阪神 10R 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

10R 阪神競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォーカライズ	田山	実3.1	B◎ A◎勝率24% EV-26% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 6着/16頭+1.0秒 04/05 2阪神45R 4着/13頭+0.7秒 01/31 1東京17R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神12R 1着/16頭勝利 10/11 3京都32R 3着/8頭+0.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.9% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.7% / 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。
2	ストップザタイム	幸	実6.2	B△ A▲勝率10% EV-40% 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24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 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 496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 7.9% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -41% ※ 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	テーオーシュタイン	藤懸	実19.9	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（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118R 6着/12頭+0.3秒 03/29 2阪神27R 1着/14頭勝利 03/15 1阪神87R 6着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 3着/18頭+0.3秒 11/15 4京都37R 12着/16頭+1.9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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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 4.8% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
4	アジュマン	鮫島駿	実26.8	B▽ A▽勝率3% EV-30% 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118R 9着/12頭+0.5秒 04/18 2阪神710R 2着/9頭+0.0秒 03/28 2阪神110R 2着/11頭+0.0秒 02/22 1阪神29R 6着/10頭+0.4秒 12/07 5阪神212R 17着/17頭+2.3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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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 2.6% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 -31% ※ 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	シーミハットク	高杉	実8.9	B△ A△勝率9% EV-24% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 6着/9頭+0.8秒 04/04 2阪神311R 4着/14頭+0.5秒 03/15 1阪神86R 1着/11頭勝利 02/14 2京都59R 5着/11頭+0.6秒 11/08 5東京111R 13着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 118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 9.9% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。
6	オーシャントライブ	小沢	実71.3	B▽ A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 468日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
7	ウィルサヴァイブ	横山典	実16.7	B▽ A▽勝率5% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京79R 6着/9頭+0.4秒 02/15 1小倉89R 4着/7頭+1.0秒 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0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 4.0着 △ ローテーション 133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 4.8% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.5% / 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。
8	ショウナンバルドル	岩田望	実7.8	B▲ A△勝率9% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/24 3京都109R 2着/10頭+0.1秒 04/25 3京都112R 2着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神58R 5着/10頭+0.3秒 12/27 5阪神712R 9着/9頭+2.5秒 12/21 5中京610R 3着/10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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125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 9.9% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -34% ※ 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	ストームサンダー	斎藤	実63.3	B▽ A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 8着/11頭+1.3秒 04/04 2阪神311R 7着/14頭+0.8秒 12/21 5阪神611R 9着/14頭+1.2秒 11/24 5東京611R 12着/12頭+2.7秒 10/26 3京都99R 3着/8頭+0.3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) △ ローテーション 139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 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 -25% ※ 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	フェイトライン	坂井	実50.1	B▽ A▽勝率1% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 10着/15頭+0.6秒 03/15 1阪神87R 5着/13頭+0.3秒 03/01 1阪神48R 3着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉44R 10着/12頭+6.8秒 11/08 5東京112R 6着/14頭+0.9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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -41% ※ 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	ジーティーマン	西村淳	実4.2	B○ A○勝率23% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 2着/11頭+0.3秒 05/17 2東京89R 4着/12頭+0.5秒 04/05 2阪神48R 6着/11頭+0.3秒 02/15 2京都69R 2着/11頭+0.5秒 11/29 4京都77R 1着/18頭勝利
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 4.0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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.9% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.8% / 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。
12	スナークピカソ	吉村	実80.5	B× A▽勝率1% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 7着/11頭+1.0秒 05/09 3京都59R 5着/11頭+0.7秒 03/14 1中京17R 1着/16頭勝利 02/22 1小倉109R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京412R 5着/16頭+0.1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) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
13	ツーネサーン	富田	実50.4	B▽ A▽勝率1% EV-40% 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／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京910R 3着/16頭+0.1秒 05/10 2東京68R 2着/11頭+0.0秒 04/04 2阪神312R 13着/15頭+1.3秒 03/29 2阪神212R 6着/16頭+0.8秒 02/15 1東京68R 9着/14頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。
14	アイガーリー推奨	菱田	実16.2	B△ A△勝率8% EV+35% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都79R 10着/10頭+1.6秒 04/25 3京都18R 4着/6頭+0.2秒 03/22 1中京49R 6着/10頭+0.9秒 02/14 2京都59R 11着/11頭+1.3秒 11/15 4京都311R 3着/8頭+0.9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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 +35% ※ 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 ◎

ヴォーカライズ

騎手田山

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ジーティーマン

4.2倍

EV -3%

▲A:△8ショウナンバルドル

7.8倍

EV -22%

出走馬全14頭

◎A:◎1

ヴォーカライズ

田山

3.1倍

-28%

›

○A:○11

ジーティーマン

西村淳

4.2倍

-3%

›

▲A:△8

ショウナンバルドル

岩田望

7.8倍

-22%

›

△A:△5

シーミハットク

高杉

8.9倍

-12%

›

△A:▲2

ストップザタイム

幸

6.2倍

-50%

›

△A:△14

アイガーリー

菱田

16.2倍

+28%

›

▽A:▽7

ウィルサヴァイブ

横山典

16.7倍

-20%

›

▽A:▽3

テーオーシュタイン

藤懸

19.9倍

-5%

›

▽A:▽4

アジュマン

鮫島駿

26.8倍

-31%

›

▽A:▽10

フェイトライン

坂井

50.1倍

-23%

›

▽A:▽13

ツーネサーン

富田

50.4倍

-23%

›

▽A:▽9

ストームサンダー

斎藤

63.3倍

-3%

›

▽A:▽6

オーシャントライブ

小沢

71.3倍

+8%

›

×A:▽12

スナークピカソ

吉村

80.5倍

-69%

›

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 14 アイガーリー実16.2倍期待値 +28% 推奨 12.6〜30.0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。

