阪神 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 阪神競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダンシングドール	松若	実9.9	B▲ A▲勝率10% EV0% 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0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 1着/16頭勝利
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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 161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 7.3% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 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。
2	イーブンベター	国分恭	実32.8	B▽ A▽勝率5% EV+59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（239日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
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 4.3着 △ ローテーション 239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 3.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 期待値 +59% ※ 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	タイニーワンダー	☆田山	実1.6	B◎ A×勝率31% EV-50% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 2着/14頭+0.1秒 03/07 1阪神511R 13着/18頭+1.0秒 12/13 5阪神31R 1着/15頭勝利 10/11 3京都36R 2着/11頭+0.5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 2着 (好走) △ ローテーション 112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 46.9% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.7% / 期待値 -51% ※ 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	シャンデヴィーニュ	▲和田陽	実71.4	B▽ A▽勝率1% EV+0% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 14着/14頭+5.2秒 03/14 1阪神71R 1着/13頭勝利 02/10 2京都41R 12着/16頭+2.3秒 01/25 1京都93R 7着/12頭+0.8秒 11/16 4京都42R 10着/15頭+2.1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 14着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (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 12位 / 勝率 1.4% / 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。
5	ワイズギャング	古川吉	実22.4	B△ A△勝率5% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +14% ※ 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	ニーナバイリッカ	◇永島	実129.8	B× A▽勝率1% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／159日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15頭+0.6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 159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 15位 / 勝率 0.9% / 期待値 +14% ※ 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	ハッピーラブソング	菱田	実45.0	B▽ A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 15着/16頭+2.4秒 01/11 1京都42R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 105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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.4% / 期待値 -37% ※ 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	ジョアン	吉村	実11.4	B△ A△勝率10% EV+12% 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9.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 10着/14頭+2.0秒 03/21 1阪神96R 8着/16頭+1.4秒 02/01 2京都26R 11着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神22R 1着/16頭勝利 11/09 4京都24R 3着/16頭+0.4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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 7.3% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。
9	レイム	酒井	実93.3	B× A▽勝率1% EV-17% 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8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5秒 12/07 5中京27R 3着/14頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -61% (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 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -18% ※ 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	ルクスコスモス	岩田望	実6.3	B○ A○勝率13% EV-19% 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0%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134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 14.5% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 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。
11	ベルメサイア	鮫島駿	実62.1	B▽ A▽勝率2% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 9着/16頭+1.9秒 03/15 1中京26R 7着/16頭+1.4秒 11/24 3福島62R 7着/15頭+0.6秒 10/26 4東京97R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2小倉67R 11着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) △ 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 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 1.9% / 期待値 +17% ※ 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	フェミナンジェンヌ	★河原田	実103.6	B▽ A▽勝率1% EV+44% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 12着/12頭+4.7秒 02/10 高知2R 1着/12頭勝利 11/15 5東京36R 11着/14頭+2.2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 12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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.4% / 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。
13	ブルームザスマイル	◇今村	実35.7	B▽ A▽勝率5% EV+73% 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 1福島42R 9着/15頭+2.5秒 02/22 1小倉101R 3着/11頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 8着/16頭+2.0秒 10/12 3京都46R 11着/16頭+3.2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戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 154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 2.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.9% / 期待値 +73% ※ 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	ペンテリコン	浜中	実26.4	B▽ A▽勝率5% EV+28% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 7着/15頭+0.9秒 02/01 1小倉43R 5着/14頭+0.5秒 01/04 1京都18R 4着/16頭+0.5秒 12/07 5阪神27R 2着/11頭+0.1秒 09/28 4阪神96R 7着/16頭+0.7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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133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 3.4% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 期待値 +28% ※ 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	グディンナ推奨	松山	実13.9	B△ A△勝率9% EV+26% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都1012R 3着/16頭+0.4秒 05/09 3京都58R 3着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神17R 5着/16頭+1.2秒 02/15 2京都68R 10着/12頭+1.4秒 08/05 盛岡9R 5着/12頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。

