阪神 3R 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

3R 阪神競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードメガロポリス	吉村	実71.9	B▽ A▽勝率5% EV+227% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 +228% ※ 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	ブックオブケルズ	北村友	実1.4	B◎ A×勝率23% EV-67% 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 2回3日福島5R 4着/14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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.1% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.2% / 期待値 -68% ※ 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	メイクアマーク	◇今村	実26.4	B▽ A▽勝率5% EV+44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回3日福島6R 12着/15頭+5.0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 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 期待値 +45% ※ 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	カクシンゴールド	△柴田裕	実221.8	B▽ A▽勝率2% EV+396% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 1回9日函館1R 8着/10頭 1回3日函館6R 9着/11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 8.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +396% ※ 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	ボーオーブ	横山和	実9.4	B△ A△勝率13% EV+22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 6.0% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.0% / 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。
6	ミンコフスキー	高杉	実7.0	B○ A○勝率18% EV+24% 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 6 ◎ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 14.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 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。
7	ナオミガサイキョウ	松若	実11.0	B△ A△勝率12% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回3日阪神6R 5着/13頭+5.0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 5.0着 × 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 6.0% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 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	ダンスコマンド	斎藤	実8.4	B▲ A▲勝率14% EV+18% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日中京3R 7着/8頭+7.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 11.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 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。
9	セブンサークル	藤懸	実18.2	B△ A△勝率7% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 +28% ※ 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 ×

ブックオブケルズ

騎手北村友

単勝オッズ

1.4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:○6ミンコフスキー

7.0倍

EV -2%

▲A:▲8ダンスコマンド

8.4倍

EV +5%

出走馬全9頭

◎A:×2

ブックオブケルズ

北村友

1.4倍

-28%

›

○A:○6

ミンコフスキー

高杉

7.0倍

-2%

›

▲A:▲8

ダンスコマンド

斎藤

8.4倍

+5%

›

△A:△5

ボーオーブ

横山和

9.4倍

-43%

›

△A:△7

ナオミガサイキョウ

松若

11.0倍

-34%

›

△A:△9

セブンサークル

藤懸

18.2倍

-14%

›

▽A:▽3

メイクアマーク

◇今村

26.4倍

-4%

›

▽A:▽1

ロードメガロポリス

吉村

71.9倍

+11%

›

▽A:▽4

カクシンゴールド

△柴田裕

221.8倍

+14%

›

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

3R 阪神競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロードメガロポリス	吉村	実71.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 8位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
2	ブックオブケルズ	北村友	実1.4	×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 2回3日福島5R 4着/14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 4.0着 × 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 23.2% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	メイクアマーク	◇今村	実26.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 2回3日福島6R 12着/15頭+5.0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 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (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。
4	カクシンゴールド	△柴田裕	実221.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 1回9日函館1R 8着/10頭 1回3日函館6R 9着/11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 8.5着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +396% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
5	ボーオーブ	横山和	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
6	ミンコフスキー	高杉	実7.0	○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 6 ◎ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
7	ナオミガサイキョウ	松若	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 3回3日阪神6R 5着/13頭+5.0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 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
8	ダンスコマンド	斎藤	実8.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回6日中京3R 7着/8頭+7.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
9	セブンサークル	藤懸	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (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。

AIの本命

AI評価1位

ブックオブケルズ

騎手北村友

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ミンコフスキー

7.0倍

EV +24%

▲8ダンスコマンド

8.4倍

EV +18%

出走馬全9頭

×2

ブックオブケルズ

北村友

1.4倍

-67%

›

○6

ミンコフスキー

高杉

7.0倍

+24%

›

▲8

ダンスコマンド

斎藤

8.4倍

+18%

›

△5

ボーオーブ

横山和

9.4倍

+22%

›

△7

ナオミガサイキョウ

松若

11.0倍

+37%

›

△9

セブンサークル

藤懸

18.2倍

+27%

›

▽3

メイクアマーク

◇今村

26.4倍

+44%

›

▽1

ロードメガロポリス

吉村

71.9倍

+227%

›

▽4

カクシンゴールド

△柴田裕

221.8倍

+396%

›

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

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