阪神 10R 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

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	クリノラピダス	酒井	実76.8	B▽ A▽勝率1% EV-39% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都512R 12着/13頭+2.1秒 04/18 2阪神79R 13着/14頭+1.7秒 03/24 高知3R 5着/12頭+0.8秒 02/22 1阪神212R 13着/16頭+1.7秒 01/25 1小倉210R 12着/16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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 期待値 -40% ※ 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	マシン	川田	実5.9	B△ A△勝率11% EV-37% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 1着/15頭勝利 01/24 1小倉11R 6着/10頭+1.3秒 01/11 1京都41R 4着/16頭+0.7秒 10/12 3京都42R 3着/7頭+0.7秒 09/28 4中山91R 2着/12頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120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 15.0% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
3	ゼンエスポワール	角田和	実4.4	B○ A○勝率21% EV-6% 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25%と適性高／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 2着/14頭+0.7秒 04/12 2阪神68R 3着/11頭+0.2秒 03/22 1中京410R 6着/16頭+0.6秒 12/21 5中京63R 1着/16頭勝利 11/30 4京都87R 2着/16頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 19.8% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 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。
4	ハイディージェン	西塚	実37.2	B▽ A×勝率1% EV-53% 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9.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -54% ※ 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	ソルチェリア	幸	実3.2	B▲ A◎勝率24% EV-23% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 6着/9頭+1.2秒 05/02 3京都311R 4着/12頭+0.8秒 01/31 2京都17R 1着/11頭勝利 01/10 1京都34R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5阪神61R 1着/12頭勝利
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 113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 15.4% (オッズ暗示: 31.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 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。
6	ニシノジェダイ	田山	実8.8	B△ A△勝率9% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（106日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 5着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神17R 12着/16頭+2.0秒 02/01 2京都28R 3着/11頭+0.2秒 01/17 1京都67R 4着/15頭+0.6秒 11/30 4京都84R 6着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 106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 9.4% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 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。
7	ゼットレジーナ	国分恭	実146.6	B▽ A▽勝率1% EV+6% 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9.7着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 9.7着 (不振) × 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 455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 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.7% / 期待値 +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。
8	エリカヴェネチア	高杉	実70.3	B▽ A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都512R 11着/13頭+1.8秒 01/11 1京都49R 9着/10頭+2.9秒 12/21 5阪神68R 7着/15頭+0.8秒 10/25 3京都87R 1着/11頭勝利 10/05 3京都26R 7着/14頭+0.5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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -45% ※ 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	フラッシング	Ｍデムーロ	実61.2	B▽ A▽勝率1% EV-23% 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33%と適性高／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都108R 8着/12頭+1.1秒 05/10 1新潟410R 6着/14頭+1.0秒 03/15 1阪神88R 5着/11頭+1.0秒 02/22 1阪神212R 10着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉510R 13着/16頭+2.2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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (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 1.2% / 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。
10	ヒデノレインボー	藤懸	実120.3	B▽ A▽勝率1% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（525日ぶりの実戦）
前5走 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0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 6.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 525日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13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。
11	アートレスマインド	北村友	実13.7	B△ A△勝率6% EV-14% 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／266日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山88R 5着/13頭+1.8秒 12/13 5阪神310R 3着/14頭+0.6秒 11/15 4京都37R 1着/16頭勝利 09/27 4阪神86R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2小倉712R 6着/16頭+0.6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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 266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 4.6% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
12	サンライズケヴィン	松若	実5.4	B◎ A▲勝率14% EV-27% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京510R 14着/15頭+3.9秒 03/28 3中山110R 5着/10頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 1着/13頭勝利 12/14 5阪神41R 1着/11頭勝利 11/15 4京都33R 2着/10頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 134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 21.0% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
13	チムニートップス	小沢	実125.2	B× A▽勝率1% EV-9% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神112R 10着/14頭+1.6秒 01/31 2京都18R 1着/10頭勝利 12/07 5中京23R 5着/14頭+0.7秒 10/05 3京都26R 6着/14頭+0.4秒 09/14 4阪神48R 5着/13頭+1.2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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 176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: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
14	タイガースパーク	田口	実22.0	B▽ A▽勝率5% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（484日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 484日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.8% / 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。
15	テイエムパイロット	柴田裕	実24.6	B▽ A▽勝率5% EV+11% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 8着/14頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 1着/15頭勝利 03/14 1阪神77R 10着/16頭+1.5秒 11/23 4京都66R 8着/16頭+0.8秒 10/26 3京都96R 3着/11頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147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 4.1% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 期待値 +11% ※ 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 ▲

