阪神 6R 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

6R 阪神競馬場　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランドブレイブ	国分恭	実106.8	B▽ A▽勝率0% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 10着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 11着/16頭+1.3秒 02/07 2京都312R 11着/15頭+1.0秒 01/25 1京都96R 12着/15頭+1.5秒 12/14 5中京48R 16着/16頭+3.1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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -48% ※ 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	ケイアイアマゾン推奨	藤懸	実13.7	B△ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 154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 10.5% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +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。
3	ビズロード	菱田	実15.4	B▽ A×勝率2% EV-69% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 7着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神23R 1着/11頭勝利 02/07 2京都34R 4着/16頭+1.7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) △ ローテーション 119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 4.1% (オッズ暗示: 6.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -70% ※ 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	エイシンマールス	荻野極	実15.3	B▽ A▽勝率6% EV-15% 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／前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中京38R 3着/16頭+0.4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 5.3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 182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 4.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
5	シーリュウシー	小沢	実108.7	B× A▽勝率1% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 2着/12頭+0.4秒 05/23 3京都97R 10着/16頭+2.2秒 03/08 1阪神66R 4着/9頭+1.1秒 02/28 1小倉119R 16着/16頭+3.7秒 02/15 1小倉88R 7着/15頭+2.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 2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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
6	サンマルミッション	田村	実108.0	B▽ A×勝率0% EV-50% 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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都57R 9着/11頭+1.7秒 02/10 2京都44R 8着/9頭+3.6秒 01/24 1京都87R 10着/11頭+1.6秒 11/20 川崎10R 8着/12頭+1.1秒 03/08 2中山38R 9着/16頭+1.4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 9.0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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 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。
7	ブルーストレイル	城戸	実257.4	B▽ A▽勝率0% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 188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 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 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。
8	ウルフ	松本	実4.4	B◎ A○勝率24% EV+7% 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／111日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 4着/12頭+1.4秒 05/02 1新潟19R 6着/15頭+1.0秒 12/14 5中京45R 1着/13頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.5% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 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。
9	モズプリヴェール	松山	実18.3	B▽ A▽勝率5% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 6着/10頭+0.7秒 01/18 1京都77R 5着/11頭+0.7秒 01/05 1京都27R 7着/15頭+1.7秒 12/06 5阪神17R 9着/14頭+1.2秒 09/06 4阪神13R 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戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.0% / 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。
10	メイショウペイト	加藤	実37.4	B▽ A×勝率1% EV-66% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 14着/16頭+2.9秒 04/11 2阪神55R 4着/12頭+1.2秒 03/29 1中京62R 1着/14頭勝利 03/14 1中京15R 12着/18頭+1.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 139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 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -66% ※ 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	ブリオメンテ	武豊	実4.7	B▲ A▲勝率12% EV-43% 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／223日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都67R 7着/13頭+1.8秒 01/24 1京都87R 2着/11頭+0.0秒 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 223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 12.4% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 -43% ※ 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	ワルトシュタイン	松若	実25.7	B▽ A×勝率1% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118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 2.1% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -63% ※ 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	ミランド	岩田望	実4.3	B○ A◎勝率24% EV-1% 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／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14頭+0.7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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195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 16.8% (オッズ暗示: 23.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 期待値 -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。
14	ダノンアンドレ	鮫島駿	実76.7	B× A▽勝率1% EV-29% 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／前走勝利の勢い／213日ぶりの実戦）
前5走 02/25 高知2R 1着/10頭勝利 11/16 4京都44R 6着/11頭+1.3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戦の調子勝率 50% (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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.9% / 期待値 -30% ※ 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	ララオウ	☆田山	実6.9	B△ A△勝率10% EV-26% 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50%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 9着/9頭+2.8秒 04/18 1福島32R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 147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 10.6% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 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。
16	シオンダンサー	北村友	実12.8	B△ A△勝率6% EV-26% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 11着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神101R 1着/14頭勝利 02/22 1小倉101R 2着/11頭+0.8秒 10/12 3京都46R 2着/16頭+0.6秒 ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126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 6.4% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 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。

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 ○

ウルフ

騎手松本

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

+7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎13ミランド

4.3倍

EV -27%

▲A:▲11ブリオメンテ

4.7倍

EV -41%

出走馬全16頭

◎A:○8

ウルフ

松本

4.4倍

+7%

›

○A:◎13

ミランド

岩田望

4.3倍

-27%

›

▲A:▲11

ブリオメンテ

武豊

4.7倍

-41%

›

△A:△15

ララオウ

☆田山

6.9倍

-27%

›

△A:△2

ケイアイアマゾン

藤懸

13.7倍

+44%

›

△A:△16

シオンダンサー

北村友

12.8倍

-18%

›

▽A:▽9

モズプリヴェール

松山

18.3倍

-6%

›

▽A:▽4

エイシンマールス

荻野極

15.3倍

-29%

›

▽A:×3

ビズロード

菱田

15.4倍

-36%

›

▽A:×12

ワルトシュタイン

松若

25.7倍

-45%

›

▽A:×10

メイショウペイト

加藤

37.4倍

-39%

›

▽A:▽1

ランドブレイブ

国分恭

106.8倍

-43%

›

▽A:×6

サンマルミッション

田村

108.0倍

-47%

›

×A:▽14

ダノンアンドレ

鮫島駿

76.7倍

-62%

›

×A:▽5

シーリュウシー

小沢

108.7倍

-55%

›

▽A:▽7

ブルーストレイル

城戸

257.4倍

+4%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 ケイアイアマゾン実13.7倍期待値 +44% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

