阪神 1R 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

1R 阪神競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオードレフォン	難波	実6.3	B○ A◎勝率17% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（491日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% △ ローテーション 491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 17.2% (オッズ暗示: 15.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.9% / 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	タイゲン	黒岩	実70.1	B▽ A▽勝率3% EV+103% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／504日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 504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 2.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.9% / 期待値 +103% ※ 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	モズナイスバディー	森一	実4.4	B△ A○勝率17% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 9着/14頭+5.1秒 03/29 2阪神24R 8着/14頭+4.4秒 01/24 1京都88R 15着/15頭+2.0秒 12/27 5阪神78R 10着/16頭+1.2秒 10/05 3京都28R 7着/16頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147日休養明け × 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 12.6% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 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。
4	テーオーレガシー	小牧加	実7.2	B△ A△勝率11% EV-19% 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10.0着と低調／547日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 547日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 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。
5	ポルトドール	中村	実89.7	B× A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／497日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
6	フェスティヴビーム	草野	実16.2	B▽ A▽勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 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 3.7% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.2% / 期待値 -32% ※ 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	コスモゴレアドール	△坂口	実9.1	B▽ A▽勝率6% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 4着/13頭+1.0秒 03/22 2中山84R 11着/14頭+3.3秒 08/02 2新潟31R 7着/14頭+3.4秒 05/24 1新潟74R 5着/13頭+1.8秒 05/03 1新潟11R 6着/14頭+1.8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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 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 6.1% (オッズ暗示: 11.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 -46% ※ 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	ガストン	小坂	実5.4	B▲ A△勝率15% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 3着/14頭+0.9秒 04/12 2阪神67R 7着/11頭+1.3秒 01/05 1京都29R 9着/11頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 12着/16頭+1.2秒 10/15 川崎10R 7着/14頭+1.1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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 16.2% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.7% / 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。
9	ソルトチューダ推奨	小野寺	実10.4	B△ A△勝率7% EV-26% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%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64R 8着/14頭+2.2秒 12/21 5中京63R 12着/16頭+2.1秒 12/06 5中京17R 10着/16頭+2.8秒 11/09 3福島23R 14着/15頭+3.6秒 03/08 1阪神34R 9着/12頭+2.5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) △ ローテーション 168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 12.6% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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	アウルムレガリア	五十嵐	実96.3	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走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 8着/13頭+5.6秒 04/05 3中山44R 8着/13頭+4.3秒 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9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 9.3着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (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 12位 / 勝率 0.5% / 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。
11	ベラトール	大江圭	実4.7	B◎ A▲勝率16% EV-24% 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走平均14.0着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 12着/14頭+5.6秒 11/24 3福島612R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山87R 15着/16頭+2.0秒 09/15 4中山58R 8着/14頭+1.5秒 07/12 2福島57R 11着/14頭+1.5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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (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。
12	フジフォンテ	上野	実29.5	B▽ A▽勝率3% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／512日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 512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 2.0% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。

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 ▲

ベラトール

騎手大江圭

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1テーオードレフォン

6.3倍

EV +8%

▲A:△8ガストン

5.4倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎A:▲11

ベラトール

大江圭

4.7倍

-15%

›

○A:◎1

テーオードレフォン

難波

6.3倍

+8%

›

▲A:△8

ガストン

小坂

5.4倍

-12%

›

△A:○3

モズナイスバディー

森一

4.4倍

-44%

›

△A:△9

ソルトチューダ

小野寺

10.4倍

+30%

›

△A:△4

テーオーレガシー

小牧加

7.2倍

-34%

›

▽A:▽7

コスモゴレアドール

△坂口

9.1倍

-44%

›

▽A:▽6

フェスティヴビーム

草野

16.2倍

-39%

›

▽A:▽12

フジフォンテ

上野

29.5倍

-41%

›

▽A:▽2

タイゲン

黒岩

70.1倍

+40%

›

×A:▽5

ポルトドール

中村

89.7倍

-68%

›

×A:▽10

アウルムレガリア

五十嵐

96.3倍

-65%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ソルトチューダ実10.4倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

