阪神 2R 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

2R 阪神競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレシャスタイム	☆田山	実3.7	B○ A○勝率20% EV-25% 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 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。
2	シュプレヒコール	吉村	実4.5	B△ A△勝率16% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回5日中京1R 3着/9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戦の調子平均 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.3% / 期待値 -27% ※ 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	ナイトインチュニス	川田	実2.4	B◎ A◎勝率23% EV-43% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.7% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.4% / 期待値 -44% ※ 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	グルード	松若	実50.0	B▽ A▽勝率4% EV+107% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日中京3R 7着/8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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 +107% ※ 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	セーニョレガーレ	斎藤	実20.3	B△ A△勝率9% EV+77% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日中京2R 6着/6頭+1.0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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 期待値 +77% ※ 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	ティエルニート	◇永島	実80.0	B▽ A▽勝率3% EV+143% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +143% ※ 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	カローナ	Ｍデムーロ	実22.2	B△ A△勝率5% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日中京1R 4着/9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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 +10% ※ 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	デュアルサイン	北村友	実4.3	B▲ A▲勝率20% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日中京3R 6着/8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戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.6% / 期待値 -16% ※ 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 ◎

ナイトインチュニス

騎手川田

単勝オッズ

2.4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

○A:○1プレシャスタイム

3.7倍

EV -29%

▲A:▲8デュアルサイン

4.3倍

EV -17%

出走馬全8頭

◎A:◎3

ナイトインチュニス

川田

2.4倍

-19%

›

○A:○1

プレシャスタイム

☆田山

3.7倍

-29%

›

▲A:▲8

デュアルサイン

北村友

4.3倍

-17%

›

△A:△2

シュプレヒコール

吉村

4.5倍

-21%

›

△A:△5

セーニョレガーレ

斎藤

20.3倍

-13%

›

△A:△7

カローナ

Ｍデムーロ

22.2倍

-27%

›

▽A:▽4

グルード

松若

50.0倍

+2%

›

▽A:▽6

ティエルニート

◇永島

80.0倍

-33%

›

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

2R 阪神競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレシャスタイム	☆田山	実3.7	○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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
2	シュプレヒコール	吉村	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 2回5日中京1R 3着/9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戦の調子平均 3.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	ナイトインチュニス	川田	実2.4	◎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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	グルード	松若	実50.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回8日中京3R 7着/8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 7.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
5	セーニョレガーレ	斎藤	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日中京2R 6着/6頭+1.0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 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
6	ティエルニート	◇永島	実80.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
7	カローナ	Ｍデムーロ	実22.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回5日中京1R 4着/9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戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	デュアルサイン	北村友	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回8日中京3R 6着/8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戦の調子平均 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

ナイトインチュニス

騎手川田

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1プレシャスタイム

3.7倍

EV -25%

▲8デュアルサイン

4.3倍

EV -15%

出走馬全8頭

◎3

ナイトインチュニス

川田

2.4倍

-43%

›

○1

プレシャスタイム

☆田山

3.7倍

-25%

›

▲8

デュアルサイン

北村友

4.3倍

-15%

›

△2

シュプレヒコール

吉村

4.5倍

-26%

›

△5

セーニョレガーレ

斎藤

20.3倍

+77%

›

△7

カローナ

Ｍデムーロ

22.2倍

+10%

›

▽4

グルード

松若

50.0倍

+107%

›

▽6

ティエルニート

◇永島

80.0倍

+143%

›

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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