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 ×

タイニーワンダー

騎手 ☆田山

単勝オッズ

1.6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

○A:○10ルクスコスモス

6.3倍

EV -8%

▲A:▲1ダンシングドール

9.9倍

EV -27%

出走馬全15頭

◎A:×3

タイニーワンダー

☆田山

1.6倍

-25%

›

○A:○10

ルクスコスモス

岩田望

6.3倍

-8%

›

▲A:▲1

ダンシングドール

松若

9.9倍

-27%

›

△A:△8

ジョアン

吉村

11.4倍

-16%

›

△A:△15

グディンナ

松山

13.9倍

-31%

›

△A:△5

ワイズギャング

古川吉

22.4倍

-10%

›

▽A:▽14

ペンテリコン

浜中

26.4倍

-8%

›

▽A:▽2

イーブンベター

国分恭

32.8倍

+13%

›

▽A:▽13

ブルームザスマイル

◇今村

35.7倍

-15%

›

▽A:▽7

ハッピーラブソング

菱田

45.0倍

-36%

›

▽A:▽11

ベルメサイア

鮫島駿

62.1倍

-12%

›

▽A:▽12

フェミナンジェンヌ

★河原田

103.6倍

+45%

›

▽A:▽4

シャンデヴィーニュ

▲和田陽

71.4倍

-43%

›

×A:▽9

レイム

酒井

93.3倍

-60%

›

×A:▽6

ニーナバイリッカ

◇永島

129.8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

A. 現行モデル (binary)

単勝 15 グディンナ実13.9倍期待値 -31% 推奨 20.3〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

