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	エナジーショット	丹内	実45.9	B▽ A▽勝率6% EV+162% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒 07/12 2福島57R 4着/14頭+0.9秒 06/29 2福島28R 5着/9頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 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 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +162% ※ 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	ワンダフルデイズ	横山琉	実3.2	B○ A○勝率13% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5秒 06/21 3東京55R 4着/12頭+0.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.2% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.3% / 期待値 -57% ※ 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	ジーティートシオー	荻野琢	実271.8	B× A▽勝率5% 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9.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 9着/18頭+1.2秒 11/23 4京都67R 11着/18頭+1.0秒 08/10 1札幌66R 10着/14頭+2.2秒 07/12 1函館96R 2着/16頭+0.7秒 06/01 2京都125R 5着/13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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +1157% ※ 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	グランアルト推奨	斎藤	実20.7	B△ A▲勝率9% EV+94% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/24 5東京63R 9着/16頭+1.1秒 11/08 5東京13R 4着/12頭+1.2秒 10/26 4東京95R 5着/16頭+0.5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 5.7着 △ ローテーション 113日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 +94% ※ 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	クオンタムスター	佐々木	実1.7	B🌟◎ A×勝率14% 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（209日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 3着/6頭+0.3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 3.5着 △ ローテーション 209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 43.9% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.2% / 期待値 -76% ※ 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	タケルフォーカス	古川吉	実9.3	B▲ A△勝率9% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -15% ※ 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	ペリプルス	☆舟山	実55.2	B▽ A▽勝率6% EV+226% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497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 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +226% ※ 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	ランブリングマン	北村友	実71.5	B× A▽勝率5% EV+290% 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／71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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +290% ※ 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	ニヒトツーゼーア	★河原田	実27.9	B△ A△勝率7% EV+101% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京53R 6着/16頭+1.2秒 09/14 4阪神48R 3着/13頭+1.0秒 08/23 4中京112R 2着/7頭+0.1秒 06/15 3阪神46R 11着/16頭+2.1秒 04/06 2阪神45R 7着/14頭+2.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +102% ※ 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	レイデラティエラ	富田	実37.7	B▽ A▽勝率6% EV+116% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 10着/18頭+1.3秒 09/20 4中山610R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌24R 1着/13頭勝利 07/20 2小倉84R 6着/18頭+0.6秒 07/06 2小倉44R 4着/18頭+0.2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 6.7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 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +117% ※ 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	サイモンイロハニー	小沢	実37.0	B▽ A△勝率7% EV+169% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都112R 12着/14頭+1.2秒 10/18 3京都67R 4着/8頭+0.3秒 09/27 4阪神87R 14着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌54R 8着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌36R 5着/16頭+0.7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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +169% ※ 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	テイクザクラウン	川又	実21.9	B△ A▽勝率7% EV+52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 期待値 +53% ※ 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	シャインバオバブ	▲遠藤	実122.9	B× A▽勝率5% EV+503% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京412R 12着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟36R 4着/15頭+0.3秒 10/12 3京都47R 9着/13頭+0.5秒 09/27 4阪神87R 7着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌49R 9着/14頭+1.7秒
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 8.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (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 4.9% / 期待値 +503% ※ 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 ×

クオンタムスター

騎手佐々木

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ワンダフルデイズ

3.2倍

EV -6%

▲A:△6タケルフォーカス

9.3倍

EV -39%

出走馬全13頭

◎A:×5

クオンタムスター

佐々木

1.7倍

-25%

›

○A:○2

ワンダフルデイズ

横山琉

3.2倍

-6%

›

▲A:△6

タケルフォーカス

古川吉

9.3倍

-39%

›

△A:▲4

グランアルト

斎藤

20.7倍

+35%

›

△A:▽12

テイクザクラウン

川又

21.9倍

-29%

›

△A:△9

ニヒトツーゼーア

★河原田

27.9倍

-14%

›

▽A:△11

サイモンイロハニー

小沢

37.0倍

-25%

›

▽A:▽10

レイデラティエラ

富田

37.7倍

-44%

›

▽A:▽1

エナジーショット

丹内

45.9倍

-32%

›

▽A:▽7

ペリプルス

☆舟山

55.2倍

-19%

›

×A:▽8

ランブリングマン

北村友

71.5倍

-55%

›

×A:▽13

シャインバオバブ

▲遠藤

122.9倍

-61%

›

×A:▽3

ジーティートシオー

荻野琢

271.8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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 4 グランアルト実20.7倍期待値 +36% 推奨 15.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 グランアルト実20.7倍期待値 +36% 推奨 15.3〜30.0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

