阪神 7R 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

7R 阪神競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランスオブヒーロー	松山	実9.6	B△ A△勝率8% EV-27% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 1着/16頭勝利 04/18 2阪神74R 5着/18頭+0.5秒 12/28 5阪神83R 2着/18頭+0.0秒 10/13 3京都55R 6着/11頭+1.1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 154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 6.6% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
2	エンジェルボイス	武豊	実37.1	B▽ A▽勝率4% EV+35% 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走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 4着/9頭+0.3秒 05/17 3京都85R 1着/10頭勝利 03/22 1阪神104R 12着/17頭+1.4秒 02/21 1阪神16R 5着/11頭+1.0秒 01/24 1京都85R 7着/18頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112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 1.7% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.7% / 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。
3	エクリュ	松若	実47.6	B▽ A▽勝率1% EV-49% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 5着/14頭+0.8秒 03/01 1小倉126R 1着/16頭勝利 01/31 1小倉37R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 5着/13頭+0.4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 167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 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。
4	レインボーステート	北村友一	実25.6	B▽ A△勝率4% EV+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／112日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7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) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
5	エレガンスアスク	岩田望	実2.7	B◎ A○勝率23% EV-37% 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／167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 8着/18頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 7着/15頭+0.4秒 02/10 2京都45R 1着/16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 167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 29.4% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.1% / 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。
6	ウインラウダ	☆田山	実32.1	B▽ A▽勝率4% EV+30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都98R 2着/15頭+0.0秒 05/02 3京都312R 4着/10頭+0.4秒 04/19 1福島49R 11着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉1112R 7着/18頭+0.2秒 12/06 5阪神112R 11着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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。
7	シャーリーゴールド	幸	実33.9	B▽ A▽勝率4% EV+37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 6着/11頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 9着/18頭+1.3秒 11/09 4京都212R 9着/17頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 11着/14頭+1.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 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。
8	コレオシークエンス	浜中	実6.1	B▲ A▲勝率18% EV+9% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 4着/12頭+0.5秒 02/10 2京都411R 4着/9頭+0.1秒 11/15 5東京35R 1着/10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 189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 17.6% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 期待値 +10% ※ 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	ウォーターエルピス	田口	実111.7	B× A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／231日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 231日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (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 13位 / 勝率 0.7% / 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。
10	ベネサルート	小沢	実37.7	B△ A▽勝率4% 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33%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 7着/9頭+0.5秒 03/21 1阪神96R 12着/16頭+3.1秒 12/27 5阪神79R 5着/10頭+0.5秒 11/30 5東京88R 5着/8頭+1.0秒 09/06 4阪神15R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 125日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.1% / 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。
11	ムーンライトラガー	池添	実19.0	B△ A△勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 5着/15頭+0.3秒 05/02 3京都312R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/31 2京都112R 3着/17頭+0.2秒 01/05 1京都212R 4着/15頭+0.3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 5.3着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。
12	サトノアグード	坂井	実2.6	B○ A◎勝率23% EV-39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 1着/18頭勝利 02/28 1阪神35R 2着/14頭+0.0秒 01/24 1小倉12R 3着/16頭+0.4秒 11/23 4京都65R 2着/9頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119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 21.4% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.1% / 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。
13	プチプランス	吉村	実59.7	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走平均10.0着と低調／279日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 279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: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 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。

