阪神 9R 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

9R 阪神競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビップヴォルフ	Ｍデムーロ	実9.2	B▲ A△勝率15% EV+34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 2着/16頭+0.8秒 04/25 3京都15R 6着/12頭+0.8秒 04/12 3中山65R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉56R 8着/18頭+1.4秒 01/25 1小倉27R 2着/18頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.7% / 期待値 +35% ※ 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	ブラックオリンピア	川田	実1.3	B◎ A×勝率21% EV-72% 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67%と好調／前走3着／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 3着/18頭+0.5秒 04/04 2阪神39R 1着/9頭勝利 01/24 1京都85R 1着/18頭勝利 11/22 4京都54R 3着/11頭+0.2秒 10/25 4東京85R 2着/9頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 155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 45.8% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 期待値 -73% ※ 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	シャドウマスター	北村友	実23.8	B△ A△勝率5% EV+27% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 8着/18頭+1.6秒 03/15 1阪神89R 1着/7頭勝利 01/04 1京都16R 5着/7頭+0.4秒 11/01 3京都105R 1着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 155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 3.2% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
4	ニュークレド	斎藤	実25.6	B▽ A▽勝率4% EV+2% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都29R 5着/11頭+0.4秒 03/28 1中京510R 7着/12頭+0.5秒 03/14 1中京19R 1着/10頭勝利 11/29 4京都77R 7着/18頭+0.5秒 11/08 4京都112R 4着/14頭+0.3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) △ ローテーション 154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 3.2% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.0% / 期待値 +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。
5	バンフィエルド	河原田	実164.1	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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 13着/14頭+1.6秒 05/17 1新潟610R 9着/16頭+0.7秒 03/28 1中京510R 9着/12頭+0.6秒 03/14 1中京110R 7着/10頭+0.6秒 12/21 5中京610R 9着/10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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ 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	マテンロウシルビア	太宰	実35.2	B▽ A▽勝率5% EV+88% 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／211日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 1着/13頭勝利 02/10 2京都47R 8着/8頭+1.6秒 01/12 1京都56R 3着/9頭+0.3秒 11/22 4京都57R 3着/16頭+1.0秒 06/01 2京都122R 1着/14頭勝利
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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.4% / 期待値 +89% ※ 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	メディテラニアン推奨	吉村	実11.2	B△ A△勝率15% EV+64% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／141日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/09 3京都510R 2着/8頭+0.2秒 03/14 1中京110R 4着/10頭+0.4秒 02/01 1東京27R 8着/9頭+2.1秒 12/21 5中京610R 2着/10頭+0.1秒 11/01 3京都109R 2着/11頭+0.5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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 14.7% / 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	アットアブラスト	西塚	実122.5	B× A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／477日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 477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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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	メイショウナルカミ推奨	松若	実14.7	B△ A▲勝率15% EV+124% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/29 1中京68R 7着/7頭+6.1秒 03/15 1中京25R 1着/15頭勝利 02/22 1小倉105R 2着/13頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 2着/5頭+0.7秒 08/17 3中京81R 2着/7頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 182日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.2% / 期待値 +124% ※ 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	ドゥラエテルノ	横山典	実37.1	B▽ A▽勝率3% EV+8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 3着/9頭+0.2秒 04/19 3中山88R 4着/11頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 4着/13頭+0.2秒 01/25 1京都98R 2着/10頭+0.1秒 01/04 1京都19R 3着/13頭+0.6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戦の調子平均 3.7着 ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 期待値 +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。
11	セイキュート	横山和	実8.5	B○ A○勝率15% EV+29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%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 03/22 1阪神107R 1着/10頭勝利 02/22 1阪神27R 2着/9頭+0.0秒 11/23 4京都67R 6着/18頭+0.9秒 11/02 3京都117R 10着/16頭+0.6秒 09/07 4中山211R 11着/13頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 189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 10.6% (オッズ暗示: 11.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 期待値 +30% ※ 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 ×

ブラックオリンピア

騎手川田

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11セイキュート

8.5倍

EV -9%

▲A:△1ビップヴォルフ

9.2倍

EV -4%

出走馬全11頭

◎A:×2

ブラックオリンピア

川田

1.3倍

-40%

›

○A:○11

セイキュート

横山和

8.5倍

-9%

›

▲A:△1

ビップヴォルフ

Ｍデムーロ

9.2倍

-4%

›

△A:△7

メディテラニアン

吉村

11.2倍

+16%

›

△A:▲9

メイショウナルカミ

松若

14.7倍

+52%

›

△A:△3

シャドウマスター

北村友

23.8倍

-24%

›

▽A:▽4

ニュークレド

斎藤

25.6倍

-19%

›

▽A:▽6

マテンロウシルビア

太宰

35.2倍

+10%

›

▽A:▽10

ドゥラエテルノ

横山典

37.1倍

-22%

›

▽A:▽5

バンフィエルド

河原田

164.1倍

-7%

›

×A:▽8

アットアブラスト

西塚

122.5倍

-63%

›

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 9 メイショウナルカミ実14.7倍期待値 +53% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥500 不的中2着
単勝 7 メディテラニアン実11.2倍期待値 +16% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 メイショウナルカミ実14.7倍期待値 +53% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

