阪神 12R 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

12R 阪神競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターウェーブ	三浦	実26.7	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（前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 3着/12頭+0.2秒 01/17 1中山612R 14着/16頭+1.1秒 12/27 5中山79R 5着/16頭+0.9秒 09/13 4中山310R 10着/11頭+0.9秒 07/20 2福島89R 1着/11頭勝利
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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161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 4.9% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 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	レッドレベンディス	武豊	実7.8	B△ A△勝率9% EV-26% 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25%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 03/28 2阪神13R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神33R 3着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 12/21 5阪神62R 5着/16頭+0.6秒 09/13 4阪神32R 4着/8頭+1.9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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 182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 8.1% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
3	タイセイピューマ	大野	実100.7	B× A×勝率0% EV-51% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 12着/16頭+1.3秒 04/04 3中山312R 8着/16頭+1.3秒 03/14 2中山512R 10着/16頭+0.9秒 01/17 1中山68R 3着/16頭+0.2秒 01/04 1中山112R 4着/16頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 12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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.5% / 期待値 -52% ※ 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	ザウリ	松若	実37.6	B▽ A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場96走で勝率0%と苦戦傾向／511日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -49% ※ 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	ブルーノート	藤懸	実195.0	B▽ A▽勝率0% EV-18% 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／532日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 532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 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.4% / 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。
6	ゴールデンバランス	▲和田陽	実3.9	B◎ A○勝率20% EV-21% 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／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65R 8着/16頭+0.6秒 02/22 1阪神26R 6着/11頭+1.3秒 12/20 5阪神51R 1着/16頭勝利 10/18 3京都62R 10着/10頭+3.2秒 10/12 3京都46R 16着/16頭+5.9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 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 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 -22% ※ 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	タイセイディアマン	岩田望	実3.1	B○ A◎勝率26% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/02 3京都310R 2着/12頭+0.1秒 04/11 2阪神512R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神912R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神37R 6着/16頭+1.0秒 11/01 3京都107R 7着/16頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 21.1% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.9% / 期待値 -20% ※ 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	インディゴアスール	松山	実8.9	B△ A△勝率7% EV-37% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 4着/15頭+0.2秒 04/18 2阪神712R 1着/15頭勝利 03/21 1阪神912R 8着/15頭+0.8秒 03/07 1阪神512R 3着/16頭+0.5秒 02/14 2京都512R 3着/15頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 133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 7.9% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
9	シュバルツガイスト	◇今村	実125.3	B▽ A▽勝率0% EV-47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／545日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 545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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.4% / 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。
10	ニホンピロカラット	田口	実22.0	B▽ A▽勝率5% EV+7% 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／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 1着/15頭勝利 05/02 3京都38R 7着/13頭+1.6秒 04/18 2阪神712R 2着/15頭+0.2秒 11/23 4京都66R 11着/16頭+1.2秒 05/31 2京都116R 2着/16頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 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	キャッチアシーフ	★河原田	実16.5	B▽ A▽勝率5% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 13着/15頭+4.0秒 04/05 2阪神43R 4着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神103R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都13R 4着/13頭+0.9秒 01/12 1京都51R 5着/16頭+1.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 153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 4.9% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 -23% ※ 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	アスゴッド	◇古川奈	実130.9	B▽ A▽勝率1% EV+2% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 8着/14頭+0.6秒 03/01 2中山212R 8着/16頭+1.2秒 02/14 2京都512R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉43R 7着/14頭+0.5秒 11/15 3福島32R 11着/16頭+1.2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 126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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
13	ランドスター	◇永島	実53.5	B× A×勝率1% EV-54% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／238日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京110R 13着/15頭+1.5秒 12/20 5中京59R 8着/9頭+0.8秒 11/16 3福島49R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山69R 5着/13頭+0.6秒 08/09 2新潟58R 4着/9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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 238日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
14	ヒットミー推奨	荻野極	実11.9	B▲ A△勝率9% EV+12% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/12 3中山612R 7着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 2着/16頭+0.9秒 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0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 7.7着 (不振) △ ローテーション 167日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +13% ※ 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	ストロングボンド	吉田隼	実380.4	B▽ A▽勝率0% EV+58% 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／303日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 303日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.4% / 期待値 +58% ※ 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	ダズリングダンス	川須	実7.4	B△ A▲勝率10% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（490日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0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 6.0着 △ ローテーション 490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 10.0% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 期待値 -29% ※ 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 ○