サンライズケヴィン

騎手松若

単勝オッズ

5.4倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ゼンエスポワール

4.4倍

EV -12%

▲A:◎5ソルチェリア

3.2倍

EV -50%

出走馬全15頭

◎A:▲12

サンライズケヴィン

松若

5.4倍

+13%

›

○A:○3

ゼンエスポワール

角田和

4.4倍

-12%

›

▲A:◎5

ソルチェリア

幸

3.2倍

-50%

›

△A:△2

マシン

川田

5.9倍

-11%

›

△A:△6

ニシノジェダイ

田山

8.8倍

-17%

›

△A:△11

アートレスマインド

北村友

13.7倍

-37%

›

▽A:▽14

タイガースパーク

田口

22.0倍

+0%

›

▽A:▽15

テイエムパイロット

柴田裕

24.6倍

+1%

›

▽A:×4

ハイディージェン

西塚

37.2倍

-29%

›

▽A:▽9

フラッシング

Ｍデムーロ

61.2倍

-11%

›

▽A:▽8

エリカヴェネチア

高杉

70.3倍

-42%

›

▽A:▽1

クリノラピダス

酒井

76.8倍

-37%

›

▽A:▽10

ヒデノレインボー

藤懸

120.3倍

-47%

›

▽A:▽7

ゼットレジーナ

国分恭

146.6倍

-36%

›

×A:▽13

チムニートップス

小沢

125.2倍

-54%

›

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

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	クリノラピダス	酒井	実76.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都512R 12着/13頭+2.1秒 04/18 2阪神79R 13着/14頭+1.7秒 03/24 高知3R 5着/12頭+0.8秒 02/22 1阪神212R 13着/16頭+1.7秒 01/25 1小倉210R 12着/16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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134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 0.8% (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。
2	マシン	川田	実5.9	△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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟76R 1着/15頭勝利 01/24 1小倉11R 6着/10頭+1.3秒 01/11 1京都41R 4着/16頭+0.7秒 10/12 3京都42R 3着/7頭+0.7秒 09/28 4中山91R 2着/12頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 120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 10.6% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ゼンエスポワール	角田和	実4.4	○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25%と適性高／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 2着/14頭+0.7秒 04/12 2阪神68R 3着/11頭+0.2秒 03/22 1中京410R 6着/16頭+0.6秒 12/21 5中京63R 1着/16頭勝利 11/30 4京都87R 2着/16頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 21.2% (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。
4	ハイディージェン	西塚	実37.2	×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9.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟610R 8着/16頭+0.7秒 04/19 2阪神89R 9着/10頭+1.8秒 04/05 2阪神48R 11着/11頭+2.3秒 05/10 2京都510R 4着/8頭+1.0秒 03/02 1小倉1210R 8着/16頭+1.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 1.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
5	ソルチェリア	幸	実3.2	◎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走で勝率33%と好調／113日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 6着/9頭+1.2秒 05/02 3京都311R 4着/12頭+0.8秒 01/31 2京都17R 1着/11頭勝利 01/10 1京都34R 5着/11頭+0.7秒 12/21 5阪神61R 1着/12頭勝利
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 113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 24.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ニシノジェダイ	田山	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（106日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 5着/16頭+0.3秒 02/21 1阪神17R 12着/16頭+2.0秒 02/01 2京都28R 3着/11頭+0.2秒 01/17 1京都67R 4着/15頭+0.6秒 11/30 4京都84R 6着/16頭+0.9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 6.7着 △ ローテーション 106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 8.9% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ゼットレジーナ	国分恭	実146.6	▽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9.7着と低調／455日ぶりの実戦）
前5走 06/22 3阪神612R 13着/15頭+2.1秒 05/04 2京都49R 7着/10頭+2.2秒 04/20 2阪神812R 9着/16頭+1.9秒 01/18 1中京69R 13着/16頭+1.3秒 12/14 7京都510R 10着/12頭+2.1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 9.7着 (不振) × 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 455日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	エリカヴェネチア	高杉	実70.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都512R 11着/13頭+1.8秒 01/11 1京都49R 9着/10頭+2.9秒 12/21 5阪神68R 7着/15頭+0.8秒 10/25 3京都87R 1着/11頭勝利 10/05 3京都26R 7着/14頭+0.5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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
