阪神 11R 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

11R 阪神競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジューンアヲニヨシ推奨	富田	実15.4	B△ A△勝率7% EV+5% 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 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 489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 6.6% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 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。
2	ゼットリアン	松若	実24.8	B▽ A×勝率2% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（553日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7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 4.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 553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 4.3% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.8% / 期待値 -55% ※ 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	メイショウズイウン	石橋脩	実18.5	B▽ A▽勝率7% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京410R 11着/16頭+1.3秒 04/18 2阪神711R 13着/16頭+2.1秒 03/22 1阪神1010R 6着/16頭+0.3秒 12/20 5中京511R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 3着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 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。
4	ダイシンピスケス	松本	実107.9	▽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33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／510日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 510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 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。
5	ハピ	幸	実22.2	B▽ A×勝率2% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 497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 2.7% (オッズ暗示: 4.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.8% / 期待値 -60% ※ 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	ギュルヴィ	武豊	実4.0	B◎ A◎勝率15% EV-38% 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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京1012R 1着/16頭勝利 05/02 2東京39R 2着/16頭+0.0秒 03/28 2阪神112R 1着/14頭勝利 12/13 5中京33R 1着/12頭勝利 11/15 4京都37R 2着/16頭+0.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 25.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.3% / 期待値 -39% ※ 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	ミッキークレスト	酒井	実59.4	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8.7着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島111R 9着/15頭+1.4秒 02/07 2京都311R 4着/16頭+0.8秒 11/22 4京都511R 13着/16頭+3.0秒 03/02 1阪神210R 1着/10頭勝利 01/12 1中京49R 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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 168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 2.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 1.0% / 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	ダブルジョーク	池添	実15.6	B▽ A▽勝率6% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 497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 5.9% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。
9	ルシュヴァルドール	坂井	実29.1	B▽ A▽勝率6% EV+80% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神711R 15着/16頭+3.0秒 03/22 1阪神1010R 15着/16頭+1.8秒 01/25 1京都911R 3着/16頭+0.1秒 12/21 5阪神610R 1着/16頭勝利 10/26 3京都910R 14着/14頭+15.3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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +80% ※ 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	サイモンザナドゥ	川田	実7.2	B▲ A▲勝率13% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 497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 8.2% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 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。
11	ヴァルツァーシャル	斎藤	実14.9	B△ A△勝率7% EV+2% 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100%と好調／前走勝利の勢い／916日ぶりの実戦）
前5走 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 916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 6.6% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 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。
12	マイノワール	浜中	実18.3	B▽ A▽勝率7% EV+18% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/25 3京都110R 1着/11頭勝利 03/29 1中京610R 3着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神39R 7着/9頭+1.3秒 01/24 1京都810R 4着/15頭+0.2秒 09/13 4阪神310R 1着/9頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.6% / 期待値 +19% ※ 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	ラムジェット	三浦	実4.0	B○ A○勝率15% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（216日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京811R 8着/16頭+0.9秒 12/07 5中京211R 3着/16頭+0.4秒 11/09 4京都211R 4着/15頭+0.5秒 09/07 ソウル0R 3着/11頭 07/02 大井11R 6着/13頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 216日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 期待値 -39% ※ 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	リアレスト	荻野極	実11.5	B△ A△勝率9% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京410R 7着/16頭+0.7秒 02/28 1阪神311R 9着/16頭+0.7秒 02/07 2京都311R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都511R 6着/16頭+0.9秒 10/19 4東京711R 6着/12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 6.3着 △ ローテーション 146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 8.2% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 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。
15	カズタンジャー	西村淳	実21.0	B▽ A×勝率2% EV-62% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（145日ぶりの実戦）
前5走 05/04 名古屋11R 5着/12頭+1.1秒 03/11 船橋11R 3着/12頭+0.3秒 02/12 佐賀10R 4着/12頭+1.5秒 12/24 名古屋10R 2着/9頭+0.1秒 09/30 金沢10R 3着/12頭+1.4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 4.0着 △ ローテーション 145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 4.3% (オッズ暗示: 4.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.8% / 期待値 -62% ※ 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	オニャンコポン	Ｍデムーロ	実26.4	B▽ A×勝率2% EV-53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 469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 2.7% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.8% / 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。

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 ◎

ギュルヴィ

騎手武豊

単勝オッズ

4.0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:○13ラムジェット

4.0倍

EV -45%

▲A:▲10サイモンザナドゥ

7.2倍

EV -41%

出走馬全16頭

◎A:◎6

ギュルヴィ

武豊

4.0倍

-36%

›

○A:○13

ラムジェット

三浦

4.0倍

-45%

›

▲A:▲10

サイモンザナドゥ

川田

7.2倍

-41%

›

△A:△14

リアレスト

荻野極

11.5倍

-5%

›

△A:△11

ヴァルツァーシャル

斎藤

14.9倍

-2%

›

△A:△1

ジューンアヲニヨシ

富田

15.4倍

+0%

›

▽A:▽3

メイショウズイウン

石橋脩

18.5倍

+21%

›

▽A:▽9

ルシュヴァルドール

坂井

29.1倍

+90%

›

▽A:▽8

ダブルジョーク

池添

15.6倍

-7%

›

▽A:▽12

マイノワール

浜中

18.3倍

+8%

›

▽A:×15

カズタンジャー

西村淳

21.0倍

-9%

›

▽A:×2

ゼットリアン

松若

24.8倍

+7%

›

▽A:×5

ハピ

幸

22.2倍

-39%

›

▽A:×16

オニャンコポン

Ｍデムーロ

26.4倍

-28%

›

▽A:▽7

ミッキークレスト

酒井

59.4倍

+23%

›

▽4

ダイシンピスケス

松本

107.9倍

-43%

›

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 1 ジューンアヲニヨシ実15.4倍期待値 +1% 推奨 15.3〜30.0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。

