阪神 8R 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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サウンドサンライズ	斎藤	実39.1	B▽ A▽勝率2% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（287日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 12着/18頭+1.3秒 08/23 2札幌16R 7着/13頭+0.8秒 08/03 1札幌48R 2着/11頭+0.0秒 03/02 1阪神211R 12着/14頭+0.9秒 02/10 1京都310R 7着/9頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 287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 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 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。
2	コウギョク	横山和	実7.4	B▲ A▲勝率17% EV+28% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 12着/12頭+1.5秒 02/28 2中山19R 8着/8頭+2.4秒 10/05 3京都25R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
3	ダーリンダーリン	◇今村	実8.0	B△ A△勝率8% EV-38% 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9.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山65R 16着/18頭+2.3秒 03/21 1中京35R 6着/18頭+1.7秒 02/15 2京都65R 6着/15頭+1.8秒 12/07 5阪神24R 2着/8頭+0.0秒 11/15 3福島33R 5着/16頭+0.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 168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 8.2% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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	テレプシコーラ	中井	実39.1	B× A▽勝率3% 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9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 6着/15頭+0.4秒 05/03 3京都47R 7着/8頭+1.6秒 01/11 1京都47R 14着/14頭+1.5秒 12/13 5中京37R 6着/18頭+1.1秒 11/02 3京都117R 8着/16頭+0.5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 9.0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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.1% / 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。
5	ヴィーナスバブル	松若	実17.0	B△ A△勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148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 6.6% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
6	テンタイムトップ	亀田	実62.7	B× A▽勝率1% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 18着/18頭+4.1秒 05/17 1新潟66R 9着/13頭+2.2秒 12/13 5阪神31R 14着/15頭+2.7秒 10/25 3京都86R 12着/16頭+2.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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	ドーギッド	小沢	実58.4	B▽ A▽勝率3% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟710R 9着/15頭+1.4秒 05/09 1新潟310R 5着/13頭+1.2秒 04/26 3京都27R 6着/14頭+0.4秒 02/07 1小倉57R 12着/18頭+1.1秒 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9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 6.7着 △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.1% / 期待値 +82% ※ 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	ワンダーイロネ	高倉	実30.8	B▽ A▽勝率3% EV+6% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 8着/15頭+0.5秒 05/16 3京都77R 5着/11頭+0.1秒 05/09 3京都58R 10着/16頭+1.6秒 09/07 4阪神26R 5着/15頭+1.4秒 08/17 3中京810R 8着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 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。
9	エンベッカ	北村友	実7.4	B△ A△勝率13% EV0% 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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／183日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 13着/15頭+1.1秒 10/25 3京都812R 7着/10頭+0.5秒 09/13 4阪神37R 1着/18頭勝利 09/06 4阪神14R 2着/18頭+0.2秒 07/27 3中京25R 7着/18頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 183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 8.2% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.5% / 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。
10	コニーアイランド	川田	実2.5	B◎ A×勝率20% EV-50% 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走で勝率33%と好調／210日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神411R 13着/15頭+0.8秒 11/30 4京都89R 4着/11頭+0.6秒 08/02 3中京32R 1着/7頭勝利 ― ―
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 13着 (大敗) △ ローテーション 210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 35.9% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.7% / 期待値 -51% ※ 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	ベネディクション	◇古川奈	実28.8	B▽ A▽勝率3% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 12着/18頭+0.7秒 04/18 2阪神74R 6着/18頭+0.5秒 03/14 1中京14R 8着/16頭+0.8秒 12/07 5中京24R 10着/14頭+0.6秒 11/22 4京都55R 8着/17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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
12	バースデイフライト	☆田山	実3.8	B○ A○勝率20% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ ローテーション 119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 20.3% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。

