阪神 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 阪神競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンカイナダル	斎藤	実16.0	B△ A▽勝率5% EV-12% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 12着/16頭+2.2秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113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 5.1% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 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。
2	グランデスフィーダ	☆田山	実20.8	B▽ A▽勝率6% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／479日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 479日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
3	ムーランオランジュ	松若	実38.7	B▽ A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 7着/12頭+1.7秒 05/03 2東京46R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都36R 6着/12頭+0.8秒 01/31 1東京17R 16着/16頭+2.8秒 11/15 5東京33R 1着/14頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 120日休養明け ◎ 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 4.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
4	バロニアル	藤懸	実26.2	B▽ A×勝率2% EV-58% 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 04/19 2阪神83R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 5着/16頭+1.2秒 03/15 1阪神82R 13着/14頭+2.6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 161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 2.7% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -59% ※ 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	ゴメンネジロー	◇永島	実16.5	B▽ A△勝率6% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 3着/15頭+0.5秒 08/30 4中京312R 3着/12頭+0.0秒 08/09 3中京510R 2着/14頭+0.2秒 04/20 2阪神86R 6着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神26R 4着/16頭+1.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140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 5.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 期待値 +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。
6	ハグレジョー	菱田	実1.8	B◎ A◎勝率32% 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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 3着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神49R 5着/12頭+0.8秒 03/21 1阪神96R 3着/16頭+0.1秒 12/27 5阪神73R 1着/16頭勝利 11/29 4京都71R 2着/14頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.7% / 期待値 -43% ※ 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	メティエダール推奨	横山和	実14.7	B△ A▲勝率11% EV+63% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／308日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/23 4京都66R 3着/16頭+0.4秒 07/27 3中京210R 5着/12頭+1.0秒 06/22 3阪神68R 14着/16頭+3.8秒 03/15 1阪神57R 12着/16頭+1.7秒 01/06 1中京28R 3着/16頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 308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 8.3% (オッズ暗示: 6.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 +64% ※ 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	エルフェニックス	★河原田	実15.4	B△ A△勝率8% EV+21% 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67%と好調／前走勝利の勢い／201日ぶりの実戦）
前5走 03/10 姫路9R 1着/11頭勝利 02/11 姫路6R 1着/10頭勝利 08/31 2札幌46R 8着/14頭+2.2秒 07/19 1函館116R 6着/13頭+0.8秒 06/21 3阪神54R 5着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 201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 5.1% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
9	オウケンブラッド	北村友	実5.4	B○ A○勝率14% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／141日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神52R 2着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神13R 3着/15頭+0.4秒 01/25 1京都94R 2着/10頭+0.1秒 01/10 1京都33R 4着/16頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.4% / 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。
10	グリュイエール	▲森田	実104.6	B× A▽勝率0% EV-12% 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／前走勝利の勢い／124日ぶりの実戦）
前5走 05/26 金沢6R 1着/7頭勝利 03/21 1中京35R 13着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神46R 6着/8頭+4.1秒 02/05 笠松8R 4着/10頭+1.3秒 12/27 5阪神71R 7着/15頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 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。
11	ジーヴル	▲大久保	実88.9	B× A▽勝率1% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和5R 1着/11頭勝利 02/25 浦和4R 2着/12頭+0.0秒 02/06 川崎7R 1着/11頭勝利 01/08 浦和1R 1着/12頭勝利 12/10 園田8R 2着/10頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (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 15位 / 勝率 0.9% / 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	フレットローソ	小崎	実27.7	B▽ A×勝率2% EV-56% 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／211日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉111R 1着/16頭勝利 02/07 1小倉51R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5阪神31R 4着/15頭+0.3秒 11/23 4京都64R 4着/7頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 211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 2.1% (オッズ暗示: 3.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -56% ※ 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	プレダトゥール推奨	亀田	実17.0	B▲ A△勝率8% EV+41% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都96R 7着/16頭+0.5秒 05/03 3京都46R 5着/16頭+0.4秒 01/12 1京都511R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5中京19R 5着/8頭+0.4秒 11/22 4京都59R 6着/9頭+1.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 +41% ※ 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	ミッションルース	◇今村	実52.0	B× A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 9着/16頭+0.8秒 02/22 1小倉107R 6着/14頭+1.7秒 01/24 1小倉112R 11着/15頭+1.5秒 11/09 4京都26R 16着/16頭+3.8秒 10/19 3京都76R 1着/12頭勝利
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
15	アメリカンランナー	田口	実75.4	B× A▽勝率1% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟712R 11着/15頭+0.9秒 02/07 2京都312R 10着/15頭+0.9秒 11/23 4京都66R 10着/16頭+1.2秒 11/01 3京都107R 4着/16頭+0.6秒 05/10 2京都58R 7着/8頭+3.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
16	シークザドリーム	△柴田裕	実132.7	B▽ A▽勝率1% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／273日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神87R 12着/16頭+1.9秒 11/01 3京都107R 12着/16頭+1.4秒 07/26 2新潟110R 14着/14頭+2.6秒 05/10 2京都56R 10着/16頭+1.3秒 03/30 2阪神26R 2着/16頭+0.8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 273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 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 0.9% / 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。

