阪神 9R 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

9R 阪神競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナイトパイロット	松山	実4.7	B▲ A▲勝率16% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 3位 (上位評価) × 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 14.6% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 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。
2	リーチツモドライチ	川田	実4.3	B○ A○勝率16% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日新潟2R 1着/12頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 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。
3	エランヴィータ	三浦	実7.7	B△ A△勝率13% EV-1% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日福島6R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.8% / 期待値 -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	ベルヴェール	西村淳	実18.4	B▽ A▽勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回1日中京2R 4着/13頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
5	ヌーンベルク	岩田望	実35.4	B▽ A▽勝率4% EV+46% 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5走 1回7日函館1R 4着/9頭 1回5日函館5R 3着/8頭 1回1日札幌2R 1着/8頭 ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.1% / 期待値 +47% ※ 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	ウンディーネ	坂井	実9.0	B△ A△勝率12% EV+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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 3回3日阪神6R 3着/13頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.8% / 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。
7	スマートポーション	武豊	実6.9	B△ A△勝率13% EV-11% 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）
前5走 2回7日中京1R 1着/16頭 ― ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 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。
8	ユイノエスポワール	大野	実2.8	B◎ A◎勝率20% EV-45% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回4日東京4R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 22.6% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.5% / 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。

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 ◎

ユイノエスポワール

騎手大野

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2リーチツモドライチ

4.3倍

EV -2%

▲A:▲1ナイトパイロット

4.7倍

EV -31%

出走馬全8頭

◎A:◎8

ユイノエスポワール

大野

2.8倍

-36%

›

○A:○2

リーチツモドライチ

川田

4.3倍

-2%

›

▲A:▲1

ナイトパイロット

松山

4.7倍

-31%

›

△A:△7

スマートポーション

武豊

6.9倍

+0%

›

△A:△3

エランヴィータ

三浦

7.7倍

-21%

›

△A:△6

ウンディーネ

坂井

9.0倍

-33%

›

▽A:▽4

ベルヴェール

西村淳

18.4倍

-9%

›

▽A:▽5

ヌーンベルク

岩田望

35.4倍

+7%

›

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

9R 阪神競馬場　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナイトパイロット	松山	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (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。
2	リーチツモドライチ	川田	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回4日新潟2R 1着/12頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (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。
3	エランヴィータ	三浦	実7.7	△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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 2回1日福島6R 1着/10頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ベルヴェール	西村淳	実18.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回1日中京2R 4着/13頭 ― ― ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	ヌーンベルク	岩田望	実35.4	▽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5走 1回7日函館1R 4着/9頭 1回5日函館5R 3着/8頭 1回1日札幌2R 1着/8頭 ― ―
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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	ウンディーネ	坂井	実9.0	△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3.0着と安定／前走3着）
前5走 3回3日阪神6R 3着/13頭+4.0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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	スマートポーション	武豊	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）
前5走 2回7日中京1R 1着/16頭 ― ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (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。
8	ユイノエスポワール	大野	実2.8	◎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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 3回4日東京4R 1着/14頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 19.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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

ユイノエスポワール

騎手大野

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2リーチツモドライチ

4.3倍

EV -30%

▲1ナイトパイロット

4.7倍

EV -23%

出走馬全8頭

◎8

ユイノエスポワール

大野

2.8倍

-45%

›

○2

リーチツモドライチ

川田

4.3倍

-30%

›

▲1

ナイトパイロット

松山

4.7倍

-23%

›

△7

スマートポーション

武豊

6.9倍

-11%

›

△3

エランヴィータ

三浦

7.7倍

-1%

›

△6

ウンディーネ

坂井

9.0倍

+6%

›

▽4

ベルヴェール

西村淳

18.4倍

+17%

›

▽5

ヌーンベルク

岩田望

35.4倍

+46%

›

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

両モデルとも見送り

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