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	ハンデンドレイク	酒井	実25.2	B▽ A×勝率2% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 14位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -56% ※ 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	アサクサグレース	今村	実5.9	B▲ A◎勝率13% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島110R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神79R 2着/15頭+0.0秒 02/22 1小倉1012R 1着/18頭勝利 10/12 4東京46R 12着/15頭+2.1秒 09/20 4中山68R 5着/15頭+0.9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162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 10.4% (オッズ暗示: 16.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.6% / 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。
3	マリノトニトゥルス	幸	実33.4	B▽ A▽勝率2% EV-41% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 1着/16頭勝利 03/29 3中山212R 5着/11頭+0.3秒 02/10 2京都48R 7着/13頭+0.6秒 01/17 1中山612R 4着/16頭+0.1秒 12/06 5中山112R 6着/13頭+0.3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.7% / 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。
4	インブロリオ	川田	実6.1	B○ A○勝率13% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126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 12.9% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 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。
5	ユウファラオ	松山	実6.9	B◎ A▲勝率12% EV-14% 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9.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 17着/18頭+2.0秒 04/04 2阪神311R 2着/14頭+0.1秒 02/22 1東京89R 8着/10頭+2.4秒 01/31 1東京110R 12着/15頭+1.3秒 11/08 5東京111R 6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 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。
6	ミカッテヨンデイイ	小林脩	実69.8	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12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／588日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 588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 1.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.1% / 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。
7	ディアドコス	吉村	実9.1	B△ A△勝率9% EV-19% 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48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／568日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 568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 7.8% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.8% / 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	アンビバレント	Ｍデムーロ	実26.9	B▽ A×勝率2% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 477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 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.7% / 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。
9	チューラワンサ	北村友	実6.9	B△ A△勝率12% 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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 12着/16頭+1.0秒 01/25 1京都910R 13着/18頭+0.8秒 12/07 5阪神212R 1着/17頭勝利 10/05 4東京29R 5着/17頭+0.3秒 06/08 3阪神212R 1着/16頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147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 10.2% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 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。
10	モーデン	鮫島駿	実18.9	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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 13着/14頭+1.0秒 03/21 1阪神910R 6着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 1着/18頭勝利 02/10 2京都48R 4着/13頭+0.4秒 12/06 5中山112R 9着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 5.6% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 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。
11	ポエットリー	斎藤	実27.3	B▽ A×勝率2% EV-51% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 9着/14頭+0.5秒 03/21 1阪神910R 15着/16頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 6着/18頭+0.8秒 07/26 1札幌111R 3着/12頭+0.5秒 07/05 1函館711R 11着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 期待値 -52% ※ 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	メルトユアハート	田山	実7.5	B△ A△勝率11% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 9着/18頭+1.1秒 10/12 3京都410R 11着/13頭+0.7秒 09/14 4阪神410R 9着/11頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 10着/11頭+1.2秒 05/10 2東京59R 10着/15頭+0.3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 9.7着 (不振) △ ローテーション 168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 10.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.4% / 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。
13	サムハンター	松本	実26.1	B▽ A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／504日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 504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 3.4% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 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。
14	アスミル	太宰	実15.7	B▽ A▽勝率6% EV+0% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 4着/11頭+0.5秒 03/21 1中京311R 13着/17頭+1.2秒 02/28 1阪神310R 6着/9頭+0.7秒 01/31 1東京110R 4着/15頭+0.2秒 12/27 5阪神79R 1着/10頭勝利
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 期待値 +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。
15	ミロワール	古川吉	実14.5	B▽ A▽勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／463日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 463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 4.9% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
16	コト	田口	実102.3	B▽ A▽勝率1% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.3着と低調／238日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 15着/18頭+1.0秒 12/21 5阪神69R 13着/16頭+1.3秒 11/15 5東京310R 15着/18頭+1.6秒 10/04 4東京110R 6着/15頭+0.4秒 08/30 4中京310R 1着/11頭勝利
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 14.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 238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 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 1.1% / 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。

