札幌 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サムシャイン	横山和	実4.8	B▲ A○勝率14% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 07/05 1函館710R 3着/14頭+0.2秒 06/21 1函館312R 1着/8頭勝利 04/20 3中山86R 2着/15頭+0.1秒 03/02 2中山26R 2着/16頭+0.4秒 01/12 1中山42R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 13.9% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -28% ※ 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	キュールエフウジン	横山琉	実208.6	B▽ A▽勝率6% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 476日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +1018% ※ 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	タイセイミッション	黛	実36.3	B△ A△勝率9% EV+205% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京310R 7着/16頭+0.6秒 11/15 3福島310R 2着/15頭+0.1秒 09/28 4中山98R 8着/16頭+1.2秒 08/30 2札幌310R 3着/14頭+0.4秒 08/10 1札幌612R 2着/14頭+1.0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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +206% ※ 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	スマートケープ	西塚	実69.0	B▽ A▽勝率7% EV+402% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利 07/05 2福島310R 2着/15頭+0.1秒 04/20 2阪神812R 5着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉39R 15着/16頭+3.9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 16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 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.5% / 期待値 +402% ※ 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	シーズザスローン	武豊	実7.8	B△ A△勝率11% EV-16% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0秒 07/12 2福島51R 2着/10頭+0.1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 6.3着 △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.0% / 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。
6	チャーリー	岩田康	実5.5	B○ A▲勝率13% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 5着/16頭+0.3秒 11/02 3京都119R 7着/16頭+0.6秒 08/10 1札幌61R 1着/14頭勝利 07/26 1札幌15R 5着/13頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.3% / 期待値 -24% ※ 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	スマートカイロス推奨	古川奈	実28.3	B△ A△勝率9% EV+162% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／112日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/21 5阪神68R 5着/15頭+0.8秒 12/13 5中山38R 10着/15頭+1.4秒 10/11 3京都39R 1着/12頭勝利 09/27 4阪神86R 5着/13頭+0.8秒 09/07 2札幌612R 2着/14頭+0.5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 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 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。
8	ヘニーガイスト	横山武	実1.6	B🌟◎ A×勝率16% EV-73% 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走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京14R 1着/13頭勝利 01/12 1中京47R 4着/16頭+0.1秒 11/23 5東京74R 1着/15頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.5% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 16.4% / 期待値 -74% ※ 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	アイウィル	丹内	実30.1	B▽ A▽勝率8% EV+132% 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／162日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟310R 8着/15頭+1.8秒 09/28 4中山98R 2着/16頭+0.1秒 09/07 2札幌69R 8着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌112R 6着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.8% / 期待値 +133% ※ 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	フルールドール	北村友	実55.2	B▽ A▽勝率7% EV+255% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 12/17 川崎11R 7着/9頭+1.1秒 11/03 門別11R 2着/11頭+0.0秒 10/04 3京都11R 1着/14頭勝利 08/03 3中京43R 4着/7頭+0.4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 ▽ 前走実績前走 11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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.5% / 期待値 +255% ※ 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 ×

ヘニーガイスト

騎手横山武

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6チャーリー

5.5倍

EV -8%

▲A:○1サムシャイン

4.8倍

EV -33%

出走馬全10頭

◎A:×8

ヘニーガイスト

横山武

1.6倍

-22%

›

○A:▲6

チャーリー

岩田康

5.5倍

-8%

›

▲A:○1

サムシャイン

横山和

4.8倍

-33%

›

△A:△5

シーズザスローン

武豊

7.8倍

-30%

›

△A:△7

スマートカイロス

古川奈

28.3倍

-6%

›

△A:△3

タイセイミッション

黛

36.3倍

+8%

›

▽A:▽9

アイウィル

丹内

30.1倍

-32%

›

▽A:▽10

フルールドール

北村友

55.2倍

-21%

›

▽A:▽4

スマートケープ

西塚

69.0倍

-1%

›

▽A:▽2

キュールエフウジン

横山琉

208.6倍

+25%

›

💡 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 7 スマートカイロス実28.3倍期待値 -7% 推奨 30.4〜30.4倍 ¥300 ❌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

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サムシャイン	横山和	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 07/05 1函館710R 3着/14頭+0.2秒 06/21 1函館312R 1着/8頭勝利 04/20 3中山86R 2着/15頭+0.1秒 03/02 2中山26R 2着/16頭+0.4秒 01/12 1中山42R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
2	キュールエフウジン	横山琉	実208.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 476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 5.6% (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。
3	タイセイミッション	黛	実36.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京310R 7着/16頭+0.6秒 11/15 3福島310R 2着/15頭+0.1秒 09/28 4中山98R 8着/16頭+1.2秒 08/30 2札幌310R 3着/14頭+0.4秒 08/10 1札幌612R 2着/14頭+1.0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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +205% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	スマートケープ	西塚	実69.0	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 08/16 1札幌711R 11着/14頭+1.9秒 08/02 1札幌312R 1着/14頭勝利 07/05 2福島310R 2着/15頭+0.1秒 04/20 2阪神812R 5着/16頭+0.8秒 02/01 1小倉39R 15着/16頭+3.9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 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +402% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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。
5	シーズザスローン	武豊	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0秒 07/12 2福島51R 2着/10頭+0.1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 6.3着 △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	チャーリー	岩田康	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 5着/16頭+0.3秒 11/02 3京都119R 7着/16頭+0.6秒 08/10 1札幌61R 1着/14頭勝利 07/26 1札幌15R 5着/13頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
7	スマートカイロス推奨	古川奈	実28.3	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ28.3倍で期待値+162%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／112日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/21 5阪神68R 5着/15頭+0.8秒 12/13 5中山38R 10着/15頭+1.4秒 10/11 3京都39R 1着/12頭勝利 09/27 4阪神86R 5着/13頭+0.8秒 09/07 2札幌612R 2着/14頭+0.5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 112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 9.3% (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。
8	ヘニーガイスト	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（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京14R 1着/13頭勝利 01/12 1中京47R 4着/16頭+0.1秒 11/23 5東京74R 1着/15頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% (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。
9	アイウィル	丹内	実30.1	▽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／162日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟310R 8着/15頭+1.8秒 09/28 4中山98R 2着/16頭+0.1秒 09/07 2札幌69R 8着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌112R 6着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
10	フルールドール	北村友	実55.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 12/17 川崎11R 7着/9頭+1.1秒 11/03 門別11R 2着/11頭+0.0秒 10/04 3京都11R 1着/14頭勝利 08/03 3中京43R 4着/7頭+0.4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 ▽ 前走実績前走 11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) +255% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘニーガイスト

騎手横山武

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-73%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1サムシャイン

4.8倍

EV -27%

▲6チャーリー

5.5倍

EV -24%

出走馬全10頭

×8

ヘニーガイスト

横山武

1.6倍

-73%

›

○1

サムシャイン

横山和

4.8倍

-27%

›

▲6

チャーリー

岩田康

5.5倍

-24%

›

△5

シーズザスローン

武豊

7.8倍

-16%

›

△7

スマートカイロス

古川奈

28.3倍

+162%

›

△3

タイセイミッション

黛

36.3倍

+205%

›

▽9

アイウィル

丹内

30.1倍

+132%

›

▽4

スマートケープ

西塚

69.0倍

+402%

›

▽10

フルールドール

北村友

55.2倍

+255%

›

▽2

キュールエフウジン

横山琉

208.6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 7 スマートカイロス実28.3倍期待値 +164% 推奨 10.7〜30.0倍 ¥300 ❌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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