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 ◎

ハグレジョー

騎手菱田

単勝オッズ

1.8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

○A:○9オウケンブラッド

5.4倍

EV -9%

▲A:△13プレダトゥール

17.0倍

EV +78%

出走馬全16頭

◎A:◎6

ハグレジョー

菱田

1.8倍

-38%

›

○A:○9

オウケンブラッド

北村友

5.4倍

-9%

›

▲A:△13

プレダトゥール

亀田

17.0倍

+78%

›

△A:▲7

メティエダール

横山和

14.7倍

+21%

›

△A:△8

エルフェニックス

★河原田

15.4倍

-21%

›

△A:▽1

ゼンカイナダル

斎藤

16.0倍

-18%

›

▽A:△5

ゴメンネジロー

◇永島

16.5倍

-15%

›

▽A:▽3

ムーランオランジュ

松若

38.7倍

+77%

›

▽A:▽2

グランデスフィーダ

☆田山

20.8倍

-17%

›

▽A:×4

バロニアル

藤懸

26.2倍

-28%

›

▽A:×12

フレットローソ

小崎

27.7倍

-41%

›

×A:▽14

ミッションルース

◇今村

52.0倍

-52%

›

×A:▽15

アメリカンランナー

田口

75.4倍

-63%

›

▽A:▽16

シークザドリーム

△柴田裕

132.7倍

-35%

›

×A:▽10

グリュイエール

▲森田

104.6倍

-52%

›

×A:▽11

ジーヴル

▲大久保

88.9倍

-60%

›

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 7 メティエダール実14.7倍期待値 +21% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 13 プレダトゥール実17.0倍期待値 +78% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 13 プレダトゥール実17.0倍期待値 +78% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 7 メティエダール実14.7倍期待値 +21% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 阪神競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゼンカイナダル	斎藤	実16.0	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神112R 12着/16頭+2.2秒 03/15 1中京210R 8着/12頭+1.3秒 02/22 1阪神24R 1着/14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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113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 5.5% (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。
2	グランデスフィーダ	☆田山	実20.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／479日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4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 5.0着 × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 479日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	ムーランオランジュ	松若	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 2東京116R 7着/12頭+1.7秒 05/03 2東京46R 7着/16頭+0.6秒 02/07 2京都36R 6着/12頭+0.8秒 01/31 1東京17R 16着/16頭+2.8秒 11/15 5東京33R 1着/14頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 120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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
4	バロニアル	藤懸	実26.2	×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 04/19 2阪神83R 1着/16頭勝利 03/28 2阪神13R 5着/16頭+1.2秒 03/15 1阪神82R 13着/14頭+2.6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 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。
5	ゴメンネジロー	◇永島	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 3着/15頭+0.5秒 08/30 4中京312R 3着/12頭+0.0秒 08/09 3中京510R 2着/14頭+0.2秒 04/20 2阪神86R 6着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神26R 4着/16頭+1.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 140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 6.1% (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。
6	ハグレジョー	菱田	実1.8	◎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／前走3着／147日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都46R 3着/16頭+0.1秒 04/05 2阪神49R 5着/12頭+0.8秒 03/21 1阪神96R 3着/16頭+0.1秒 12/27 5阪神73R 1着/16頭勝利 11/29 4京都71R 2着/14頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ○ 前走実績前走 3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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	メティエダール推奨	横山和	実14.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+63%の中穴候補（前走3着で力を示す／308日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/23 4京都66R 3着/16頭+0.4秒 07/27 3中京210R 5着/12頭+1.0秒 06/22 3阪神68R 14着/16頭+3.8秒 03/15 1阪神57R 12着/16頭+1.7秒 01/06 1中京28R 3着/16頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 308日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	エルフェニックス	★河原田	実15.4	△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67%と好調／前走勝利の勢い／201日ぶりの実戦）
前5走 03/10 姫路9R 1着/11頭勝利 02/11 姫路6R 1着/10頭勝利 08/31 2札幌46R 8着/14頭+2.2秒 07/19 1函館116R 6着/13頭+0.8秒 06/21 3阪神54R 5着/13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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 201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 7.9% (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。