12R 阪神競馬場　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダンシングドール	松若	実9.9	▲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0%と苦戦傾向／161日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神65R 5着/16頭+0.4秒 03/28 2阪神19R 4着/7頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 9着/15頭+0.5秒 02/01 2京都26R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京11R 1着/16頭勝利
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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
2	イーブンベター	国分恭	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（239日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都84R 8着/16頭+0.6秒 01/12 1京都57R 3着/16頭+0.3秒 12/20 5中京52R 2着/16頭+0.3秒 09/15 4阪神512R 9着/15頭+0.6秒 08/24 4中京24R 1着/16頭勝利
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 4.3着 △ ローテーション 239日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
3	タイニーワンダー	☆田山	実1.6	×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／112日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都126R 2着/14頭+0.1秒 03/07 1阪神511R 13着/18頭+1.0秒 12/13 5阪神31R 1着/15頭勝利 10/11 3京都36R 2着/11頭+0.5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 2着 (好走) △ ローテーション 112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 30.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
4	シャンデヴィーニュ	▲和田陽	実71.4	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 14着/14頭+5.2秒 03/14 1阪神71R 1着/13頭勝利 02/10 2京都41R 12着/16頭+2.3秒 01/25 1京都93R 7着/12頭+0.8秒 11/16 4京都42R 10着/15頭+2.1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 14着 (大敗) △ ローテーション 155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 1.4% (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。
5	ワイズギャング	古川吉	実22.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2東京86R 3着/8頭+1.3秒 04/26 3京都26R 4着/11頭+0.4秒 02/22 1阪神26R 3着/11頭+0.9秒 02/01 2京都26R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京69R 4着/16頭+0.3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 3.3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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (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。
6	ニーナバイリッカ	◇永島	実129.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／159日ぶりの実戦）
前5走 04/14 笠松6R 1着/10頭勝利 12/30 笠松3R 1着/9頭勝利 12/12 笠松6R 3着/10頭+0.0秒 11/27 笠松3R 1着/8頭勝利 09/14 4阪神44R 8着/15頭+0.6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 159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 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。
7	ハッピーラブソング	菱田	実45.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神27R 15着/16頭+2.4秒 01/11 1京都42R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 105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 1.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	ジョアン	吉村	実11.4	△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9.7着と低調／155日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神76R 10着/14頭+2.0秒 03/21 1阪神96R 8着/16頭+1.4秒 02/01 2京都26R 11着/16頭+1.4秒 12/07 5阪神22R 1着/16頭勝利 11/09 4京都24R 3着/16頭+0.4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 9.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 155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 9.9% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
9	レイム	酒井	実93.3	▽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8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 14着/16頭+1.2秒 05/09 3京都58R 4着/16頭+0.7秒 01/24 1京都84R 6着/16頭+0.5秒 12/20 5阪神58R 5着/13頭+0.5秒 12/07 5中京27R 3着/14頭+0.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 14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) -18% (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。
10	ルクスコスモス	岩田望	実6.3	○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0%と苦戦傾向／134日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都58R 8着/16頭+1.2秒 03/28 2阪神17R 2着/12頭+0.2秒 03/14 1中京18R 5着/16頭+0.4秒 02/01 2京都28R 5着/11頭+0.6秒 11/12 大井9R 2着/11頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 134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 12.8% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
11	ベルメサイア	鮫島駿	実62.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京27R 9着/16頭+1.9秒 03/15 1中京26R 7着/16頭+1.4秒 11/24 3福島62R 7着/15頭+0.6秒 10/26 4東京97R 3着/13頭+0.3秒 07/13 2小倉67R 11着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
12	フェミナンジェンヌ	★河原田	実103.6	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都67R 12着/12頭+4.7秒 02/10 高知2R 1着/12頭勝利 11/15 5東京36R 11着/14頭+2.2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 12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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (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。
13	ブルームザスマイル	◇今村	実35.7	▽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 1福島42R 9着/15頭+2.5秒 02/22 1小倉101R 3着/11頭+1.3秒 01/25 1小倉21R 8着/16頭+2.0秒 10/12 3京都46R 11着/16頭+3.2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戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 154日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
14	ペンテリコン	浜中	実26.4	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟48R 7着/15頭+0.9秒 02/01 1小倉43R 5着/14頭+0.5秒 01/04 1京都18R 4着/16頭+0.5秒 12/07 5阪神27R 2着/11頭+0.1秒 09/28 4阪神96R 7着/16頭+0.7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 5.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
15	グディンナ推奨	松山	実13.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/24 3京都1012R 3着/16頭+0.4秒 05/09 3京都58R 3着/16頭+0.7秒 02/21 1阪神17R 5着/16頭+1.2秒 02/15 2京都68R 10着/12頭+1.4秒 08/05 盛岡9R 5着/12頭+0.6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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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

タイニーワンダー

騎手 ☆田山

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ルクスコスモス

6.3倍

EV -19%

▲1ダンシングドール

9.9倍

EV 0%

出走馬全15頭

×3

タイニーワンダー

☆田山

1.6倍

-50%

›

○10

ルクスコスモス

岩田望

6.3倍

-19%

›

▲1

ダンシングドール

松若

9.9倍

›

△8

ジョアン

吉村

11.4倍

+12%

›

△15

グディンナ

松山

13.9倍

+26%

›

△5

ワイズギャング

古川吉

22.4倍

+14%

›

▽14

ペンテリコン

浜中

26.4倍

+28%

›

▽2

イーブンベター

国分恭

32.8倍

+59%

›

▽13

ブルームザスマイル

◇今村

35.7倍

+73%

›

▽11

ベルメサイア

鮫島駿

62.1倍

+17%

›

▽7

ハッピーラブソング

菱田

45.0倍

-36%

›

▽4

シャンデヴィーニュ

▲和田陽

71.4倍

+0%

›

▽12

フェミナンジェンヌ

★河原田

103.6倍

+44%

›

▽9

レイム

酒井

93.3倍

-17%

›

▽6

ニーナバイリッカ

◇永島

129.8倍

+14%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 15 グディンナ実13.9倍期待値 +26% 推奨 11.0〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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