札幌 4R 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

4R 札幌競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイドクレース	横山武	実1.9	B🌟◎ A×勝率14% 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（105日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島57R 3着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟33R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4中山93R 6着/16頭+1.6秒 09/07 4中山24R 6着/10頭+0.8秒 08/17 2新潟84R 5着/11頭+1.2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 5.0着 △ ローテーション 105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 38.1% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.3% / 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。
2	ドーギッド	◇古川奈	実42.9	B▽ A▽勝率7% EV+207% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8頭+0.8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 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +208% ※ 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	エイカイカッシーナ	★河原田	実85.7	B× A▽勝率6% EV+374% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 18着/18頭+2.8秒 06/01 2京都1211R 10着/11頭+2.1秒 04/26 2京都15R 1着/18頭勝利 03/02 1阪神25R 9着/18頭+0.7秒 12/15 7京都65R 6着/14頭+0.7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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +374% ※ 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	ブルースカイブルー	池添	実3.3	B○ A○勝率13% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7頭勝利 ― ―
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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.3% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 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。
5	マイバラード	斎藤	実32.4	B△ A△勝率8% EV+160% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／412日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 412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 2.3% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 期待値 +161% ※ 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	ゴールドジェスター	黛	実56.9	B▽ A▽勝率6% EV+243% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 97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 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +243% ※ 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	ミリオンクラウン推奨	☆舟山	実11.9	B▲ A△勝率11% EV+34% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/05 船橋11R 7着/9頭+2.3秒 09/06 2札幌511R 8着/12頭+0.9秒 08/16 1札幌79R 2着/8頭+0.4秒 07/16 門別3R 1着/8頭勝利 07/03 門別3R 2着/8頭+0.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 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。
8	リリーズブルーム	原田和	実87.7	B▽ A▽勝率6% EV+435% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/30 園田7R 2着/8頭+0.1秒 12/17 園田12R 2着/12頭+1.1秒 08/29 園田10R 3着/12頭+0.1秒 08/15 園田5R 3着/7頭+0.3秒 08/01 園田8R 2着/9頭+0.3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) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +435% ※ 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	エイトスターズ	吉田隼	実58.7	B▽ A▽勝率6% EV+242% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／469日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469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 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.8% / 期待値 +242% ※ 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	マイネルマスター推奨	佐々木	実15.9	B△ A△勝率10% EV+65% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 132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 8.0% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.4% / 期待値 +65% ※ 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	アドミラルシップ	丹内	実5.3	B△ A▲勝率12% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京126R 2着/16頭+0.4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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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。

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 ×

アイドクレース

騎手横山武

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ブルースカイブルー

3.3倍

EV -16%

▲A:△7ミリオンクラウン

11.9倍

EV +46%

出走馬全11頭

◎A:×1

アイドクレース

横山武

1.9倍

-27%

›

○A:○4

ブルースカイブルー

池添

3.3倍

-16%

›

▲A:△7

ミリオンクラウン

☆舟山

11.9倍

+46%

›

△A:▲11

アドミラルシップ

丹内

5.3倍

-56%

›

△A:△10

マイネルマスター

佐々木

15.9倍

+26%

›

△A:△5

マイバラード

斎藤

32.4倍

-24%

›

▽A:▽2

ドーギッド

◇古川奈

42.9倍

-14%

›

▽A:▽6

ゴールドジェスター

黛

56.9倍

-27%

›

▽A:▽9

エイトスターズ

吉田隼

58.7倍

-25%

›

▽A:▽8

リリーズブルーム

原田和

87.7倍

-33%

›

×A:▽3

エイカイカッシーナ

★河原田

85.7倍

-54%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 10 マイネルマスター実15.9倍期待値 +27% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 7 ミリオンクラウン確定10.0倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 10.0倍2,000円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 ミリオンクラウン確定10.0倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 10.0倍2,000円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

4R 札幌競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイドクレース	横山武	実1.9	×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（105日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島57R 3着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟33R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4中山93R 6着/16頭+1.6秒 09/07 4中山24R 6着/10頭+0.8秒 08/17 2新潟84R 5着/11頭+1.2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 5.0着 △ ローテーション 105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 14.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ドーギッド	◇古川奈	実42.9	▽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／70日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8頭+0.8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 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) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
3	エイカイカッシーナ	★河原田	実85.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 18着/18頭+2.8秒 06/01 2京都1211R 10着/11頭+2.1秒 04/26 2京都15R 1着/18頭勝利 03/02 1阪神25R 9着/18頭+0.7秒 12/15 7京都65R 6着/14頭+0.7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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +374% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	ブルースカイブルー	池添	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7頭勝利 ― ―
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 4.0着 × 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 13.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	マイバラード	斎藤	実32.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／412日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 412日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ゴールドジェスター	黛	実56.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（97日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ミリオンクラウン推奨	☆舟山	実11.9	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/05 船橋11R 7着/9頭+2.3秒 09/06 2札幌511R 8着/12頭+0.9秒 08/16 1札幌79R 2着/8頭+0.4秒 07/16 門別3R 1着/8頭勝利 07/03 門別3R 2着/8頭+0.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
8	リリーズブルーム	原田和	実87.7	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/30 園田7R 2着/8頭+0.1秒 12/17 園田12R 2着/12頭+1.1秒 08/29 園田10R 3着/12頭+0.1秒 08/15 園田5R 3着/7頭+0.3秒 08/01 園田8R 2着/9頭+0.3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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +435% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
9	エイトスターズ	吉田隼	実58.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／469日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (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。
10	マイネルマスター推奨	佐々木	実15.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
11	アドミラルシップ	丹内	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京126R 2着/16頭+0.4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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アイドクレース

騎手横山武

単勝オッズ

1.9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

○4ブルースカイブルー

3.3倍

EV -55%

▲11アドミラルシップ

5.3倍

EV -37%

出走馬全11頭

×1

アイドクレース

横山武

1.9倍

-72%

›

○4

ブルースカイブルー

池添

3.3倍

-55%

›

▲11

アドミラルシップ

丹内

5.3倍

-37%

›

△7

ミリオンクラウン

☆舟山

11.9倍

+34%

›

△10

マイネルマスター

佐々木

15.9倍

+65%

›

△5

マイバラード

斎藤

32.4倍

+160%

›

▽2

ドーギッド

◇古川奈

42.9倍

+207%

›

▽8

リリーズブルーム

原田和

87.7倍

+435%

›

▽6

ゴールドジェスター

黛

56.9倍

+243%

›

▽9

エイトスターズ

吉田隼

58.7倍

+242%

›

▽3

エイカイカッシーナ

★河原田

85.7倍

+374%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 10 マイネルマスター実15.9倍期待値 +65% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 7 ミリオンクラウン確定10.0倍期待値 +35% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 10.0倍2,000円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 ミリオンクラウン確定10.0倍期待値 +35% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 🎯的中1着確定 10.0倍2,000円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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