札幌 12R 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

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャットテイル	横山武	実6.8	B▲ A▲勝率13% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 4着/15頭+0.3秒 08/09 1札幌52R 14着/14頭+6.8秒 07/12 2小倉52R 7着/16頭+0.4秒 03/29 2阪神11R 8着/16頭+2.0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 5.7着 × 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 8.1% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 -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	エンプレスフレーム推奨	原田和	実22.4	B▽ A▽勝率10% EV+118% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 12/28 5中山88R 13着/13頭+5.5秒 11/09 3福島210R 9着/15頭+1.4秒 09/07 2札幌69R 4着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌28R 1着/11頭勝利 08/09 1札幌58R 2着/11頭+0.2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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.8% / 期待値 +119% ※ 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	エアニゲラ	舟山	実3.2	B○ A○勝率16% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 5着/15頭+0.3秒 11/15 4京都38R 6着/7頭+2.6秒 08/31 4中京42R 2着/16頭+0.1秒 08/09 3中京52R 3着/15頭+0.6秒 05/31 2京都111R 10着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112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 25.2% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 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。
4	タマモカンパネラ推奨	黛	実21.7	B△ A△勝率11% EV+131% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/23 5東京56R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4東京97R 4着/13頭+0.3秒 10/11 4東京38R 2着/16頭+0.0秒 07/19 2福島76R 11着/14頭+3.4秒 06/22 3東京67R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.7% / 期待値 +132% ※ 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	ハヤブサオヒメサマ	吉田隼	実7.7	B△ A△勝率12% EV-8% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 3着/16頭+0.5秒 12/07 5中京22R 11着/16頭+1.1秒 07/26 3中京15R 1着/16頭勝利 05/10 2京都51R 6着/16頭+2.2秒 03/08 1阪神31R 2着/16頭+0.2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 98日休養明け × 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 8.1% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 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。
6	カスバートテソーロ推奨	佐々木	実15.6	B▽ A▽勝率9% EV+44% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 12/20 5中京56R 2着/16頭+0.9秒 11/24 3福島62R 4着/15頭+0.1秒 09/07 2札幌63R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌42R 3着/14頭+0.5秒 08/16 1札幌72R 2着/14頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 6.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.2% / 期待値 +44% ※ 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	ユージュアーナ	武豊	実2.4	B🌟◎ A×勝率17% 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（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／前走勝利の勢い）
前5走 12/20 5中京52R 11着/16頭+1.2秒 12/07 5中京22R 5着/16頭+0.4秒 11/24 3福島62R 8着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 1着/14頭勝利 08/16 1札幌72R 3着/14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 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.3% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.3% / 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	エーリアル	丹内	実10.7	B△ A△勝率12% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京108R 3着/16頭+0.3秒 03/29 3中山17R 1着/11頭勝利 03/01 2中山14R 2着/13頭+0.0秒 01/11 1中山36R 2着/13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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.7% / 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 ×

ユージュアーナ

騎手武豊

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3エアニゲラ

3.2倍

EV -19%

▲A:▲1キャットテイル

6.8倍

EV -44%

出走馬全8頭

◎A:×7

ユージュアーナ

武豊

2.4倍

-17%

›

○A:○3

エアニゲラ

舟山

3.2倍

-19%

›

▲A:▲1

キャットテイル

横山武

6.8倍

-44%

›

△A:△5

ハヤブサオヒメサマ

吉田隼

7.7倍

-37%

›

△A:△8

エーリアル

丹内

10.7倍

-13%

›

△A:△4

タマモカンパネラ

黛

21.7倍

+72%

›

▽A:▽2

エンプレスフレーム

原田和

22.4倍

+7%

›

▽A:▽6

カスバートテソーロ

佐々木

15.6倍

-46%

›

💡 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 4 タマモカンパネラ実21.7倍期待値 +72% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 2 エンプレスフレーム実22.4倍期待値 +7% 推奨 20.9〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 6 カスバートテソーロ実15.6倍期待値 -46% 推奨 29.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 タマモカンパネラ実21.7倍期待値 +72% 推奨 12.6〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ 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

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャットテイル	横山武	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（69日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 4着/15頭+0.3秒 08/09 1札幌52R 14着/14頭+6.8秒 07/12 2小倉52R 7着/16頭+0.4秒 03/29 2阪神11R 8着/16頭+2.0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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
2	エンプレスフレーム推奨	原田和	実22.4	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ22.4倍で期待値+118%の有力候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 12/28 5中山88R 13着/13頭+5.5秒 11/09 3福島210R 9着/15頭+1.4秒 09/07 2札幌69R 4着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌28R 1着/11頭勝利 08/09 1札幌58R 2着/11頭+0.2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 12.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	エアニゲラ	舟山	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 5着/15頭+0.3秒 11/15 4京都38R 6着/7頭+2.6秒 08/31 4中京42R 2着/16頭+0.1秒 08/09 3中京52R 3着/15頭+0.6秒 05/31 2京都111R 10着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け × 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 16.2% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	タマモカンパネラ推奨	黛	実21.7	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ21.7倍で期待値+131%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/23 5東京56R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4東京97R 4着/13頭+0.3秒 10/11 4東京38R 2着/16頭+0.0秒 07/19 2福島76R 11着/14頭+3.4秒 06/22 3東京67R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ハヤブサオヒメサマ	吉田隼	実7.7	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 3着/16頭+0.5秒 12/07 5中京22R 11着/16頭+1.1秒 07/26 3中京15R 1着/16頭勝利 05/10 2京都51R 6着/16頭+2.2秒 03/08 1阪神31R 2着/16頭+0.2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 98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 11.9% (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。
6	カスバートテソーロ推奨	佐々木	実15.6	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 12/20 5中京56R 2着/16頭+0.9秒 11/24 3福島62R 4着/15頭+0.1秒 09/07 2札幌63R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌42R 3着/14頭+0.5秒 08/16 1札幌72R 2着/14頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (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。
7	ユージュアーナ	武豊	実2.4	×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（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／前走勝利の勢い）
前5走 12/20 5中京52R 11着/16頭+1.2秒 12/07 5中京22R 5着/16頭+0.4秒 11/24 3福島62R 8着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 1着/14頭勝利 08/16 1札幌72R 3着/14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 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 97日休養明け × 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 17.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	エーリアル	丹内	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京108R 3着/16頭+0.3秒 03/29 3中山17R 1着/11頭勝利 03/01 2中山14R 2着/13頭+0.0秒 01/11 1中山36R 2着/13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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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

ユージュアーナ

騎手武豊

単勝オッズ

2.4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エアニゲラ

3.2倍

EV -48%

▲1キャットテイル

6.8倍

EV -9%

出走馬全8頭

×7

ユージュアーナ

武豊

2.4倍

-58%

›

○3

エアニゲラ

舟山

3.2倍

-48%

›

▲1

キャットテイル

横山武

6.8倍

-9%

›

△5

ハヤブサオヒメサマ

吉田隼

7.7倍

-8%

›

△8

エーリアル

丹内

10.7倍

+24%

›

△4

タマモカンパネラ

黛

21.7倍

+131%

›

▽2

エンプレスフレーム

原田和

22.4倍

+118%

›

▽6

カスバートテソーロ

佐々木

15.6倍

+44%

›

💡 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 4 タマモカンパネラ実21.7倍期待値 +132% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 2 エンプレスフレーム実22.4倍期待値 +119% 推奨 10.2〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 6 カスバートテソーロ実15.6倍期待値 +44% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 タマモカンパネラ実21.7倍期待値 +132% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ 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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