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 ×

コニーアイランド

騎手川田

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12バースデイフライト

3.8倍

EV -22%

▲A:▲2コウギョク

7.4倍

EV -28%

出走馬全12頭

◎A:×10

コニーアイランド

川田

2.5倍

-10%

›

○A:○12

バースデイフライト

☆田山

3.8倍

-22%

›

▲A:▲2

コウギョク

横山和

7.4倍

-28%

›

△A:△9

エンベッカ

北村友

7.4倍

-39%

›

△A:△3

ダーリンダーリン

◇今村

8.0倍

-34%

›

△A:△5

ヴィーナスバブル

松若

17.0倍

+12%

›

▽A:▽8

ワンダーイロネ

高倉

30.8倍

-3%

›

▽A:▽11

ベネディクション

◇古川奈

28.8倍

-38%

›

▽A:▽1

サウンドサンライズ

斎藤

39.1倍

-16%

›

▽A:▽7

ドーギッド

小沢

58.4倍

-3%

›

×A:▽4

テレプシコーラ

中井

39.1倍

-50%

›

×A:▽6

テンタイムトップ

亀田

62.7倍

-55%

›

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

8R 阪神競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サウンドサンライズ	斎藤	実39.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（287日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 12着/18頭+1.3秒 08/23 2札幌16R 7着/13頭+0.8秒 08/03 1札幌48R 2着/11頭+0.0秒 03/02 1阪神211R 12着/14頭+0.9秒 02/10 1京都310R 7着/9頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 287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 2.0% (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。
2	コウギョク	横山和	実7.4	▲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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京211R 12着/12頭+1.5秒 02/28 2中山19R 8着/8頭+2.4秒 10/05 3京都25R 1着/13頭勝利 ― ―
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.4% (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。
3	ダーリンダーリン	◇今村	実8.0	△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9.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 04/12 3中山65R 16着/18頭+2.3秒 03/21 1中京35R 6着/18頭+1.7秒 02/15 2京都65R 6着/15頭+1.8秒 12/07 5阪神24R 2着/8頭+0.0秒 11/15 3福島33R 5着/16頭+0.4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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 168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 7.6% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
4	テレプシコーラ	中井	実39.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 6着/15頭+0.4秒 05/03 3京都47R 7着/8頭+1.6秒 01/11 1京都47R 14着/14頭+1.5秒 12/13 5中京37R 6着/18頭+1.1秒 11/02 3京都117R 8着/16頭+0.5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 9.0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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	ヴィーナスバブル	松若	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 1新潟17R 11着/15頭+2.3秒 04/11 2阪神57R 5着/11頭+0.7秒 01/24 1京都87R 8着/11頭+1.4秒 01/11 1京都47R 13着/14頭+1.4秒 11/29 4京都77R 12着/18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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
6	テンタイムトップ	亀田	実62.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 06/06 3阪神17R 18着/18頭+4.1秒 05/17 1新潟66R 9着/13頭+2.2秒 12/13 5阪神31R 14着/15頭+2.7秒 10/25 3京都86R 12着/16頭+2.1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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 18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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	ドーギッド	小沢	実58.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（127日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟710R 9着/15頭+1.4秒 05/09 1新潟310R 5着/13頭+1.2秒 04/26 3京都27R 6着/14頭+0.4秒 02/07 1小倉57R 12着/18頭+1.1秒 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9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 6.7着 △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
8	ワンダーイロネ	高倉	実30.8	▽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／120日ぶりの実戦）
前5走 05/30 3京都117R 8着/15頭+0.5秒 05/16 3京都77R 5着/11頭+0.1秒 05/09 3京都58R 10着/16頭+1.6秒 09/07 4阪神26R 5着/15頭+1.4秒 08/17 3中京810R 8着/16頭+1.2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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 120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 3.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	エンベッカ	北村友	実7.4	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／183日ぶりの実戦）
前5走 03/28 1中京57R 13着/15頭+1.1秒 10/25 3京都812R 7着/10頭+0.5秒 09/13 4阪神37R 1着/18頭勝利 09/06 4阪神14R 2着/18頭+0.2秒 07/27 3中京25R 7着/18頭+0.7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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (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。
10	コニーアイランド	川田	実2.5	×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走で勝率33%と好調／210日ぶりの実戦）
前5走 03/01 1阪神411R 13着/15頭+0.8秒 11/30 4京都89R 4着/11頭+0.6秒 08/02 3中京32R 1着/7頭勝利 ― ―
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 13着 (大敗) △ ローテーション 210日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ベネディクション	◇古川奈	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都33R 12着/18頭+0.7秒 04/18 2阪神74R 6着/18頭+0.5秒 03/14 1中京14R 8着/16頭+0.8秒 12/07 5中京24R 10着/14頭+0.6秒 11/22 4京都55R 8着/17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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 148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 3.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
12	バースデイフライト	☆田山	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 3京都1211R 4着/9頭+0.2秒 04/12 2阪神69R 6着/14頭+1.1秒 03/21 2中山711R 9着/16頭+0.3秒 12/20 5中山59R 6着/12頭+1.2秒 11/30 4京都89R 3着/11頭+0.6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 6.3着 △ ローテーション 119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 19.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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

コニーアイランド

騎手川田

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12バースデイフライト

3.8倍

EV -25%

▲2コウギョク

7.4倍

EV +28%

出走馬全12頭

×10

コニーアイランド

川田

2.5倍

-50%

›

○12

バースデイフライト

☆田山

3.8倍

-25%

›

▲2

コウギョク

横山和

7.4倍

+28%

›

△9

エンベッカ

北村友

7.4倍

›

△3

ダーリンダーリン

◇今村

8.0倍

-38%

›

△5

ヴィーナスバブル

松若

17.0倍

+10%

›

▽8

ワンダーイロネ

高倉

30.8倍

+6%

›

▽11

ベネディクション

◇古川奈

28.8倍

-10%

›

▽4

テレプシコーラ

中井

39.1倍

+21%

›

▽7

ドーギッド

小沢

58.4倍

+82%

›

▽1

サウンドサンライズ

斎藤

39.1倍

-23%

›

▽6

テンタイムトップ

亀田

62.7倍

-43%

›

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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項