11R 阪神競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジューンアヲニヨシ推奨	富田	実15.4	△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 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9秒 05/25 2京都1011R 12着/17頭+1.9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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 489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 6.9% (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。
2	ゼットリアン	松若	実24.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（553日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7秒 03/22 1阪神710R 4着/14頭+0.7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 4.0着 ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 553日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	メイショウズイウン	石橋脩	実18.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京410R 11着/16頭+1.3秒 04/18 2阪神711R 13着/16頭+2.1秒 03/22 1阪神1010R 6着/16頭+0.3秒 12/20 5中京511R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 3着/14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戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (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。
4	ダイシンピスケス	松本	実107.9	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8秒 05/04 2東京410R 9着/16頭+1.8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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 510日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ハピ	幸	実22.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3着/16頭+0.3秒 05/17 1新潟511R 3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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 497日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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	ギュルヴィ	武豊	実4.0	◎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4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/24 2東京1012R 1着/16頭勝利 05/02 2東京39R 2着/16頭+0.0秒 03/28 2阪神112R 1着/14頭勝利 12/13 5中京33R 1着/12頭勝利 11/15 4京都37R 2着/16頭+0.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125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 15.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
7	ミッキークレスト	酒井	実59.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/11 1福島111R 9着/15頭+1.4秒 02/07 2京都311R 4着/16頭+0.8秒 11/22 4京都511R 13着/16頭+3.0秒 03/02 1阪神210R 1着/10頭勝利 01/12 1中京49R 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戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 168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 1.0% (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。
8	ダブルジョーク	池添	実15.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場72走で勝率33%と適性高／直近3走平均9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7秒 05/17 2京都710R 9着/16頭+1.7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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 72走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 497日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	ルシュヴァルドール	坂井	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率50%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神711R 15着/16頭+3.0秒 03/22 1阪神1010R 15着/16頭+1.8秒 01/25 1京都911R 3着/16頭+0.1秒 12/21 5阪神610R 1着/16頭勝利 10/26 3京都910R 14着/14頭+15.3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 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 161日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
10	サイモンザナドゥ	川田	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率25%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6秒 05/17 2京都710R 2着/16頭+0.6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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 48走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 497日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ヴァルツァーシャル	斎藤	実14.9	△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100%と好調／前走勝利の勢い／916日ぶりの実戦）
前5走 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14頭勝利 03/24 3中山211R 1着/14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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 916日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
12	マイノワール	浜中	実18.3	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/25 3京都110R 1着/11頭勝利 03/29 1中京610R 3着/15頭+0.4秒 02/28 1阪神39R 7着/9頭+1.3秒 01/24 1京都810R 4着/15頭+0.2秒 09/13 4阪神310R 1着/9頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (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。
13	ラムジェット	三浦	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（216日ぶりの実戦）
前5走 02/22 1東京811R 8着/16頭+0.9秒 12/07 5中京211R 3着/16頭+0.4秒 11/09 4京都211R 4着/15頭+0.5秒 09/07 ソウル0R 3着/11頭 07/02 大井11R 6着/13頭+1.3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 5.0着 △ ローテーション 216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 15.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	リアレスト	荻野極	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（146日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京410R 7着/16頭+0.7秒 02/28 1阪神311R 9着/16頭+0.7秒 02/07 2京都311R 3着/16頭+0.5秒 11/22 4京都511R 6着/16頭+0.9秒 10/19 4東京711R 6着/12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 6.3着 △ ローテーション 146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 9.0% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
15	カズタンジャー	西村淳	実21.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（145日ぶりの実戦）
前5走 05/04 名古屋11R 5着/12頭+1.1秒 03/11 船橋11R 3着/12頭+0.3秒 02/12 佐賀10R 4着/12頭+1.5秒 12/24 名古屋10R 2着/9頭+0.1秒 09/30 金沢10R 3着/12頭+1.4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 4.0着 △ ローテーション 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
16	オニャンコポン	Ｍデムーロ	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48走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1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戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

ギュルヴィ

騎手武豊

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ラムジェット

4.0倍

EV -38%

▲10サイモンザナドゥ

7.2倍

EV -7%

出走馬全16頭

◎6

ギュルヴィ

武豊

4.0倍

-38%

›

○13

ラムジェット

三浦

4.0倍

-38%

›

▲10

サイモンザナドゥ

川田

7.2倍

-7%

›

△14

リアレスト

荻野極

11.5倍

+3%

›

△11

ヴァルツァーシャル

斎藤

14.9倍

+2%

›

△1

ジューンアヲニヨシ

富田

15.4倍

+5%

›

▽12

マイノワール

浜中

18.3倍

+18%

›

▽3

メイショウズイウン

石橋脩

18.5倍

+21%

›

▽8

ダブルジョーク

池添

15.6倍

-3%

›

▽9

ルシュヴァルドール

坂井

29.1倍

+80%

›

×15

カズタンジャー

西村淳

21.0倍

-62%

›

×5

ハピ

幸

22.2倍

-60%

›

×2

ゼットリアン

松若

24.8倍

-54%

›

×16

オニャンコポン

Ｍデムーロ

26.4倍

-53%

›

▽7

ミッキークレスト

酒井

59.4倍

-36%

›

×4

ダイシンピスケス

松本

107.9倍

-99%

›

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 1 ジューンアヲニヨシ実15.4倍期待値 +7% 推奨 14.4〜30.0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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