ゴールデンバランス

騎手 ▲和田陽

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7タイセイディアマン

3.1倍

EV -34%

▲A:△14ヒットミー

11.9倍

EV +40%

出走馬全16頭

◎A:○6

ゴールデンバランス

▲和田陽

3.9倍

-12%

›

○A:◎7

タイセイディアマン

岩田望

3.1倍

-34%

›

▲A:△14

ヒットミー

荻野極

11.9倍

+40%

›

△A:▲16

ダズリングダンス

川須

7.4倍

-25%

›

△A:△2

レッドレベンディス

武豊

7.8倍

-37%

›

△A:△8

インディゴアスール

松山

8.9倍

-29%

›

▽A:▽11

キャッチアシーフ

★河原田

16.5倍

-19%

›

▽A:▽10

ニホンピロカラット

田口

22.0倍

+6%

›

▽A:▽1

スターウェーブ

三浦

26.7倍

+29%

›

▽A:▽4

ザウリ

松若

37.6倍

-41%

›

×A:×13

ランドスター

◇永島

53.5倍

-53%

›

▽A:▽9

シュバルツガイスト

◇今村

125.3倍

-41%

›

▽A:▽12

アスゴッド

◇古川奈

130.9倍

-39%

›

×A:×3

タイセイピューマ

大野

100.7倍

-55%

›

▽A:▽5

ブルーノート

藤懸

195.0倍

-24%

›

▽A:▽15

ストロングボンド

吉田隼

380.4倍

+47%

›

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 ヒットミー実11.9倍期待値 +40% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 14 ヒットミー実11.9倍期待値 +40% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

