札幌 1R 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

1R 札幌競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タガノシルフィー	浜中	実2.7	B◎ A×勝率13% EV-64% 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（78日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都64R 2着/7頭+0.0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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.0% / 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。
2	ヒマラヤミュサ	石川倭	実76.7	B▽ A▽勝率5% EV+282% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +282% ※ 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	ワンダーアスク	川又	実20.2	B△ A△勝率7% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 7着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神13R 5着/17頭+0.8秒 10/18 3京都65R 5着/13頭+0.8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 6.3着 △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +31% ※ 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	ダノンルミエール	☆舟山	実14.1	B△ A△勝率8% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4中山92R 5着/16頭+0.5秒 09/06 4中山15R 2着/16頭+0.0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 6.7着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 +13% ※ 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	ローゾフィア	荻野琢	実43.7	B▽ A▽勝率5% EV+128% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 10着/15頭+3.1秒 11/01 3京都106R 6着/16頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +129% ※ 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	フレンチブラッサム	横山和	実5.4	B▲ A▲勝率11% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（71日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟32R 5着/15頭+2.1秒 10/13 4東京52R 5着/13頭+1.1秒 08/31 3新潟46R 10着/15頭+3.5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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 -43% ※ 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	ザンシュトーム	斎藤	実9.0	B△ A△勝率9% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 7 ◎ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
8	ストリートクイーン	丹内	実3.1	B○ A○勝率12% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91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戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 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。
9	ドゥブルヴェ	★河原田	実173.5	B▽ A▽勝率4% EV+663% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
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 9 ◎ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +663% ※ 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	アインプロージット	佐々木	実41.1	B▽ A▽勝率5% EV+124% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／127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 10 ◎ 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 12着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.5% / 期待値 +125% ※ 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	クルサール	富田	実25.6	B▽ A▽勝率6% EV+46% 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／134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 11 ◎ 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 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +47% ※ 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	ヨドノサファイア	横山武	実28.8	B▽ A▽勝率6% EV+68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（217日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 5着/16頭+0.5秒 11/09 5東京21R 11着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 5着/14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 7.0着 (不振) △ ローテーション 217日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +69% ※ 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。
13	レーヌペスカ	吉田隼	実184.3	B▽ A▽勝率4% EV+710% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +711% ※ 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。
14	テリオスリコ	古川吉	実65.1	B▽ A▽勝率5% EV+225% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神84R 3着/16頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +225% ※ 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 ×

タガノシルフィー

騎手浜中

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ストリートクイーン

3.1倍

EV -35%

▲A:▲6フレンチブラッサム

5.4倍

EV -3%

出走馬全14頭

◎A:×1

タガノシルフィー

浜中

2.7倍

-34%

›

○A:○8

ストリートクイーン

丹内

3.1倍

-35%

›

▲A:▲6

フレンチブラッサム

横山和

5.4倍

-3%

›

△A:△7

ザンシュトーム

斎藤

9.0倍

+0%

›

△A:△4

ダノンルミエール

☆舟山

14.1倍

›

△A:△3

ワンダーアスク

川又

20.2倍

-17%

›

▽A:▽11

クルサール

富田

25.6倍

›

▽A:▽12

ヨドノサファイア

横山武

28.8倍

-19%

›

▽A:▽10

アインプロージット

佐々木

41.1倍

+0%

›

▽A:▽5

ローゾフィア

荻野琢

43.7倍

-22%

›

▽A:▽2

ヒマラヤミュサ

石川倭

76.7倍

+36%

›

▽A:▽14

テリオスリコ

古川吉

65.1倍

-30%

›

▽A:▽9

ドゥブルヴェ

★河原田

173.5倍

+18%

›

▽A:▽13

レーヌペスカ

吉田隼

184.3倍

-30%

›

💡 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）

1R 札幌競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タガノシルフィー	浜中	実2.7	×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（78日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都64R 2着/7頭+0.0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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
2	ヒマラヤミュサ	石川倭	実76.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 12位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +282% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ワンダーアスク	川又	実20.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 7着/16頭+0.6秒 12/06 5阪神13R 5着/17頭+0.8秒 10/18 3京都65R 5着/13頭+0.8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 6.3着 △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ダノンルミエール	☆舟山	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（71日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4中山92R 5着/16頭+0.5秒 09/06 4中山15R 2着/16頭+0.0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 6.7着 ▽ 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 8.0% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
5	ローゾフィア	荻野琢	実43.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 10着/15頭+3.1秒 11/01 3京都106R 6着/16頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
6	フレンチブラッサム	横山和	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（71日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟32R 5着/15頭+2.1秒 10/13 4東京52R 5着/13頭+1.1秒 08/31 3新潟46R 10着/15頭+3.5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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
7	ザンシュトーム	斎藤	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 7 ◎ 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 8.9% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
8	ストリートクイーン	丹内	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91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戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 91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 11.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
9	ドゥブルヴェ	★河原田	実173.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
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 9 ◎ 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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +663% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
10	アインプロージット	佐々木	実41.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／127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 10 ◎ 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 12着 (大敗) △ ローテーション 127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 5.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
11	クルサール	富田	実25.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／134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 11 ◎ 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 134日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (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。
12	ヨドノサファイア	横山武	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（217日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 5着/16頭+0.5秒 11/09 5東京21R 11着/16頭+1.1秒 10/11 4東京35R 5着/14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 7.0着 (不振) △ ローテーション 217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 5.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
13	レーヌペスカ	吉田隼	実184.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +710% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
14	テリオスリコ	古川吉	実65.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神84R 3着/16頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノシルフィー

騎手浜中

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ストリートクイーン

3.1倍

EV -63%

▲6フレンチブラッサム

5.4倍

EV -42%

出走馬全14頭

×1

タガノシルフィー

浜中

2.7倍

-64%

›

○8

ストリートクイーン

丹内

3.1倍

-63%

›

▲6

フレンチブラッサム

横山和

5.4倍

-42%

›

△7

ザンシュトーム

斎藤

9.0倍

-19%

›

△4

ダノンルミエール

☆舟山

14.1倍

+13%

›

△3

ワンダーアスク

川又

20.2倍

+31%

›

▽12

ヨドノサファイア

横山武

28.8倍

+68%

›

▽11

クルサール

富田

25.6倍

+46%

›

▽10

アインプロージット

佐々木

41.1倍

+124%

›

▽5

ローゾフィア

荻野琢

43.7倍

+128%

›

▽14

テリオスリコ

古川吉

65.1倍

+225%

›

▽2

ヒマラヤミュサ

石川倭

76.7倍

+282%

›

▽9

ドゥブルヴェ

★河原田

173.5倍

+663%

›

▽13

レーヌペスカ

吉田隼

184.3倍

+710%

›

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