9	フラッシング	Ｍデムーロ	実61.2	▽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33%と適性高／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都108R 8着/12頭+1.1秒 05/10 1新潟410R 6着/14頭+1.0秒 03/15 1阪神88R 5着/11頭+1.0秒 02/22 1阪神212R 10着/16頭+1.1秒 02/07 1小倉510R 13着/16頭+2.2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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 119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 1.2% (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	ヒデノレインボー	藤懸	実120.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（525日ぶりの実戦）
前5走 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0秒 04/13 2阪神68R 6着/12頭+1.0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 6.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 525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。
11	アートレスマインド	北村友	実13.7	△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／266日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山88R 5着/13頭+1.8秒 12/13 5阪神310R 3着/14頭+0.6秒 11/15 4京都37R 1着/16頭勝利 09/27 4阪神86R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2小倉712R 6着/16頭+0.6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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 266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 6.2% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
12	サンライズケヴィン	松若	実5.4	▲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／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 2東京510R 14着/15頭+3.9秒 03/28 3中山110R 5着/10頭+1.6秒 02/28 1小倉117R 1着/13頭勝利 12/14 5阪神41R 1着/11頭勝利 11/15 4京都33R 2着/10頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 134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 13.5% (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。
13	チムニートップス	小沢	実125.2	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 03/28 2阪神112R 10着/14頭+1.6秒 01/31 2京都18R 1着/10頭勝利 12/07 5中京23R 5着/14頭+0.7秒 10/05 3京都26R 6着/14頭+0.4秒 09/14 4阪神48R 5着/13頭+1.2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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 176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 0.7% (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。
14	タイガースパーク	田口	実22.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（484日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 7着/13頭+1.0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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 484日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	テイエムパイロット	柴田裕	実24.6	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都212R 8着/14頭+1.3秒 03/29 2阪神29R 1着/15頭勝利 03/14 1阪神77R 10着/16頭+1.5秒 11/23 4京都66R 8着/16頭+0.8秒 10/26 3京都96R 3着/11頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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

ソルチェリア

騎手幸

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ゼンエスポワール

4.4倍

EV -6%

▲12サンライズケヴィン

5.4倍

EV -27%

出走馬全15頭

◎5

ソルチェリア

幸

3.2倍

-23%

›

○3

ゼンエスポワール

角田和

4.4倍

-6%

›

▲12

サンライズケヴィン

松若

5.4倍

-27%

›

△2

マシン

川田

5.9倍

-37%

›

△6

ニシノジェダイ

田山

8.8倍

-21%

›

△11

アートレスマインド

北村友

13.7倍

-14%

›

▽14

タイガースパーク

田口

22.0倍

+5%

›

▽15

テイエムパイロット

柴田裕

24.6倍

+11%

›

×4

ハイディージェン

西塚

37.2倍

-53%

›

▽9

フラッシング

Ｍデムーロ

61.2倍

-23%

›

▽8

エリカヴェネチア

高杉

70.3倍

-45%

›

▽1

クリノラピダス

酒井

76.8倍

-39%

›

▽10

ヒデノレインボー

藤懸

120.3倍

-12%

›

▽13

チムニートップス

小沢

125.2倍

-9%

›

▽7

ゼットレジーナ

国分恭

146.6倍

+6%

›

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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