1R 阪神競馬場　発走 09:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオードレフォン	難波	実6.3	◎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（491日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 6.0着 △ 当競馬場適性 96走で勝率 12% △ ローテーション 491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 16.9% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
2	タイゲン	黒岩	実70.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場108走で勝率0%と苦戦傾向／504日ぶりの実戦）
前5走 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3秒 05/11 2東京612R 7着/16頭+1.3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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 108走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 504日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (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。
3	モズナイスバディー	森一	実4.4	○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10.7着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟24R 9着/14頭+5.1秒 03/29 2阪神24R 8着/14頭+4.4秒 01/24 1京都88R 15着/15頭+2.0秒 12/27 5阪神78R 10着/16頭+1.2秒 10/05 3京都28R 7着/16頭+1.2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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 147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 16.8% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
4	テーオーレガシー	小牧加	実7.2	△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10.0着と低調／547日ぶりの実戦）
前5走 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13頭+1.8秒 03/29 2中京59R 10着/13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 10.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 547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 11.2% (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。
5	ポルトドール	中村	実89.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／497日ぶりの実戦）
前5走 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5秒 05/18 2京都87R 5着/10頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
6	フェスティヴビーム	草野	実16.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4秒 05/18 1新潟65R 9着/11頭+9.4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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 497日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (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。
7	コスモゴレアドール	△坂口	実9.1	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 4着/13頭+1.0秒 03/22 2中山84R 11着/14頭+3.3秒 08/02 2新潟31R 7着/14頭+3.4秒 05/24 1新潟74R 5着/13頭+1.8秒 05/03 1新潟11R 6着/14頭+1.8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戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 120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 5.9% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ガストン	小坂	実5.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟64R 3着/14頭+0.9秒 04/12 2阪神67R 7着/11頭+1.3秒 01/05 1京都29R 9着/11頭+1.4秒 12/20 5阪神512R 12着/16頭+1.2秒 10/15 川崎10R 7着/14頭+1.1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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 14.7% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
9	ソルトチューダ推奨	小野寺	実10.4	△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 04/12 3中山64R 8着/14頭+2.2秒 12/21 5中京63R 12着/16頭+2.1秒 12/06 5中京17R 10着/16頭+2.8秒 11/09 3福島23R 14着/15頭+3.6秒 03/08 1阪神34R 9着/12頭+2.5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) △ ローテーション 168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 7.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	アウルムレガリア	五十嵐	実96.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京114R 8着/13頭+5.6秒 04/05 3中山44R 8着/13頭+4.3秒 08/23 2札幌13R 12着/16頭+1.8秒 06/21 1函館34R 9着/16頭+1.2秒 05/25 1新潟85R 12着/16頭+1.9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 9.3着 (不振) △ ローテーション 120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 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。
11	ベラトール	大江圭	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均14.0着と低調／189日ぶりの実戦）
前5走 03/22 2中山84R 12着/14頭+5.6秒 11/24 3福島612R 15着/16頭+1.8秒 09/27 4中山87R 15着/16頭+2.0秒 09/15 4中山58R 8着/14頭+1.5秒 07/12 2福島57R 11着/14頭+1.5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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189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 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。
12	フジフォンテ	上野	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／512日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4秒 05/03 1新潟17R 7着/11頭+1.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 512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 2.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

テーオードレフォン

騎手難波

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3モズナイスバディー

4.4倍

EV -26%

▲11ベラトール

4.7倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎1

テーオードレフォン

難波

6.3倍

+6%

›

○3

モズナイスバディー

森一

4.4倍

-26%

›

▲11

ベラトール

大江圭

4.7倍

-24%

›

△8

ガストン

小坂

5.4倍

-20%

›

△4

テーオーレガシー

小牧加

7.2倍

-19%

›

△9

ソルトチューダ

小野寺

10.4倍

-26%

›

▽7

コスモゴレアドール

△坂口

9.1倍

-46%

›

▽6

フェスティヴビーム

草野

16.2倍

-32%

›

▽12

フジフォンテ

上野

29.5倍

-14%

›

▽2

タイゲン

黒岩

70.1倍

+103%

›

▽5

ポルトドール

中村

89.7倍

-25%

›

▽10

アウルムレガリア

五十嵐

96.3倍

-49%

›

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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 ソルトチューダ実10.4倍期待値 -26% 推奨 14.1〜30.0倍 ¥200 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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