札幌 3R 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モズヴイ推奨	西塚	実16.2	B△ A△勝率10% EV+54% 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 11/08 3福島15R 3着/16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 5.3着 △ ローテーション 98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 4.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。
2	ワンダーゾルダート	松本	実33.4	B▽ A▽勝率8% EV+151% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70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 2 ◎ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.5% / 期待値 +151% ※ 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	ワンダーブリッツ	横山武	実1.4	B🌟◎ A×勝率18% EV-75% 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2.3着と安定／前走2着）
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 67.2% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.8% / 期待値 -75% ※ 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	エースオブゴールド	横山琉	実127.3	B▽ A▽勝率6% EV+665% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.5着と低調／173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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 173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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 期待値 +666% ※ 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	イーサンミラー	斎藤	実29.0	B△ A△勝率8% EV+129% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 4着/17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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.9% / 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	ヘリオポリス	▲和田陽	実226.4	B▽ A▽勝率6% EV+999% 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 6 ◎ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.8% / 期待値 +1211% ※ 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	イントゥゴールデン	◇古川奈	実153.6	B▽ A▽勝率6% EV+832% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 15着/16頭+4.2秒 12/06 5中山14R 14着/16頭+3.8秒 09/06 4中山13R 6着/9頭+4.5秒 08/24 3新潟21R 7着/7頭+3.3秒 06/28 2福島15R 8着/8頭+4.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91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 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 期待値 +833% ※ 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	ゴンフィンガー	西村淳	実3.9	B▲ A▲勝率12% EV-54% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 期待値 -54% ※ 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	ハイランダー推奨	丹内	実16.7	B△ A△勝率9% EV+56% 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 11/30 5東京86R 12着/12頭+3.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 +56% ※ 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	カンフージョン	小沢	実195.2	B▽ A▽勝率6% EV+999% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神22R 15着/16頭+3.4秒 11/16 4京都44R 7着/11頭+2.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +1059% ※ 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	ホウオウロレンシア推奨	石川倭	実10.9	B○ A○勝率12% EV+34% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／71日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.3% / 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。

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 ×

ワンダーブリッツ

騎手横山武

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ホウオウロレンシア

10.9倍

EV -12%

▲A:▲8ゴンフィンガー

3.9倍

EV -70%

出走馬全11頭

◎A:×3

ワンダーブリッツ

横山武

1.4倍

-5%

›

○A:○11

ホウオウロレンシア

石川倭

10.9倍

-12%

›

▲A:▲8

ゴンフィンガー

西村淳

3.9倍

-70%

›

△A:△9

ハイランダー

丹内

16.7倍

-10%

›

△A:△1

モズヴイ

西塚

16.2倍

-23%

›

△A:△5

イーサンミラー

斎藤

29.0倍

-24%

›

▽A:▽2

ワンダーゾルダート

松本

33.4倍

-16%

›

▽A:▽4

エースオブゴールド

横山琉

127.3倍

-36%

›

▽A:▽7

イントゥゴールデン

◇古川奈

153.6倍

-23%

›

▽A:▽10

カンフージョン

小沢

195.2倍

-2%

›

▽A:▽6

ヘリオポリス

▲和田陽

226.4倍

+13%

›

💡 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 9 ハイランダー実16.7倍期待値 -11% 推奨 18.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 1 モズヴイ実16.2倍期待値 -23% 推奨 21.1〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 ホウオウロレンシア実10.9倍期待値 -13% 推奨 12.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モズヴイ推奨	西塚	実16.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+54%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/08 3福島15R 3着/16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 5.3着 △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
2	ワンダーゾルダート	松本	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70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 2 ◎ 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) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
3	ワンダーブリッツ	横山武	実1.4	×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（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
4	エースオブゴールド	横山琉	実127.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.5着と低調／173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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 18着 (大敗) △ ローテーション 173日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +665% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
5	イーサンミラー	斎藤	実29.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（78日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 4着/17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 4.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ヘリオポリス	▲和田陽	実226.4	▽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 6 ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	イントゥゴールデン	◇古川奈	実153.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 15着/16頭+4.2秒 12/06 5中山14R 14着/16頭+3.8秒 09/06 4中山13R 6着/9頭+4.5秒 08/24 3新潟21R 7着/7頭+3.3秒 06/28 2福島15R 8着/8頭+4.7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 13.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +832% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	ゴンフィンガー	西村淳	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
9	ハイランダー推奨	丹内	実16.7	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+56%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/30 5東京86R 12着/12頭+3.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	カンフージョン	小沢	実195.2	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神22R 15着/16頭+3.4秒 11/16 4京都44R 7着/11頭+2.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
11	ホウオウロレンシア推奨	石川倭	実10.9	○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（前走3着で力を示す／71日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワンダーブリッツ

騎手横山武

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ホウオウロレンシア

10.9倍

EV +34%

▲8ゴンフィンガー

3.9倍

EV -54%

出走馬全11頭

×3

ワンダーブリッツ

横山武

1.4倍

-75%

›

○11

ホウオウロレンシア

石川倭

10.9倍

+34%

›

▲8

ゴンフィンガー

西村淳

3.9倍

-54%

›

△1

モズヴイ

西塚

16.2倍

+54%

›

△9

ハイランダー

丹内

16.7倍

+56%

›

△5

イーサンミラー

斎藤

29.0倍

+129%

›

▽2

ワンダーゾルダート

松本

33.4倍

+151%

›

▽7

イントゥゴールデン

◇古川奈

153.6倍

+832%

›

▽4

エースオブゴールド

横山琉

127.3倍

+665%

›

▽10

カンフージョン

小沢

195.2倍

+999%

›

▽6

ヘリオポリス

▲和田陽

226.4倍

+999%

›

💡 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 9 ハイランダー実16.7倍期待値 +56% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 1 モズヴイ実16.2倍期待値 +55% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 11 ホウオウロレンシア実10.9倍期待値 +35% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

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