札幌 11R 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

11R 札幌競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エヴァンスウィート	鮫島駿	実35.9	B▽ A▽勝率4% EV+32% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神612R 14着/14頭+0.9秒 11/29 4京都710R 10着/12頭+0.6秒 08/03 1札幌410R 1着/13頭勝利 07/12 1函館910R 2着/11頭+0.5秒 06/21 1函館311R 3着/15頭+0.2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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.7% / 期待値 +33% ※ 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	シカゴスティング	浜中	実11.0	B△ A△勝率11% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都612R 5着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 10着/18頭+1.2秒 09/07 4中山210R 4着/12頭+0.3秒 05/04 2京都410R 6着/13頭+0.5秒 02/01 1小倉311R 7着/18頭+0.4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 7.3着 (不振) △ ローテーション 126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 6.8% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.5% / 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。
3	サウスバンク	横山武	実5.0	B○ A○勝率20% EV-2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京411R 6着/10頭+0.5秒 11/23 4京都612R 2着/16頭+0.0秒 08/16 3中京76R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1111R 4着/16頭+0.2秒 05/11 2京都610R 7着/11頭+0.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 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。
4	ルーフ	佐々木	実14.2	B▽ A△勝率7% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 483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 3.5% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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。
5	メルトユアハート	横山和	実9.1	B▲ A△勝率11% EV-4% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都410R 11着/13頭+0.7秒 09/14 4阪神410R 9着/11頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 10着/11頭+1.2秒 05/10 2東京59R 10着/15頭+0.3秒 03/29 2中京511R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ ローテーション 111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 9.6% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -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。
6	ウィルオレオール	石川倭	実122.3	B× A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/18 名古屋11R 5着/11頭+1.4秒 07/24 門別12R 6着/9頭+1.4秒 06/11 大井11R 13着/16頭+5.7秒 05/01 門別12R 2着/7頭+0.0秒 03/26 大井11R 6着/14頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (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 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -20% ※ 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	ロジケープ	丹内	実2.1	B🌟◎ A×勝率20% EV-58% 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／前走勝利の勢い）
前5走 11/09 5東京23R 3着/18頭+0.5秒 10/18 4新潟11R 3着/13頭+0.2秒 10/04 4東京15R 3着/17頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.5% / 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。
8	アンジュプロミス	古川奈	実15.7	B▽ A▽勝率7% EV+13% 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5走 11/09 3福島22R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟42R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 2着/14頭+0.0秒 09/14 4阪神41R 5着/13頭+2.8秒 08/31 3新潟46R 4着/15頭+2.0秒
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 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +14% ※ 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	クリエープキー	古川吉	実38.1	B▽ A▽勝率2% EV-33% 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5走 12/13 5中山39R 8着/13頭+0.7秒 11/16 3福島49R 3着/16頭+0.1秒 09/20 4中山69R 9着/13頭+1.1秒 07/20 2福島83R 1着/6頭勝利 06/14 3東京36R 4着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (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 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -33% ※ 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	アスクケンタッキー	武豊	実7.7	B△ A▲勝率13% EV-1% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.4% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 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。
11	ゴールドサーベル	荻野琢	実191.0	B× A▽勝率1% EV+62% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島111R 8着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌411R 5着/13頭+0.7秒 07/26 1札幌111R 4着/12頭+0.6秒 07/05 1函館711R 6着/14頭+0.4秒 06/21 1函館311R 1着/15頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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 +63% ※ 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	パクスロマーナ	舟山	実18.9	B△ A▽勝率6% EV+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13.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山29R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都612R 3着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 14着/18頭+1.5秒 07/19 2小倉711R 3着/17頭+0.1秒 06/29 2小倉211R 4着/13頭+0.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 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。

