサンミレイ	▲森田	実103.0	B× A▽勝率1% EV+41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京21R 5着/16頭+0.8秒 05/16 2東京71R 5着/16頭+0.8秒 04/26 2東京21R 9着/15頭+1.4秒 03/15 1中京21R 8着/16頭+1.7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 6.3着 △ ローテーション 105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 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 0.7% / 期待値 +42% ※ 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	ヴェントステラーレ	秋山稔	実88.8	B× A▽勝率1% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／213日ぶりの実戦）
前5走 02/19 笠松9R 1着/8頭勝利 02/04 笠松9R 1着/8頭勝利 01/21 笠松6R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神54R 9着/16頭+2.2秒 08/31 4中京42R 4着/16頭+0.3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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 213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 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +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。
7	ビーチェマーレ	西塚	実21.4	B△ A△勝率5% EV+3% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神42R 6着/16頭+1.4秒 11/23 4京都61R 5着/14頭+1.9秒 11/08 4京都16R 5着/11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 106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 3.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +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	ニシノイツキムスメ	◇今村	実23.4	B▽ A▽勝率3% EV-35% 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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 7着/11頭+0.3秒 04/25 3京都19R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都112R 10着/17頭+0.8秒 01/05 1京都212R 3着/15頭+0.1秒 11/01 3京都1012R 7着/15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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 127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 3.3% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
9	ワンダーイロネ	高倉	実61.7	B▽ A▽勝率1% EV-21% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 8着/15頭+0.5秒 05/16 3京都77R 5着/11頭+0.1秒 05/09 3京都58R 10着/16頭+1.6秒 09/07 4阪神26R 5着/15頭+1.4秒 08/17 3中京810R 8着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 -22% ※ 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	グランドオーパス	北村友	実5.8	B○ A○勝率20% EV+13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神19R 2着/7頭+0.4秒 03/01 1阪神411R 4着/15頭+0.1秒 01/25 1京都99R 4着/9頭+0.4秒 12/06 5阪神13R 1着/17頭勝利 11/09 4京都22R 4着/8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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176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 19.7% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 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	リアンマヒナ	岩田望	実2.1	B◎ A◎勝率28% EV-42% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 2着/11頭+0.1秒 05/02 3京都34R 1着/18頭勝利 01/05 1京都26R 4着/14頭+0.3秒 12/20 5阪神53R 4着/18頭+0.1秒 11/29 4京都73R 2着/14頭+0.1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 2着 (好走) △ ローテーション 120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 28.5% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.6% / 期待値 -42% ※ 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	エスティヴァリス	酒井	実61.0	B▽ A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 14着/15頭+1.8秒 03/22 1阪神105R 7着/11頭+0.6秒 03/08 1阪神65R 16着/16頭+4.1秒 12/13 5中京39R 11着/11頭+1.9秒 11/30 4京都89R 9着/11頭+2.9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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 162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 1.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
13	パスコード	松山	実5.6	B△ A▲勝率14% EV-23% 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走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 2着/11頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 3着/14頭+0.2秒 03/29 1中京69R 2着/15頭+0.0秒 02/21 1小倉98R 5着/16頭+0.7秒 01/18 1京都712R 3着/8頭+0.1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戦の調子平均 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 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。
14	ランスオブラヴ	小沢	実118.8	B× A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 7着/14頭+0.3秒 04/19 2阪神83R 14着/16頭+3.3秒 12/07 5阪神25R 10着/17頭+0.8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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (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 15位 / 勝率 0.7% / 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。
15	アウローラシエル	▲和田陽	実116.2	B× A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／518日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 518日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 -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。

