札幌 7R 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

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アールグレイ	横山武	実1.6	B🌟◎ A×勝率15% 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（前走3着）
前5走 12/21 5中山65R 3着/16頭+0.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.7% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.3% / 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。
2	フクチャンブラック	松本	実15.7	B△ A△勝率8% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神24R 7着/8頭+1.2秒 11/15 4京都34R 5着/12頭+1.3秒 09/07 2札幌62R 6着/10頭+0.7秒 08/24 2札幌25R 6着/11頭+1.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 +21% ※ 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	アイアムコロンブス	石川倭	実26.1	B▽ A△勝率7% EV+89% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京84R 8着/13頭+1.5秒 11/02 4東京115R 7着/9頭+1.5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 7.5着 (不振) △ ローテーション 245日休養明け × 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 2.5% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 期待値 +89% ※ 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	ウインベルチェーロ	☆長浜	実39.2	B▽ A▽勝率6% EV+138% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 08/24 2札幌25R 7着/11頭+1.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189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 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +139% ※ 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	ゴールデンボブ	☆舟山	実49.8	B▽ A▽勝率6% EV+210% 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／92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 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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +211% ※ 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	デルマアサマ	★河原田	実148.2	B× A▽勝率5% EV+637% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／133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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +637% ※ 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	ワダツミ	▲小林美	実12.5	B△ A△勝率9% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +16% ※ 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	スリールーディカ	丹内	実6.8	B○ A▲勝率12% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 8着/16頭+0.4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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 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。
9	メイショウローゼ	池添	実6.6	B▲ A○勝率12% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84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 9 ◎ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.0% / 期待値 -21% ※ 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	フォーティンブラス	小沢	実20.4	B△ A▽勝率7% EV+42% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。
11	デイズインザサン	佐々木	実27.5	B▽ A▽勝率6% EV+73% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／77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 10.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
12	ヤクジョ	▲和田陽	実37.4	B▽ A▽勝率6% EV+131% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（161日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京24R 9着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 6着/18頭+0.6秒 11/01 4東京105R 6着/13頭+0.5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 6.0着 △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +131% ※ 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 ×

アールグレイ

騎手横山武

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8スリールーディカ

6.8倍

EV +4%

▲A:○9メイショウローゼ

6.6倍

EV -19%

出走馬全12頭

◎A:×1

アールグレイ

横山武

1.6倍

-23%

›

○A:▲8

スリールーディカ

丹内

6.8倍

+4%

›

▲A:○9

メイショウローゼ

池添

6.6倍

-19%

›

△A:△7

ワダツミ

▲小林美

12.5倍

-11%

›

△A:△2

フクチャンブラック

松本

15.7倍

-42%

›

△A:▽10

フォーティンブラス

小沢

20.4倍

-28%

›

▽A:△3

アイアムコロンブス

石川倭

26.1倍

-34%

›

▽A:▽11

デイズインザサン

佐々木

27.5倍

-39%

›

▽A:▽4

ウインベルチェーロ

☆長浜

39.2倍

-14%

›

▽A:▽12

ヤクジョ

▲和田陽

37.4倍

-40%

›

▽A:▽5

ゴールデンボブ

☆舟山

49.8倍

-20%

›

×A:▽6

デルマアサマ

★河原田

148.2倍

-50%

›

💡 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）

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アールグレイ	横山武	実1.6	×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（前走3着）
前5走 12/21 5中山65R 3着/16頭+0.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 15.3% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
2	フクチャンブラック	松本	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神24R 7着/8頭+1.2秒 11/15 4京都34R 5着/12頭+1.3秒 09/07 2札幌62R 6着/10頭+0.7秒 08/24 2札幌25R 6着/11頭+1.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.7% (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。
3	アイアムコロンブス	石川倭	実26.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（245日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京84R 8着/13頭+1.5秒 11/02 4東京115R 7着/9頭+1.5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 7.5着 (不振) △ ローテーション 245日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	ウインベルチェーロ	☆長浜	実39.2	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 08/24 2札幌25R 7着/11頭+1.3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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +138% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ゴールデンボブ	☆舟山	実49.8	▽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／92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 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 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	デルマアサマ	★河原田	実148.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／133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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +637% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
7	ワダツミ	▲小林美	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均13.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
8	スリールーディカ	丹内	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 8着/16頭+0.4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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (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。
9	メイショウローゼ	池添	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84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 9 ◎ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
10	フォーティンブラス	小沢	実20.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
11	デイズインザサン	佐々木	実27.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／77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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
12	ヤクジョ	▲和田陽	実37.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（161日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京24R 9着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 6着/18頭+0.6秒 11/01 4東京105R 6着/13頭+0.5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 6.0着 △ ローテーション 161日休養明け 🌟◎ 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 6.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アールグレイ

騎手横山武

単勝オッズ

1.6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

○9メイショウローゼ

6.6倍

EV -20%

▲8スリールーディカ

6.8倍

EV -20%

出走馬全12頭

×1

アールグレイ

横山武

1.6倍

-75%

›

○9

メイショウローゼ

池添

6.6倍

-20%

›

▲8

スリールーディカ

丹内

6.8倍

-20%

›

△7

ワダツミ

▲小林美

12.5倍

+15%

›

△2

フクチャンブラック

松本

15.7倍

+20%

›

△3

アイアムコロンブス

石川倭

26.1倍

+89%

›

▽10

フォーティンブラス

小沢

20.4倍

+42%

›

▽11

デイズインザサン

佐々木

27.5倍

+73%

›

▽5

ゴールデンボブ

☆舟山

49.8倍

+210%

›

▽12

ヤクジョ

▲和田陽

37.4倍

+131%

›

▽4

ウインベルチェーロ

☆長浜

39.2倍

+138%

›

▽6

デルマアサマ

★河原田

148.2倍

+637%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。