12R 阪神競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スターウェーブ	三浦	実26.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／161日ぶりの実戦）
前5走 04/18 3中山79R 3着/12頭+0.2秒 01/17 1中山612R 14着/16頭+1.1秒 12/27 5中山79R 5着/16頭+0.9秒 09/13 4中山310R 10着/11頭+0.9秒 07/20 2福島89R 1着/11頭勝利
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 7.3着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (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。
2	レッドレベンディス	武豊	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25%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 03/28 2阪神13R 1着/16頭勝利 02/28 1阪神33R 3着/16頭+0.9秒 01/12 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 12/21 5阪神62R 5着/16頭+0.6秒 09/13 4阪神32R 4着/8頭+1.9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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 182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 9.5% (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。
3	タイセイピューマ	大野	実100.7	×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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京119R 12着/16頭+1.3秒 04/04 3中山312R 8着/16頭+1.3秒 03/14 2中山512R 10着/16頭+0.9秒 01/17 1中山68R 3着/16頭+0.2秒 01/04 1中山112R 4着/16頭+0.5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) ▽ 前走実績前走 12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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ザウリ	松若	実37.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場96走で勝率0%と苦戦傾向／511日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6秒 05/03 2京都312R 7着/16頭+0.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 96走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 511日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
5	ブルーノート	藤懸	実195.0	▽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／532日ぶりの実戦）
前5走 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6秒 04/12 2阪神512R 6着/16頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 532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 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ゴールデンバランス	▲和田陽	実3.9	○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33%と適性高／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65R 8着/16頭+0.6秒 02/22 1阪神26R 6着/11頭+1.3秒 12/20 5阪神51R 1着/16頭勝利 10/18 3京都62R 10着/10頭+3.2秒 10/12 3京都46R 16着/16頭+5.9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 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 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
7	タイセイディアマン	岩田望	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7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 05/02 3京都310R 2着/12頭+0.1秒 04/11 2阪神512R 3着/16頭+0.2秒 03/21 1阪神912R 1着/15頭勝利 02/28 1阪神37R 6着/16頭+1.0秒 11/01 3京都107R 7着/16頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147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 25.9% (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。
8	インディゴアスール	松山	実8.9	△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33%と好調／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都712R 4着/15頭+0.2秒 04/18 2阪神712R 1着/15頭勝利 03/21 1阪神912R 8着/15頭+0.8秒 03/07 1阪神512R 3着/16頭+0.5秒 02/14 2京都512R 3着/15頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 133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 7.1% (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。
9	シュバルツガイスト	◇今村	実125.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／545日ぶりの実戦）
前5走 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2秒 03/30 2中京612R 10着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 545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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
10	ニホンピロカラット	田口	実22.0	▽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／前走勝利の勢い／133日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 1着/15頭勝利 05/02 3京都38R 7着/13頭+1.6秒 04/18 2阪神712R 2着/15頭+0.2秒 11/23 4京都66R 11着/16頭+1.2秒 05/31 2京都116R 2着/16頭+0.2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) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133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 4.9% (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。
11	キャッチアシーフ	★河原田	実16.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 04/26 1福島63R 13着/15頭+4.0秒 04/05 2阪神43R 4着/16頭+0.9秒 03/22 1阪神103R 2着/13頭+0.3秒 01/31 2京都13R 4着/13頭+0.9秒 01/12 1京都51R 5着/16頭+1.2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 6.3着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 153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 4.6% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
12	アスゴッド	◇古川奈	実130.9	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都912R 8着/14頭+0.6秒 03/01 2中山212R 8着/16頭+1.2秒 02/14 2京都512R 1着/15頭勝利 02/01 1小倉43R 7着/14頭+0.5秒 11/15 3福島32R 11着/16頭+1.2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 126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 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
13	ランドスター	◇永島	実53.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／238日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京110R 13着/15頭+1.5秒 12/20 5中京59R 8着/9頭+0.8秒 11/16 3福島49R 4着/16頭+0.2秒 09/20 4中山69R 5着/13頭+0.6秒 08/09 2新潟58R 4着/9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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 238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 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
14	ヒットミー推奨	荻野極	実11.9	△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 04/12 3中山612R 7着/13頭+0.5秒 03/15 2中山612R 2着/16頭+0.9秒 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0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 7.7着 (不振) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
15	ストロングボンド	吉田隼	実380.4	▽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／303日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 303日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
16	ダズリングダンス	川須	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（490日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0秒 05/24 2京都912R 6着/13頭+1.0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 6.0着 △ ローテーション 490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 9.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

タイセイディアマン

騎手岩田望

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ゴールデンバランス

3.9倍

EV -21%

▲16ダズリングダンス

7.4倍

EV -28%

出走馬全16頭

◎7

タイセイディアマン

岩田望

3.1倍

-19%

›

○6

ゴールデンバランス

▲和田陽

3.9倍

-21%

›

▲16

ダズリングダンス

川須

7.4倍

-28%

›

△2

レッドレベンディス

武豊

7.8倍

-26%

›

△14

ヒットミー

荻野極

11.9倍

+12%

›

△8

インディゴアスール

松山

8.9倍

-37%

›

▽10

ニホンピロカラット

田口

22.0倍

+7%

›

▽11

キャッチアシーフ

★河原田

16.5倍

-23%

›

▽1

スターウェーブ

三浦

26.7倍

+24%

›

▽4

ザウリ

松若

37.6倍

-49%

›

×13

ランドスター

◇永島

53.5倍

-54%

›

▽12

アスゴッド

◇古川奈

130.9倍

+2%

›

×3

タイセイピューマ

大野

100.7倍

-51%

›

▽9

シュバルツガイスト

◇今村

125.3倍

-47%

›

▽5

ブルーノート

藤懸

195.0倍

-18%

›

▽15

ストロングボンド

吉田隼

380.4倍

+58%

›

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 14 ヒットミー実11.9倍期待値 +13% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 14 ヒットミー実11.9倍期待値 +13% 推奨 10.6〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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