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 ▲

ユウファラオ

騎手松山

単勝オッズ

6.9倍

AI期待値

+4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4インブロリオ

6.1倍

EV -21%

▲A:◎2アサクサグレース

5.9倍

EV -38%

出走馬全16頭

◎A:▲5

ユウファラオ

松山

6.9倍

+4%

›

○A:○4

インブロリオ

川田

6.1倍

-21%

›

▲A:◎2

アサクサグレース

今村

5.9倍

-38%

›

△A:△12

メルトユアハート

田山

7.5倍

-22%

›

△A:△9

チューラワンサ

北村友

6.9倍

-29%

›

△A:△7

ディアドコス

吉村

9.1倍

-28%

›

▽A:▽14

アスミル

太宰

15.7倍

-1%

›

▽A:▽10

モーデン

鮫島駿

18.9倍

+6%

›

▽A:▽15

ミロワール

古川吉

14.5倍

-29%

›

▽A:×13

サムハンター

松本

26.1倍

-12%

›

▽A:×8

アンビバレント

Ｍデムーロ

26.9倍

-9%

›

▽A:×11

ポエットリー

斎藤

27.3倍

-8%

›

▽A:▽3

マリノトニトゥルス

幸

33.4倍

-13%

›

▽A:×1

ハンデンドレイク

酒井

25.2倍

-49%

›

▽A:▽6

ミカッテヨンデイイ

小林脩

69.8倍

-21%

›

▽A:▽16

コト

田口

102.3倍

-38%

›

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

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	ハンデンドレイク	酒井	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 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 10位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	アサクサグレース	今村	実5.9	◎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67%と好調／前走勝利の勢い／162日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島110R 1着/16頭勝利 03/14 1阪神79R 2着/15頭+0.0秒 02/22 1小倉1012R 1着/18頭勝利 10/12 4東京46R 12着/15頭+2.1秒 09/20 4中山68R 5着/15頭+0.9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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 162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 12.6% (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	マリノトニトゥルス	幸	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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟711R 1着/16頭勝利 03/29 3中山212R 5着/11頭+0.3秒 02/10 2京都48R 7着/13頭+0.6秒 01/17 1中山612R 4着/16頭+0.1秒 12/06 5中山112R 6着/13頭+0.3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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
4	インブロリオ	川田	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都812R 3着/13頭+0.1秒 04/25 1福島510R 8着/16頭+0.3秒 02/15 1小倉810R 9着/18頭+0.4秒 01/10 1京都310R 17着/18頭+1.7秒 09/15 4阪神510R 4着/9頭+0.6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 6.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126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 12.6% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
5	ユウファラオ	松山	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京611R 17着/18頭+2.0秒 04/04 2阪神311R 2着/14頭+0.1秒 02/22 1東京89R 8着/10頭+2.4秒 01/31 1東京110R 12着/15頭+1.3秒 11/08 5東京111R 6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 133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 12.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
6	ミカッテヨンデイイ	小林脩	実69.8	▽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11.0着と低調／588日ぶりの実戦）
前5走 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6秒 02/09 1東京410R 11着/16頭+1.6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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 588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 1.1% (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。
7	ディアドコス	吉村	実9.1	△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48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均14.0着と低調／568日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18頭+1.1秒 03/01 1小倉1110R 14着/18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 14.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 568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%) ※ 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	アンビバレント	Ｍデムーロ	実26.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3秒 05/31 2京都1112R 2着/13頭+0.3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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 477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 1.7% (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。
9	チューラワンサ	北村友	実6.9	△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67%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京29R 12着/16頭+1.0秒 01/25 1京都910R 13着/18頭+0.8秒 12/07 5阪神212R 1着/17頭勝利 10/05 4東京29R 5着/17頭+0.3秒 06/08 3阪神212R 1着/16頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147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 12.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
10	モーデン	鮫島駿	実18.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 13着/14頭+1.0秒 03/21 1阪神910R 6着/16頭+0.6秒 03/01 1小倉1210R 1着/18頭勝利 02/10 2京都48R 4着/13頭+0.4秒 12/06 5中山112R 9着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119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 6.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
11	ポエットリー	斎藤	実27.3	×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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2東京1010R 9着/14頭+0.5秒 03/21 1阪神910R 15着/16頭+1.5秒 01/31 1小倉311R 6着/18頭+0.8秒 07/26 1札幌111R 3着/12頭+0.5秒 07/05 1函館711R 11着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119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 1.8% (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	メルトユアハート	田山	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.7着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/05 2阪神410R 9着/18頭+1.1秒 10/12 3京都410R 11着/13頭+0.7秒 09/14 4阪神410R 9着/11頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 10着/11頭+1.2秒 05/10 2東京59R 10着/15頭+0.3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 9.7着 (不振) △ ローテーション 168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 11.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
13	サムハンター	松本	実26.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／504日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 504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 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	アスミル	太宰	実15.7	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 4着/11頭+0.5秒 03/21 1中京311R 13着/17頭+1.2秒 02/28 1阪神310R 6着/9頭+0.7秒 01/31 1東京110R 4着/15頭+0.2秒 12/27 5阪神79R 1着/10頭勝利
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 133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 6.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
15	ミロワール	古川吉	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／463日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9秒 06/14 3阪神310R 7着/16頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 463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 6.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
16	コト	田口	実102.3	▽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14.3着と低調／238日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都910R 15着/18頭+1.0秒 12/21 5阪神69R 13着/16頭+1.3秒 11/15 5東京310R 15着/18頭+1.6秒 10/04 4東京110R 6着/15頭+0.4秒 08/30 4中京310R 1着/11頭勝利
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 14.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 238日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。

AIの本命

AI評価1位

アサクサグレース

騎手今村

単勝オッズ

5.9倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4インブロリオ

6.1倍

EV -23%

▲5ユウファラオ

6.9倍

EV -14%

出走馬全16頭

◎2

アサクサグレース

今村

5.9倍

-25%

›

○4

インブロリオ

川田

6.1倍

-23%

›

▲5

ユウファラオ

松山

6.9倍

-14%

›

△9

チューラワンサ

北村友

6.9倍

-14%

›

△12

メルトユアハート

田山

7.5倍

-14%

›

△7

ディアドコス

吉村

9.1倍

-19%

›

▽15

ミロワール

古川吉

14.5倍

-7%

›

▽14

アスミル

太宰

15.7倍

+0%

›

▽10

モーデン

鮫島駿

18.9倍

+14%

›

×1

ハンデンドレイク

酒井

25.2倍

-55%

›

×13

サムハンター

松本

26.1倍

-54%

›

×11

ポエットリー

斎藤

27.3倍

-51%

›

×8

アンビバレント

Ｍデムーロ

26.9倍

-53%

›

▽3

マリノトニトゥルス

幸

33.4倍

-41%

›

▽6

ミカッテヨンデイイ

小林脩

69.8倍

-23%

›

▽16

コト

田口

102.3倍

+12%

›

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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