6R 阪神競馬場　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランドブレイブ	国分恭	実106.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 10着/16頭+1.6秒 03/14 1中京18R 11着/16頭+1.3秒 02/07 2京都312R 11着/15頭+1.0秒 01/25 1京都96R 12着/15頭+1.5秒 12/14 5中京48R 16着/16頭+3.1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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 0.5% (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。
2	ケイアイアマゾン推奨	藤懸	実13.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 04/25 3京都17R 7着/14頭+1.4秒 04/05 2阪神45R 5着/13頭+1.0秒 03/14 1中京16R 7着/16頭+1.8秒 12/21 5阪神64R 1着/12頭勝利 12/06 5阪神12R 8着/16頭+2.2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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 154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 7.3% (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。
3	ビズロード	菱田	実15.4	×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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都119R 7着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神23R 1着/11頭勝利 02/07 2京都34R 4着/16頭+1.7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) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	エイシンマールス	荻野極	実15.3	▽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／前走3着／182日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京56R 3着/16頭+0.5秒 02/28 1阪神37R 3着/16頭+0.2秒 02/14 2京都57R 10着/15頭+0.9秒 01/12 1京都57R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5中京38R 3着/16頭+0.4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 5.3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 182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 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
5	シーリュウシー	小沢	実108.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都116R 2着/12頭+0.4秒 05/23 3京都97R 10着/16頭+2.2秒 03/08 1阪神66R 4着/9頭+1.1秒 02/28 1小倉119R 16着/16頭+3.7秒 02/15 1小倉88R 7着/15頭+2.2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 5.3着 ○ 前走実績前走 2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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	サンマルミッション	田村	実108.0	×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／140日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都57R 9着/11頭+1.7秒 02/10 2京都44R 8着/9頭+3.6秒 01/24 1京都87R 10着/11頭+1.6秒 11/20 川崎10R 8着/12頭+1.1秒 03/08 2中山38R 9着/16頭+1.4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 9.0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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
7	ブルーストレイル	城戸	実257.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京47R 11着/15頭+1.9秒 03/08 1阪神66R 5着/9頭+1.7秒 02/22 1阪神28R 5着/15頭+0.8秒 02/10 2京都44R 5着/9頭+2.2秒 02/01 2京都27R 7着/9頭+1.4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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ウルフ	松本	実4.4	○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／111日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神212R 4着/12頭+1.4秒 05/02 1新潟19R 6着/15頭+1.0秒 12/14 5中京45R 1着/13頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.0% (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。
9	モズプリヴェール	松山	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神66R 6着/10頭+0.7秒 01/18 1京都77R 5着/11頭+0.7秒 01/05 1京都27R 7着/15頭+1.7秒 12/06 5阪神17R 9着/14頭+1.2秒 09/06 4阪神13R 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戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 167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 5.0% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	メイショウペイト	加藤	実37.4	×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／139日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京65R 14着/16頭+2.9秒 04/11 2阪神55R 4着/12頭+1.2秒 03/29 1中京62R 1着/14頭勝利 03/14 1中京15R 12着/18頭+1.4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) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
11	ブリオメンテ	武豊	実4.7	▲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／223日ぶりの実戦）
前5走 02/15 2京都67R 7着/13頭+1.8秒 01/24 1京都87R 2着/11頭+0.0秒 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 223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 12.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ワルトシュタイン	松若	実25.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都123R 3着/16頭+0.5秒 04/18 1福島34R 13着/15頭+3.2秒 02/28 1阪神34R 10着/14頭+2.4秒 02/07 2京都31R 4着/10頭+0.6秒 01/24 1小倉11R 5着/10頭+1.3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 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 118日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
13	ミランド	岩田望	実4.3	◎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／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神82R 1着/14頭勝利 02/15 1小倉85R 9着/16頭+1.0秒 12/27 5阪神75R 6着/14頭+0.7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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195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 24.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
14	ダノンアンドレ	鮫島駿	実76.7	▽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／前走勝利の勢い／213日ぶりの実戦）
前5走 02/25 高知2R 1着/10頭勝利 11/16 4京都44R 6着/11頭+1.3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戦の調子勝率 50% (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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
15	ララオウ	☆田山	実6.9	△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50%と好調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都39R 9着/9頭+2.8秒 04/18 1福島32R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 147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 10.5% (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。
16	シオンダンサー	北村友	実12.8	△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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都96R 11着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神101R 1着/14頭勝利 02/22 1小倉101R 2着/11頭+0.8秒 10/12 3京都46R 2着/16頭+0.6秒 ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126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 5.6% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

ミランド

騎手岩田望

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ウルフ

4.4倍

EV +7%

▲11ブリオメンテ

4.7倍

EV -43%

出走馬全16頭

◎13

ミランド

岩田望

4.3倍

-1%

›

○8

ウルフ

松本

4.4倍

+7%

›

▲11

ブリオメンテ

武豊

4.7倍

-43%

›

△15

ララオウ

☆田山

6.9倍

-26%

›

△2

ケイアイアマゾン

藤懸

13.7倍

+3%

›

△16

シオンダンサー

北村友

12.8倍

-26%

›

▽4

エイシンマールス

荻野極

15.3倍

-15%

›

▽9

モズプリヴェール

松山

18.3倍

-4%

›

×3

ビズロード

菱田

15.4倍

-69%

›

×12

ワルトシュタイン

松若

25.7倍

-63%

›

▽5

シーリュウシー

小沢

108.7倍

-4%

›

×10

メイショウペイト

加藤

37.4倍

-66%

›

▽14

ダノンアンドレ

鮫島駿

76.7倍

-29%

›

▽1

ランドブレイブ

国分恭

106.8倍

-47%

›

×6

サンマルミッション

田村

108.0倍

-50%

›

▽7

ブルーストレイル

城戸

257.4倍

+20%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 ケイアイアマゾン実13.7倍期待値 +0% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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