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 ○

エレガンスアスク

騎手岩田望

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎12サトノアグード

2.6倍

EV -44%

▲A:▲8コレオシークエンス

6.1倍

EV +7%

出走馬全13頭

◎A:○5

エレガンスアスク

岩田望

2.7倍

-20%

›

○A:◎12

サトノアグード

坂井

2.6倍

-44%

›

▲A:▲8

コレオシークエンス

浜中

6.1倍

+7%

›

△A:△1

ランスオブヒーロー

松山

9.6倍

-37%

›

△A:△11

ムーンライトラガー

池添

19.0倍

-4%

›

△A:▽10

ベネサルート

小沢

37.7倍

+69%

›

▽A:▽6

ウインラウダ

☆田山

32.1倍

+29%

›

▽A:▽7

シャーリーゴールド

幸

33.9倍

+23%

›

▽A:△4

レインボーステート

北村友一

25.6倍

-19%

›

▽A:▽2

エンジェルボイス

武豊

37.1倍

-37%

›

▽A:▽3

エクリュ

松若

47.6倍

-38%

›

▽A:▽13

プチプランス

吉村

59.7倍

-23%

›

×A:▽9

ウォーターエルピス

田口

111.7倍

-56%

›

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

7R 阪神競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランスオブヒーロー	松山	実9.6	△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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 3京都16R 1着/16頭勝利 04/18 2阪神74R 5着/18頭+0.5秒 12/28 5阪神83R 2着/18頭+0.0秒 10/13 3京都55R 6着/11頭+1.1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 154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 7.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
2	エンジェルボイス	武豊	実37.1	▽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走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神19R 4着/9頭+0.3秒 05/17 3京都85R 1着/10頭勝利 03/22 1阪神104R 12着/17頭+1.4秒 02/21 1阪神16R 5着/11頭+1.0秒 01/24 1京都85R 7着/18頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (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。
3	エクリュ	松若	実47.6	▽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／167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神69R 5着/14頭+0.8秒 03/01 1小倉126R 1着/16頭勝利 01/31 1小倉37R 2着/16頭+0.0秒 11/29 5東京75R 5着/13頭+0.4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 167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 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	レインボーステート	北村友一	実25.6	△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／112日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7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) △ ローテーション 112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 4.1% (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。
5	エレガンスアスク	岩田望	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／167日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神611R 8着/18頭+0.8秒 03/01 1阪神411R 7着/15頭+0.4秒 02/10 2京都45R 1着/16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 167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 23.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	ウインラウダ	☆田山	実32.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都98R 2着/15頭+0.0秒 05/02 3京都312R 4着/10頭+0.4秒 04/19 1福島49R 11着/16頭+0.7秒 02/28 1小倉1112R 7着/18頭+0.2秒 12/06 5阪神112R 11着/15頭+0.7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 5.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	シャーリーゴールド	幸	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都77R 6着/11頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/10 1京都312R 9着/18頭+1.3秒 11/09 4京都212R 9着/17頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 11着/14頭+1.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
8	コレオシークエンス	浜中	実6.1	▲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／189日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神911R 4着/12頭+0.5秒 02/10 2京都411R 4着/9頭+0.1秒 11/15 5東京35R 1着/10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 189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 18.0% (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。
9	ウォーターエルピス	田口	実111.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／231日ぶりの実戦）
前5走 02/07 2京都312R 14着/15頭+2.3秒 01/25 1京都96R 5着/15頭+0.9秒 10/18 3京都612R 11着/15頭+0.9秒 10/04 3京都17R 13着/18頭+0.8秒 05/24 2京都99R 7着/13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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 231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 0.7% (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。
10	ベネサルート	小沢	実37.7	▽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33%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都105R 7着/9頭+0.5秒 03/21 1阪神96R 12着/16頭+3.1秒 12/27 5阪神79R 5着/10頭+0.5秒 11/30 5東京88R 5着/8頭+1.0秒 09/06 4阪神15R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 125日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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	ムーンライトラガー	池添	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 5着/15頭+0.3秒 05/02 3京都312R 3着/10頭+0.2秒 03/28 1中京57R 8着/15頭+0.7秒 01/31 2京都112R 3着/17頭+0.2秒 01/05 1京都212R 4着/15頭+0.3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 5.3着 △ ローテーション 119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 5.6% (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。
12	サトノアグード	坂井	実2.6	◎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／前走勝利の勢い／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都115R 1着/18頭勝利 02/28 1阪神35R 2着/14頭+0.0秒 01/24 1小倉12R 3着/16頭+0.4秒 11/23 4京都65R 2着/9頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 119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 23.1% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	プチプランス	吉村	実59.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／279日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京68R 10着/16頭+0.8秒 11/30 4京都84R 10着/16頭+1.8秒 10/25 3京都87R 10着/11頭+1.6秒 10/13 4東京59R 6着/18頭+0.3秒 06/08 3東京28R 4着/18頭+0.4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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 279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 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

サトノアグード

騎手坂井

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5エレガンスアスク

2.7倍

EV -37%

▲8コレオシークエンス

6.1倍

EV +9%

出走馬全13頭

◎12

サトノアグード

坂井

2.6倍

-39%

›

○5

エレガンスアスク

岩田望

2.7倍

-37%

›

▲8

コレオシークエンス

浜中

6.1倍

+9%

›

△1

ランスオブヒーロー

松山

9.6倍

-27%

›

△11

ムーンライトラガー

池添

19.0倍

+5%

›

△4

レインボーステート

北村友一

25.6倍

+3%

›

▽6

ウインラウダ

☆田山

32.1倍

+30%

›

▽7

シャーリーゴールド

幸

33.9倍

+37%

›

▽10

ベネサルート

小沢

37.7倍

+53%

›

▽2

エンジェルボイス

武豊

37.1倍

+35%

›

▽3

エクリュ

松若

47.6倍

-49%

›

▽13

プチプランス

吉村

59.7倍

-36%

›

▽9

ウォーターエルピス

田口

111.7倍

-25%

›

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