札幌 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 札幌競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビービーバザーク	▲和田陽	実22.8	B△ A△勝率8% EV+89% 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0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 +90% ※ 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	マーベリックシチー	鮫島駿	実46.4	B▽ A▽勝率3% EV+61% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／97日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 8着/15頭+1.3秒 09/07 2札幌612R 11着/14頭+3.5秒 08/30 2札幌38R 3着/11頭+0.7秒 08/03 1札幌47R 5着/12頭+1.2秒 07/06 1函館812R 9着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 期待値 +61% ※ 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	カフェブーケット	☆長浜	実186.8	B▽ A▽勝率1% EV+68% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
4	リュミナーズ	佐々木	実60.9	B▽ A▽勝率4% EV+137% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 3着/15頭+0.1秒 09/27 4中山86R 3着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌58R 8着/11頭+1.3秒 07/26 1札幌19R 3着/13頭+0.5秒 07/12 1函館97R 5着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 期待値 +138% ※ 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	ジェネラスキング	横山武	実8.6	B▲ A▲勝率13% EV+15% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 118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 9.0% (オッズ暗示: 11.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
6	ザハント	小沢	実43.3	B▽ A▽勝率3% EV+41% 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／328日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 328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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.3% / 期待値 +42% ※ 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	オンザムービー	横山和	実2.0	B🌟◎ A×勝率23% EV-54% 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走平均3.0着と安定／69日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京34R 9着/13頭+0.9秒 11/30 4京都83R 10着/13頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.6% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.5% / 期待値 -55% ※ 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	タイキルッジェーロ	北村友	実19.2	B△ A△勝率11% EV+112% 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／132日ぶりの実戦）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 期待値 +113% ※ 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	ハイライトニング	池添	実51.9	B▽ A▽勝率4% EV+102% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 +103% ※ 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	ファンタイムギフト	丹内	実17.9	B△ A△勝率8% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。
11	アルニラム	古川吉	実316.1	B▽ A▽勝率1% EV+184% 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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京12R 7着/13頭+1.3秒 11/24 5東京65R 9着/16頭+2.0秒 06/08 3東京27R 12着/16頭+1.3秒 05/24 2東京98R 2着/16頭+0.1秒 04/05 3中山312R 6着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 118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 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +184% ※ 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	ピエナオルカ	▲小林美	実2.5	B○ A○勝率21% EV-48% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神32R 3着/10頭+1.7秒 11/23 4京都62R 3着/13頭+1.3秒 06/22 3阪神66R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 23.9% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 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。

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 ×

オンザムービー

騎手横山和

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ピエナオルカ

2.5倍

EV -40%

▲A:▲5ジェネラスキング

8.6倍

EV -22%

出走馬全12頭

◎A:×7

オンザムービー

横山和

2.0倍

-26%

›

○A:○12

ピエナオルカ

▲小林美

2.5倍

-40%

›

▲A:▲5

ジェネラスキング

横山武

8.6倍

-22%

›

△A:△8

タイキルッジェーロ

北村友

19.2倍

+68%

›

△A:△1

ビービーバザーク

▲和田陽

22.8倍

+75%

›

△A:△10

ファンタイムギフト

丹内

17.9倍

›

▽A:▽2

マーベリックシチー

鮫島駿

46.4倍

+1%

›

▽A:▽9

ハイライトニング

池添

51.9倍

+13%

›

▽A:▽4

リュミナーズ

佐々木

60.9倍

+33%

›

▽A:▽6

ザハント

小沢

43.3倍

-39%

›

▽A:▽3

カフェブーケット

☆長浜

186.8倍

-44%

›

▽A:▽11

アルニラム

古川吉

316.1倍

-6%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

8R 札幌競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビービーバザーク	▲和田陽	実22.8	△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0%と苦戦傾向／70日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	マーベリックシチー	鮫島駿	実46.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／97日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島56R 8着/15頭+1.3秒 09/07 2札幌612R 11着/14頭+3.5秒 08/30 2札幌38R 3着/11頭+0.7秒 08/03 1札幌47R 5着/12頭+1.2秒 07/06 1函館812R 9着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	カフェブーケット	☆長浜	実186.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	リュミナーズ	佐々木	実60.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（63日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 3着/15頭+0.1秒 09/27 4中山86R 3着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌58R 8着/11頭+1.3秒 07/26 1札幌19R 3着/13頭+0.5秒 07/12 1函館97R 5着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
5	ジェネラスキング	横山武	実8.6	▲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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山85R 2着/16頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ザハント	小沢	実43.3	▽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／328日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 328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 3.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	オンザムービー	横山和	実2.0	×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走平均3.0着と安定／69日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京34R 9着/13頭+0.9秒 11/30 4京都83R 10着/13頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 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 22.5% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	タイキルッジェーロ	北村友	実19.2	△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／132日ぶりの実戦）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ハイライトニング	池添	実51.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
10	ファンタイムギフト	丹内	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
11	アルニラム	古川吉	実316.1	▽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／118日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京12R 7着/13頭+1.3秒 11/24 5東京65R 9着/16頭+2.0秒 06/08 3東京27R 12着/16頭+1.3秒 05/24 2東京98R 2着/16頭+0.1秒 04/05 3中山312R 6着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
12	ピエナオルカ	▲小林美	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神32R 3着/10頭+1.7秒 11/23 4京都62R 3着/13頭+1.3秒 06/22 3阪神66R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 20.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オンザムービー

騎手横山和

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ピエナオルカ

2.5倍

EV -48%

▲5ジェネラスキング

8.6倍

EV +15%

出走馬全12頭

×7

オンザムービー

横山和

2.0倍

-54%

›

○12

ピエナオルカ

▲小林美

2.5倍

-48%

›

▲5

ジェネラスキング

横山武

8.6倍

+15%

›

△8

タイキルッジェーロ

北村友

19.2倍

+112%

›

△1

ビービーバザーク

▲和田陽

22.8倍

+89%

›

△10

ファンタイムギフト

丹内

17.9倍

+36%

›

▽9

ハイライトニング

池添

51.9倍

+102%

›

▽4

リュミナーズ

佐々木

60.9倍

+137%

›

▽2

マーベリックシチー

鮫島駿

46.4倍

+61%

›

▽6

ザハント

小沢

43.3倍

+41%

›

▽3

カフェブーケット

☆長浜

186.8倍

+68%

›

▽11

アルニラム

古川吉

316.1倍

+184%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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