10R 阪神競馬場　発走 15:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴォーカライズ	田山	実3.1	◎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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／154日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京16R 6着/16頭+1.0秒 04/05 2阪神45R 4着/13頭+0.7秒 01/31 1東京17R 3着/16頭+0.4秒 12/06 5阪神12R 1着/16頭勝利 10/11 3京都32R 3着/8頭+0.1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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	ストップザタイム	幸	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24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 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1秒 05/18 1新潟610R 2着/10頭+0.1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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 496日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
3	テーオーシュタイン	藤懸	実19.9	▽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118R 6着/12頭+0.3秒 03/29 2阪神27R 1着/14頭勝利 03/15 1阪神87R 6着/13頭+0.3秒 02/21 1阪神19R 3着/18頭+0.3秒 11/15 4京都37R 12着/16頭+1.9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) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 119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 5.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	アジュマン	鮫島駿	実26.8	▽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118R 9着/12頭+0.5秒 04/18 2阪神710R 2着/9頭+0.0秒 03/28 2阪神110R 2着/11頭+0.0秒 02/22 1阪神29R 6着/10頭+0.4秒 12/07 5阪神212R 17着/17頭+2.3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 4.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 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 2.6% (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。
5	シーミハットク	高杉	実8.9	△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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／118日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 6着/9頭+0.8秒 04/04 2阪神311R 4着/14頭+0.5秒 03/15 1阪神86R 1着/11頭勝利 02/14 2京都59R 5着/11頭+0.6秒 11/08 5東京111R 13着/16頭+1.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
6	オーシャントライブ	小沢	実71.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／468日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7秒 06/15 3東京49R 9着/10頭+1.7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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 468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 1.2% (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	ウィルサヴァイブ	横山典	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 2東京79R 6着/9頭+0.4秒 02/15 1小倉89R 4着/7頭+1.0秒 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0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 4.0着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ショウナンバルドル	岩田望	実7.8	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 05/24 3京都109R 2着/10頭+0.1秒 04/25 3京都112R 2着/11頭+0.0秒 03/07 1阪神58R 5着/10頭+0.3秒 12/27 5阪神712R 9着/9頭+2.5秒 12/21 5中京610R 3着/10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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 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 8.5% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	ストームサンダー	斎藤	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／139日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都610R 8着/11頭+1.3秒 04/04 2阪神311R 7着/14頭+0.8秒 12/21 5阪神611R 9着/14頭+1.2秒 11/24 5東京611R 12着/12頭+2.7秒 10/26 3京都99R 3着/8頭+0.3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) △ ローテーション 139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 1.2% (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。
10	フェイトライン	坂井	実50.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 10着/15頭+0.6秒 03/15 1阪神87R 5着/13頭+0.3秒 03/01 1阪神48R 3着/15頭+0.1秒 02/01 1小倉44R 10着/12頭+6.8秒 11/08 5東京112R 6着/14頭+0.9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 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
11	ジーティーマン	西村淳	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 2着/11頭+0.3秒 05/17 2東京89R 4着/12頭+0.5秒 04/05 2阪神48R 6着/11頭+0.3秒 02/15 2京都69R 2着/11頭+0.5秒 11/29 4京都77R 1着/18頭勝利
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 4.0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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
12	スナークピカソ	吉村	実80.5	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京1110R 7着/11頭+1.0秒 05/09 3京都59R 5着/11頭+0.7秒 03/14 1中京17R 1着/16頭勝利 02/22 1小倉109R 7着/12頭+1.1秒 12/14 5中京412R 5着/16頭+0.1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) △ ローテーション 119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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
13	ツーネサーン	富田	実50.4	▽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／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 2東京910R 3着/16頭+0.1秒 05/10 2東京68R 2着/11頭+0.0秒 04/04 2阪神312R 13着/15頭+1.3秒 03/29 2阪神212R 6着/16頭+0.8秒 02/15 1東京68R 9着/14頭+0.8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 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
14	アイガーリー推奨	菱田	実16.2	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/16 3京都79R 10着/10頭+1.6秒 04/25 3京都18R 4着/6頭+0.2秒 03/22 1中京49R 6着/10頭+0.9秒 02/14 2京都59R 11着/11頭+1.3秒 11/15 4京都311R 3着/8頭+0.9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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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

ヴォーカライズ

騎手田山

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ジーティーマン

4.2倍

EV -4%

▲2ストップザタイム

6.2倍

EV -40%

出走馬全14頭

◎1

ヴォーカライズ

田山

3.1倍

-26%

›

○11

ジーティーマン

西村淳

4.2倍

-4%

›

▲2

ストップザタイム

幸

6.2倍

-40%

›

△8

ショウナンバルドル

岩田望

7.8倍

-33%

›

△5

シーミハットク

高杉

8.9倍

-24%

›

△14

アイガーリー

菱田

16.2倍

+35%

›

▽3

テーオーシュタイン

藤懸

19.9倍

+17%

›

▽7

ウィルサヴァイブ

横山典

16.7倍

-24%

›

▽4

アジュマン

鮫島駿

26.8倍

-30%

›

▽10

フェイトライン

坂井

50.1倍

-40%

›

▽13

ツーネサーン

富田

50.4倍

-40%

›

▽9

ストームサンダー

斎藤

63.3倍

-24%

›

▽6

オーシャントライブ

小沢

71.3倍

-15%

›

▽12

スナークピカソ

吉村

80.5倍

-41%

›

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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 14 アイガーリー実16.2倍期待値 +35% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

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