9	オウケンブラッド	北村友	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／141日ぶりの実戦）
前5走 05/09 3京都51R 1着/15頭勝利 04/11 2阪神52R 2着/16頭+0.8秒 02/21 1阪神13R 3着/15頭+0.4秒 01/25 1京都94R 2着/10頭+0.1秒 01/10 1京都33R 4着/16頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141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 14.4% (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。
10	グリュイエール	▲森田	実104.6	▽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／前走勝利の勢い／124日ぶりの実戦）
前5走 05/26 金沢6R 1着/7頭勝利 03/21 1中京35R 13着/18頭+2.7秒 03/01 1阪神46R 6着/8頭+4.1秒 02/05 笠松8R 4着/10頭+1.3秒 12/27 5阪神71R 7着/15頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 124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 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	ジーヴル	▲大久保	実88.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／195日ぶりの実戦）
前5走 03/16 浦和5R 1着/11頭勝利 02/25 浦和4R 2着/12頭+0.0秒 02/06 川崎7R 1着/11頭勝利 01/08 浦和1R 1着/12頭勝利 12/10 園田8R 2着/10頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 195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 0.9% (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。
12	フレットローソ	小崎	実27.7	×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／211日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉111R 1着/16頭勝利 02/07 1小倉51R 2着/16頭+0.1秒 12/13 5阪神31R 4着/15頭+0.3秒 11/23 4京都64R 4着/7頭+0.8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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 211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 1.6% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
13	プレダトゥール推奨	亀田	実17.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/23 3京都96R 7着/16頭+0.5秒 05/03 3京都46R 5着/16頭+0.4秒 01/12 1京都511R 14着/16頭+1.7秒 12/06 5中京19R 5着/8頭+0.4秒 11/22 4京都59R 6着/9頭+1.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	ミッションルース	◇今村	実52.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都1012R 9着/16頭+0.8秒 02/22 1小倉107R 6着/14頭+1.7秒 01/24 1小倉112R 11着/15頭+1.5秒 11/09 4京都26R 16着/16頭+3.8秒 10/19 3京都76R 1着/12頭勝利
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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 1.0% (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。
15	アメリカンランナー	田口	実75.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟712R 11着/15頭+0.9秒 02/07 2京都312R 10着/15頭+0.9秒 11/23 4京都66R 10着/16頭+1.2秒 11/01 3京都107R 4着/16頭+0.6秒 05/10 2京都58R 7着/8頭+3.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	シークザドリーム	△柴田裕	実132.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／273日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神87R 12着/16頭+1.9秒 11/01 3京都107R 12着/16頭+1.4秒 07/26 2新潟110R 14着/14頭+2.6秒 05/10 2京都56R 10着/16頭+1.3秒 03/30 2阪神26R 2着/16頭+0.8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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 273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 0.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

ハグレジョー

騎手菱田

単勝オッズ

1.8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

○9オウケンブラッド

5.4倍

EV -22%

▲7メティエダール

14.7倍

EV +63%

出走馬全16頭

◎6

ハグレジョー

菱田

1.8倍

-43%

›

○9

オウケンブラッド

北村友

5.4倍

-22%

›

▲7

メティエダール

横山和

14.7倍

+63%

›

△13

プレダトゥール

亀田

17.0倍

+41%

›

△8

エルフェニックス

★河原田

15.4倍

+21%

›

△5

ゴメンネジロー

◇永島

16.5倍

+0%

›

▽2

グランデスフィーダ

☆田山

20.8倍

+26%

›

▽1

ゼンカイナダル

斎藤

16.0倍

-12%

›

×4

バロニアル

藤懸

26.2倍

-58%

›

×12

フレットローソ

小崎

27.7倍

-56%

›

▽3

ムーランオランジュ

松若

38.7倍

-38%

›

▽14

ミッションルース

◇今村

52.0倍

-48%

›

▽15

アメリカンランナー

田口

75.4倍

-25%

›

▽16

シークザドリーム

△柴田裕

132.7倍

+21%

›

▽11

ジーヴル

▲大久保

88.9倍

+24%

›

▽10

グリュイエール

▲森田

104.6倍

-12%

›

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 7 メティエダール実14.7倍期待値 +64% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 13 プレダトゥール実17.0倍期待値 +41% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥100 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 13 プレダトゥール実17.0倍期待値 +41% 推奨 12.0〜30.0倍 ¥200 不的中
単勝 7 メティエダール実14.7倍期待値 +64% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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