札幌 9R 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

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒットミー	☆長浜	実5.3	B▲ A▲勝率11% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15頭勝利 ―
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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112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 18.6% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -41% ※ 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	デアプリームス	横山武	実5.9	B△ A△勝率11% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／147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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147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 10.7% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -38% ※ 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	エコロレバン	▲和田陽	実4.5	B○ A○勝率12% EV-46% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 4京都36R 3着/16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 105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 18.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 期待値 -46% ※ 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	ベニシア	原田和	実142.4	B× A▽勝率5% EV+541% 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／73日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山17R 7着/16頭+1.2秒 11/15 3福島32R 6着/16頭+0.9秒 09/13 4中山38R 14着/15頭+2.6秒 08/09 1札幌57R 7着/12頭+1.4秒 07/20 1函館127R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (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 4.5% / 期待値 +542% ※ 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	パールフロント	武豊	実3.5	B◎ A×勝率13% EV-55% 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（112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島510R 4着/16頭+0.4秒 11/02 3京都118R 5着/15頭+0.8秒 10/12 3京都49R 9着/14頭+1.2秒 08/17 1札幌810R 2着/11頭+0.0秒 07/20 1函館127R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 112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 18.6% (オッズ暗示: 28.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.8% / 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。
6	ストロングボンド	石川倭	実144.7	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走で勝率33%と好調／248日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 248日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +638% ※ 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	ララアヴリル	▲小林美	実8.2	B△ A△勝率9% EV-24% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都107R 15着/16頭+1.9秒 10/19 3京都77R 4着/12頭+0.5秒 08/31 4中京412R 4着/13頭+1.0秒 07/05 2小倉34R 1着/14頭勝利 05/11 2京都61R 9着/16頭+0.7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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 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。
8	アイアムイチバン	丹内	実16.4	B▽ A▽勝率7% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京12R 1着/16頭勝利 03/29 3中山13R 9着/16頭+1.4秒 11/24 5東京81R 10着/16頭+1.8秒 11/02 5東京16R 5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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。
9	サベージラヴ	★河原田	実29.8	B▽ A▽勝率6% EV+87% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112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 2.5% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +87% ※ 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	クインズシフォン	小沢	実31.7	B▽ A▽勝率6% EV+80% 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／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 5着/16頭+0.9秒 09/27 4中山88R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟410R 10着/15頭+1.5秒 05/25 2東京106R 5着/9頭+1.1秒 04/06 3中山42R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 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 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +81% ※ 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	ジーベック	◇古川奈	実20.8	B▽ A▽勝率7% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11頭+0.4秒 08/03 1札幌49R 2着/10頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 5着/12頭+0.5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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.7% / 期待値 +40% ※ 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	ビーマックス	浜中	実11.8	B△ A△勝率9% EV+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8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0秒 06/28 1函館58R 4着/12頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 +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 ×

パールフロント

騎手武豊

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3エコロレバン

4.5倍

EV -16%

▲A:▲1ヒットミー

5.3倍

EV -1%

出走馬全12頭

◎A:×5

パールフロント

武豊

3.5倍

-35%

›

○A:○3

エコロレバン

▲和田陽

4.5倍

-16%

›

▲A:▲1

ヒットミー

☆長浜

5.3倍

-1%

›

△A:△2

デアプリームス

横山武

5.9倍

-37%

›

△A:△7

ララアヴリル

▲小林美

8.2倍

-18%

›

△A:△12

ビーマックス

浜中

11.8倍

+17%

›

▽A:▽8

アイアムイチバン

丹内

16.4倍

-28%

›

▽A:▽11

ジーベック

◇古川奈

20.8倍

-23%

›

▽A:▽9

サベージラヴ

★河原田

29.8倍

-25%

›

▽A:▽10

クインズシフォン

小沢

31.7倍

-30%

›

▽A:▽6

ストロングボンド

石川倭

144.7倍

-3%

›

×A:▽4

ベニシア

原田和

142.4倍

-52%

›

💡 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）

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒットミー	☆長浜	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15頭勝利 ―
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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112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 11.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	デアプリームス	横山武	実5.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／147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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
3	エコロレバン	▲和田陽	実4.5	○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／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 4京都36R 3着/16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 105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 11.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ベニシア	原田和	実142.4	▽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／73日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山17R 7着/16頭+1.2秒 11/15 3福島32R 6着/16頭+0.9秒 09/13 4中山38R 14着/15頭+2.6秒 08/09 1札幌57R 7着/12頭+1.4秒 07/20 1函館127R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +541% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
5	パールフロント	武豊	実3.5	×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（112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島510R 4着/16頭+0.4秒 11/02 3京都118R 5着/15頭+0.8秒 10/12 3京都49R 9着/14頭+1.2秒 08/17 1札幌810R 2着/11頭+0.0秒 07/20 1函館127R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	ストロングボンド	石川倭	実144.7	▽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／248日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 248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 5.1% (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。
7	ララアヴリル	▲小林美	実8.2	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都107R 15着/16頭+1.9秒 10/19 3京都77R 4着/12頭+0.5秒 08/31 4中京412R 4着/13頭+1.0秒 07/05 2小倉34R 1着/14頭勝利 05/11 2京都61R 9着/16頭+0.7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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
8	アイアムイチバン	丹内	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（70日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京12R 1着/16頭勝利 03/29 3中山13R 9着/16頭+1.4秒 11/24 5東京81R 10着/16頭+1.8秒 11/02 5東京16R 5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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
9	サベージラヴ	★河原田	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（112日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
10	クインズシフォン	小沢	実31.7	▽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／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 5着/16頭+0.9秒 09/27 4中山88R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟410R 10着/15頭+1.5秒 05/25 2東京106R 5着/9頭+1.1秒 04/06 3中山42R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
11	ジーベック	◇古川奈	実20.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11頭+0.4秒 08/03 1札幌49R 2着/10頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 5着/12頭+0.5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 7.7着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.7% (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。
12	ビーマックス	浜中	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0秒 06/28 1函館58R 4着/12頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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

パールフロント

騎手武豊

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3エコロレバン

4.5倍

EV -46%

▲1ヒットミー

5.3倍

EV -40%

出走馬全12頭

×5

パールフロント

武豊

3.5倍

-55%

›

○3

エコロレバン

▲和田陽

4.5倍

-46%

›

▲1

ヒットミー

☆長浜

5.3倍

-40%

›

△2

デアプリームス

横山武

5.9倍

-37%

›

△7

ララアヴリル

▲小林美

8.2倍

-24%

›

△12

ビーマックス

浜中

11.8倍

+6%

›

▽8

アイアムイチバン

丹内

16.4倍

+14%

›

▽11

ジーベック

◇古川奈

20.8倍

+40%

›

▽9

サベージラヴ

★河原田

29.8倍

+87%

›

▽10

クインズシフォン

小沢

31.7倍

+80%

›

▽6

ストロングボンド

石川倭

144.7倍

+637%

›

▽4

ベニシア

原田和

142.4倍

+541%

›

💡 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）

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