9R 阪神競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビップヴォルフ	Ｍデムーロ	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 2着/16頭+0.8秒 04/25 3京都15R 6着/12頭+0.8秒 04/12 3中山65R 2着/18頭+0.0秒 02/07 1小倉56R 8着/18頭+1.4秒 01/25 1小倉27R 2着/18頭+0.2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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ブラックオリンピア	川田	実1.3	×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（直近3走で勝率67%と好調／前走3着／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 3着/18頭+0.5秒 04/04 2阪神39R 1着/9頭勝利 01/24 1京都85R 1着/18頭勝利 11/22 4京都54R 3着/11頭+0.2秒 10/25 4東京85R 2着/9頭+0.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
3	シャドウマスター	北村友	実23.8	△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／155日ぶりの実戦）
前5走 04/25 2東京111R 8着/18頭+1.6秒 03/15 1阪神89R 1着/7頭勝利 01/04 1京都16R 5着/7頭+0.4秒 11/01 3京都105R 1着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
4	ニュークレド	斎藤	実25.6	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都29R 5着/11頭+0.4秒 03/28 1中京510R 7着/12頭+0.5秒 03/14 1中京19R 1着/10頭勝利 11/29 4京都77R 7着/18頭+0.5秒 11/08 4京都112R 4着/14頭+0.3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) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	バンフィエルド	河原田	実164.1	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 05/31 2東京128R 13着/14頭+1.6秒 05/17 1新潟610R 9着/16頭+0.7秒 03/28 1中京510R 9着/12頭+0.6秒 03/14 1中京110R 7着/10頭+0.6秒 12/21 5中京610R 9着/10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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	マテンロウシルビア	太宰	実35.2	▽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／211日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 1着/13頭勝利 02/10 2京都47R 8着/8頭+1.6秒 01/12 1京都56R 3着/9頭+0.3秒 11/22 4京都57R 3着/16頭+1.0秒 06/01 2京都122R 1着/14頭勝利
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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	メディテラニアン推奨	吉村	実11.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（前走2着で力を示す／141日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/09 3京都510R 2着/8頭+0.2秒 03/14 1中京110R 4着/10頭+0.4秒 02/01 1東京27R 8着/9頭+2.1秒 12/21 5中京610R 2着/10頭+0.1秒 11/01 3京都109R 2着/11頭+0.5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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
8	アットアブラスト	西塚	実122.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／477日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7秒 06/07 3阪神17R 4着/10頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 477日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
9	メイショウナルカミ推奨	松若	実14.7	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ14.7倍で期待値+124%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 03/29 1中京68R 7着/7頭+6.1秒 03/15 1中京25R 1着/15頭勝利 02/22 1小倉105R 2着/13頭+0.5秒 09/06 4阪神12R 2着/5頭+0.7秒 08/17 3中京81R 2着/7頭+0.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 182日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.2% (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。
10	ドゥラエテルノ	横山典	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／140日ぶりの実戦）
前5走 05/10 2東京69R 3着/9頭+0.2秒 04/19 3中山88R 4着/11頭+0.4秒 02/21 1阪神112R 4着/13頭+0.2秒 01/25 1京都98R 2着/10頭+0.1秒 01/04 1京都19R 3着/13頭+0.6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戦の調子平均 3.7着 ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	セイキュート	横山和	実8.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%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 03/22 1阪神107R 1着/10頭勝利 02/22 1阪神27R 2着/9頭+0.0秒 11/23 4京都67R 6着/18頭+0.9秒 11/02 3京都117R 10着/16頭+0.6秒 09/07 4中山211R 11着/13頭+0.8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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 189日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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

ブラックオリンピア

騎手川田

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11セイキュート

8.5倍

EV +29%

▲9メイショウナルカミ

14.7倍

EV +124%

出走馬全11頭

×2

ブラックオリンピア

川田

1.3倍

-72%

›

○11

セイキュート

横山和

8.5倍

+29%

›

▲9

メイショウナルカミ

松若

14.7倍

+124%

›

△1

ビップヴォルフ

Ｍデムーロ

9.2倍

+34%

›

△7

メディテラニアン

吉村

11.2倍

+64%

›

△3

シャドウマスター

北村友

23.8倍

+27%

›

▽6

マテンロウシルビア

太宰

35.2倍

+88%

›

▽4

ニュークレド

斎藤

25.6倍

+2%

›

▽10

ドゥラエテルノ

横山典

37.1倍

+8%

›

▽8

アットアブラスト

西塚

122.5倍

-6%

›

▽5

バンフィエルド

河原田

164.1倍

+25%

›

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 9 メイショウナルカミ実14.7倍期待値 +124% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥500 不的中2着
単勝 7 メディテラニアン実11.2倍期待値 +64% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 9 メイショウナルカミ実14.7倍期待値 +124% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 不的中2着

※ オッズは予測時点の値です。

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