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 ◎

リアンマヒナ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10グランドオーパス

5.8倍

EV +14%

▲A:△2ペイシャシス

8.9倍

EV +65%

出走馬全15頭

◎A:◎11

リアンマヒナ

岩田望

2.1倍

-40%

›

○A:○10

グランドオーパス

北村友

5.8倍

+14%

›

▲A:△2

ペイシャシス

★河原田

8.9倍

+65%

›

△A:▲13

パスコード

松山

5.6倍

-50%

›

△A:△1

フェルギナス

川田

9.1倍

-19%

›

△A:△7

ビーチェマーレ

西塚

21.4倍

-28%

›

▽A:▽8

ニシノイツキムスメ

◇今村

23.4倍

-21%

›

▽A:▽3

カモメガトンダ

松若

27.4倍

-22%

›

▽A:▽4

スリラーナイト

斎藤

33.4倍

-23%

›

▽A:▽9

ワンダーイロネ

高倉

61.7倍

+9%

›

▽A:▽12

エスティヴァリス

酒井

61.0倍

-17%

›

×A:▽5

ハクサンミレイ

▲森田

103.0倍

-52%

›

×A:▽6

ヴェントステラーレ

秋山稔

88.8倍

-61%

›

×A:▽15

アウローラシエル

▲和田陽

116.2倍

-60%

›

×A:▽14

ランスオブラヴ

小沢

118.8倍

-59%

›

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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェルギナス	川田	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（183日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神95R 4着/18頭+0.1秒 03/07 1阪神55R 2着/18頭+0.5秒 11/23 4京都61R 11着/14頭+3.0秒 11/09 5東京26R 7着/15頭+1.3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 5.7着 △ ローテーション 183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 8.2% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
2	ペイシャシス	★河原田	実8.9	△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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 4着/11頭+0.3秒 04/26 2東京211R 8着/12頭+0.7秒 01/31 2京都16R 1着/16頭勝利 12/20 5阪神55R 3着/18頭+0.0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) △ ローテーション 120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 10.7% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
3	カモメガトンダ	松若	実27.4	▽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／141日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 1着/18頭勝利 01/31 1小倉32R 13着/18頭+1.5秒 11/15 4京都35R 15着/18頭+2.5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 141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 4.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
4	スリラーナイト	斎藤	実33.4	▽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／前走勝利の勢い／189日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1中京23R 1着/16頭勝利 02/21 1阪神15R 5着/18頭+0.5秒 11/23 4京都65R 4着/9頭+0.8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 189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 2.7% (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。
5	ハクサンミレイ	▲森田	実103.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3東京21R 5着/16頭+0.8秒 05/16 2東京71R 5着/16頭+0.8秒 04/26 2東京21R 9着/15頭+1.4秒 03/15 1中京21R 8着/16頭+1.7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 6.3着 △ ローテーション 105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 0.7% (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。
6	ヴェントステラーレ	秋山稔	実88.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／213日ぶりの実戦）
前5走 02/19 笠松9R 1着/8頭勝利 02/04 笠松9R 1着/8頭勝利 01/21 笠松6R 1着/8頭勝利 09/15 4阪神54R 9着/16頭+2.2秒 08/31 4中京42R 4着/16頭+0.3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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 213日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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	ビーチェマーレ	西塚	実21.4	△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／106日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 1着/18頭勝利 12/14 5阪神42R 6着/16頭+1.4秒 11/23 4京都61R 5着/14頭+1.9秒 11/08 4京都16R 5着/11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 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
8	ニシノイツキムスメ	◇今村	実23.4	▽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33%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 7着/11頭+0.3秒 04/25 3京都19R 9着/16頭+0.8秒 01/31 2京都112R 10着/17頭+0.8秒 01/05 1京都212R 3着/15頭+0.1秒 11/01 3京都1012R 7着/15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 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 127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 2.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
9	ワンダーイロネ	高倉	実61.7	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 8着/15頭+0.5秒 05/16 3京都77R 5着/11頭+0.1秒 05/09 3京都58R 10着/16頭+1.6秒 09/07 4阪神26R 5着/15頭+1.4秒 08/17 3中京810R 8着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 113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 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	グランドオーパス	北村友	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走2着／176日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神19R 2着/7頭+0.4秒 03/01 1阪神411R 4着/15頭+0.1秒 01/25 1京都99R 4着/9頭+0.4秒 12/06 5阪神13R 1着/17頭勝利 11/09 4京都22R 4着/8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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 176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 19.5% (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。
11	リアンマヒナ	岩田望	実2.1	◎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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都99R 2着/11頭+0.1秒 05/02 3京都34R 1着/18頭勝利 01/05 1京都26R 4着/14頭+0.3秒 12/20 5阪神53R 4着/18頭+0.1秒 11/29 4京都73R 2着/14頭+0.1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 2着 (好走) △ ローテーション 120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 27.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
12	エスティヴァリス	酒井	実61.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均12.3着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 14着/15頭+1.8秒 03/22 1阪神105R 7着/11頭+0.6秒 03/08 1阪神65R 16着/16頭+4.1秒 12/13 5中京39R 11着/11頭+1.9秒 11/30 4京都89R 9着/11頭+2.9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 12.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 162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 1.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
13	パスコード	松山	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/16 3京都77R 2着/11頭+0.0秒 04/18 2阪神77R 3着/14頭+0.2秒 03/29 1中京69R 2着/15頭+0.0秒 02/21 1小倉98R 5着/16頭+0.7秒 01/18 1京都712R 3着/8頭+0.1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戦の調子平均 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127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 13.7% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ランスオブラヴ	小沢	実118.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 7着/14頭+0.3秒 04/19 2阪神83R 14着/16頭+3.3秒 12/07 5阪神25R 10着/17頭+0.8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戦の調子平均 10.3着 (不振) △ ローテーション 140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 0.7% (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。
15	アウローラシエル	▲和田陽	実116.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／518日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7秒 04/20 1福島47R 14着/16頭+1.7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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 518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 0.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

リアンマヒナ

騎手岩田望

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10グランドオーパス

5.8倍

EV +13%

▲13パスコード

5.6倍

EV -23%

出走馬全15頭

◎11

リアンマヒナ

岩田望

2.1倍

-42%

›

○10

グランドオーパス

北村友

5.8倍

+13%

›

▲13

パスコード

松山

5.6倍

-23%

›

△2

ペイシャシス

★河原田

8.9倍

-4%

›

△1

フェルギナス

川田

9.1倍

-25%

›

△7

ビーチェマーレ

西塚

21.4倍

+3%

›

▽3

カモメガトンダ

松若

27.4倍

+19%

›

▽8

ニシノイツキムスメ

◇今村

23.4倍

-35%

›

▽4

スリラーナイト

斎藤

33.4倍

-8%

›

▽12

エスティヴァリス

酒井

61.0倍

-22%

›

▽9

ワンダーイロネ

高倉

61.7倍

-21%

›

▽15

アウローラシエル

▲和田陽

116.2倍

-7%

›

▽6

ヴェントステラーレ

秋山稔

88.8倍

+3%

›

▽5

ハクサンミレイ

▲森田

103.0倍

+41%

›

▽14

ランスオブラヴ

小沢

118.8倍

-12%

›

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