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 ×

ロジケープ

騎手丹内

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3サウスバンク

5.0倍

EV -10%

▲A:△5メルトユアハート

9.1倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎A:×7

ロジケープ

丹内

2.1倍

-13%

›

○A:○3

サウスバンク

横山武

5.0倍

-10%

›

▲A:△5

メルトユアハート

横山和

9.1倍

-12%

›

△A:▲10

アスクケンタッキー

武豊

7.7倍

-35%

›

△A:△2

シカゴスティング

浜中

11.0倍

-24%

›

△A:▽12

パクスロマーナ

舟山

18.9倍

-20%

›

▽A:△4

ルーフ

佐々木

14.2倍

-49%

›

▽A:▽8

アンジュプロミス

古川奈

15.7倍

-47%

›

▽A:▽1

エヴァンスウィート

鮫島駿

35.9倍

-13%

›

▽A:▽9

クリエープキー

古川吉

38.1倍

-20%

›

×A:▽6

ウィルオレオール

石川倭

122.3倍

-60%

›

×A:▽11

ゴールドサーベル

荻野琢

191.0倍

-64%

›

💡 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）

11R 札幌競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エヴァンスウィート	鮫島駿	実35.9	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神612R 14着/14頭+0.9秒 11/29 4京都710R 10着/12頭+0.6秒 08/03 1札幌410R 1着/13頭勝利 07/12 1函館910R 2着/11頭+0.5秒 06/21 1函館311R 3着/15頭+0.2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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 3.7% (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。
2	シカゴスティング	浜中	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都612R 5着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 10着/18頭+1.2秒 09/07 4中山210R 4着/12頭+0.3秒 05/04 2京都410R 6着/13頭+0.5秒 02/01 1小倉311R 7着/18頭+0.4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 7.3着 (不振) △ ローテーション 126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 10.5% (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。
3	サウスバンク	横山武	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／83日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京411R 6着/10頭+0.5秒 11/23 4京都612R 2着/16頭+0.0秒 08/16 3中京76R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1111R 4着/16頭+0.2秒 05/11 2京都610R 7着/11頭+0.4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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
4	ルーフ	佐々木	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 483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 7.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
5	メルトユアハート	横山和	実9.1	△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9.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都410R 11着/13頭+0.7秒 09/14 4阪神410R 9着/11頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 10着/11頭+1.2秒 05/10 2東京59R 10着/15頭+0.3秒 03/29 2中京511R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ ローテーション 111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 10.5% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ウィルオレオール	石川倭	実122.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/18 名古屋11R 5着/11頭+1.4秒 07/24 門別12R 6着/9頭+1.4秒 06/11 大井11R 13着/16頭+5.7秒 05/01 門別12R 2着/7頭+0.0秒 03/26 大井11R 6着/14頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	ロジケープ	丹内	実2.1	×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／前走勝利の勢い）
前5走 11/09 5東京23R 3着/18頭+0.5秒 10/18 4新潟11R 3着/13頭+0.2秒 10/04 4東京15R 3着/17頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 19.5% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
8	アンジュプロミス	古川奈	実15.7	▽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5走 11/09 3福島22R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟42R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 2着/14頭+0.0秒 09/14 4阪神41R 5着/13頭+2.8秒 08/31 3新潟46R 4着/15頭+2.0秒
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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
9	クリエープキー	古川吉	実38.1	▽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5走 12/13 5中山39R 8着/13頭+0.7秒 11/16 3福島49R 3着/16頭+0.1秒 09/20 4中山69R 9着/13頭+1.1秒 07/20 2福島83R 1着/6頭勝利 06/14 3東京36R 4着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。
10	アスクケンタッキー	武豊	実7.7	▲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／77日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	ゴールドサーベル	荻野琢	実191.0	▽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／97日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島111R 8着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌411R 5着/13頭+0.7秒 07/26 1札幌111R 4着/12頭+0.6秒 07/05 1函館711R 6着/14頭+0.4秒 06/21 1函館311R 1着/15頭勝利
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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (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。
12	パクスロマーナ	舟山	実18.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山29R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都612R 3着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 14着/18頭+1.5秒 07/19 2小倉711R 3着/17頭+0.1秒 06/29 2小倉211R 4着/13頭+0.3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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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

ロジケープ

騎手丹内

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3サウスバンク

5.0倍

EV -2%

▲10アスクケンタッキー

7.7倍

EV -1%

出走馬全12頭

×7

ロジケープ

丹内

2.1倍

-58%

›

○3

サウスバンク

横山武

5.0倍

-2%

›

▲10

アスクケンタッキー

武豊

7.7倍

-1%

›

△5

メルトユアハート

横山和

9.1倍

-4%

›

△2

シカゴスティング

浜中

11.0倍

+15%

›

△4

ルーフ

佐々木

14.2倍

+2%

›

▽8

アンジュプロミス

古川奈

15.7倍

+13%

›

▽12

パクスロマーナ

舟山

18.9倍

+8%

›

▽1

エヴァンスウィート

鮫島駿

35.9倍

+32%

›

▽9

クリエープキー

古川吉

38.1倍

-33%

›

▽11

ゴールドサーベル

荻野琢

191.0倍

+62%

›

▽6

ウィルオレオール

石川倭

122.3倍

-20%

›

💡 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。

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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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