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	エナジーショット	丹内	実45.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒 07/12 2福島57R 4着/14頭+0.9秒 06/29 2福島28R 5着/9頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	ワンダフルデイズ	横山琉	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5秒 06/21 3東京55R 4着/12頭+0.7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 6.0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 13.3% (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。
3	ジーティートシオー	荻野琢	実271.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 9着/18頭+1.2秒 11/23 4京都67R 11着/18頭+1.0秒 08/10 1札幌66R 10着/14頭+2.2秒 07/12 1函館96R 2着/16頭+0.7秒 06/01 2京都125R 5着/13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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 4.6% (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。
4	グランアルト推奨	斎藤	実20.7	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+94%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/24 5東京63R 9着/16頭+1.1秒 11/08 5東京13R 4着/12頭+1.2秒 10/26 4東京95R 5着/16頭+0.5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 5.7着 △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	クオンタムスター	佐々木	実1.7	×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（209日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 3着/6頭+0.3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 3.5着 △ ローテーション 209日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	タケルフォーカス	古川吉	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	ペリプルス	☆舟山	実55.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／497日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 497日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
8	ランブリングマン	北村友	実71.5	▽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／71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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ニヒトツーゼーア	★河原田	実27.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京53R 6着/16頭+1.2秒 09/14 4阪神48R 3着/13頭+1.0秒 08/23 4中京112R 2着/7頭+0.1秒 06/15 3阪神46R 11着/16頭+2.1秒 04/06 2阪神45R 7着/14頭+2.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	レイデラティエラ	富田	実37.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 10着/18頭+1.3秒 09/20 4中山610R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌24R 1着/13頭勝利 07/20 2小倉84R 6着/18頭+0.6秒 07/06 2小倉44R 4着/18頭+0.2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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	サイモンイロハニー	小沢	実37.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都112R 12着/14頭+1.2秒 10/18 3京都67R 4着/8頭+0.3秒 09/27 4阪神87R 14着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌54R 8着/16頭+1.0秒 08/30 2札幌36R 5着/16頭+0.7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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
12	テイクザクラウン	川又	実21.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／112日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
13	シャインバオバブ	▲遠藤	実122.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京412R 12着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟36R 4着/15頭+0.3秒 10/12 3京都47R 9着/13頭+0.5秒 09/27 4阪神87R 7着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌49R 9着/14頭+1.7秒
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クオンタムスター

騎手佐々木

単勝オッズ

1.7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

○2ワンダフルデイズ

3.2倍

EV -57%

▲4グランアルト

20.7倍

EV +94%

出走馬全13頭

×5

クオンタムスター

佐々木

1.7倍

-75%

›

○2

ワンダフルデイズ

横山琉

3.2倍

-57%

›

▲4

グランアルト

斎藤

20.7倍

+94%

›

△6

タケルフォーカス

古川吉

9.3倍

-14%

›

△11

サイモンイロハニー

小沢

37.0倍

+169%

›

△9

ニヒトツーゼーア

★河原田

27.9倍

+101%

›

▽12

テイクザクラウン

川又

21.9倍

+52%

›

▽7

ペリプルス

☆舟山

55.2倍

+226%

›

▽10

レイデラティエラ

富田

37.7倍

+116%

›

▽1

エナジーショット

丹内

45.9倍

+162%

›

▽8

ランブリングマン

北村友

71.5倍

+290%

›

▽13

シャインバオバブ

▲遠藤

122.9倍

+503%

›

▽3

ジーティートシオー

荻野琢

271.8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 4 グランアルト実20.7倍期待値 +94% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 グランアルト実20.7倍期待値 +94% 推奨 10.7〜30.0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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