札幌 8R 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

8R 札幌競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドアイスピア	★河原田	実26.2	B▽ A▽勝率5% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島34R 8着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟13R 3着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 5着/14頭+0.8秒 09/06 4中山15R 3着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +29% ※ 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	セイカユウヒ	池添	実40.9	B▽ A▽勝率5% EV+91% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5秒 09/15 4中山51R 12着/16頭+2.0秒 08/31 3新潟43R 10着/18頭+1.7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 5.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +91% ※ 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	クリオロゴールド	横山武	実9.9	B△ A△勝率7% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 3着/16頭+0.2秒 11/29 5東京75R 3着/13頭+0.3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 3.7着 △ ローテーション 112日休養明け × 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 4.6% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -29% ※ 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	ソワンドヴィクター	☆長浜	実22.8	B▽ A▽勝率5% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 3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 3.2% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +23% ※ 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	クリコイーコ	吉田隼	実163.8	B× A▽勝率4% EV+552% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.0% / 期待値 +552% ※ 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	リネアベルタ	岩田康	実22.1	B▽ A▽勝率5% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13頭+1.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 104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 3.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +17% ※ 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	ダノンベルビュー	松山	実17.5	B△ A△勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神74R 5着/15頭+0.5秒 12/07 5阪神23R 5着/18頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 2着/18頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 +11% ※ 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	マメーアップル	横山琉	実6.2	B○ A○勝率10% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 16.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 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。
9	スッサンエア	▲小林美	実6.7	B▲ A▲勝率9% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 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 13.0% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -37% ※ 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	ジューンレトリバー	横山和	実49.4	B▽ A▽勝率5% EV+152% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都46R 7着/16頭+1.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +153% ※ 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	ウインドオルフェ	黛	実205.2	B× A▽勝率4% EV+717% 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／69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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.0% / 期待値 +717% ※ 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	アンジュラフィーユ	佐々木	実19.6	B▽ A▽勝率6% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神23R 7着/18頭+1.2秒 11/22 4京都55R 2着/17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 5.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
13	サトノフレイ	北村友	実2.3	B🌟◎ A×勝率12% EV-72% 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／83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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.8% / 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。
14	モノノケ	▲和田陽	実19.0	B▽ A▽勝率6% 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9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都51R 12着/14頭+1.8秒 11/01 3京都101R 8着/13頭+1.1秒 10/11 3京都35R 8着/17頭+1.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 118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 4.4% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +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。
15	メイショウテンジン	古川吉	実18.0	B△ A△勝率6% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神22R 10着/16頭+2.2秒 09/20 4阪神63R 8着/10頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +13% ※ 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。
16	ミレニアルピンク	斎藤	実51.8	B▽ A▽勝率5% 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10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 6着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196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 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.6% / 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。

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 ×

サトノフレイ

騎手北村友

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8マメーアップル

6.2倍

EV -3%

▲A:▲9スッサンエア

6.7倍

EV -13%

出走馬全16頭

◎A:×13

サトノフレイ

北村友

2.3倍

-20%

›

○A:○8

マメーアップル

横山琉

6.2倍

-3%

›

▲A:▲9

スッサンエア

▲小林美

6.7倍

-13%

›

△A:△3

クリオロゴールド

横山武

9.9倍

-54%

›

△A:△7

ダノンベルビュー

松山

17.5倍

-18%

›

△A:△15

メイショウテンジン

古川吉

18.0倍

-20%

›

▽A:▽14

モノノケ

▲和田陽

19.0倍

-15%

›

▽A:▽12

アンジュラフィーユ

佐々木

19.6倍

-13%

›

▽A:▽6

リネアベルタ

岩田康

22.1倍

-18%

›

▽A:▽4

ソワンドヴィクター

☆長浜

22.8倍

-27%

›

▽A:▽1

レッドアイスピア

★河原田

26.2倍

-47%

›

▽A:▽2

セイカユウヒ

池添

40.9倍

-17%

›

▽A:▽10

ジューンレトリバー

横山和

49.4倍

›

▽A:▽16

ミレニアルピンク

斎藤

51.8倍

-37%

›

×A:▽11

ウインドオルフェ

黛

205.2倍

-50%

›

×A:▽5

クリコイーコ

吉田隼

163.8倍

-70%

›

💡 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）

8R 札幌競馬場　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドアイスピア	★河原田	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島34R 8着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟13R 3着/18頭+0.2秒 09/27 4阪神83R 5着/14頭+0.8秒 09/06 4中山15R 3着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
2	セイカユウヒ	池添	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5秒 09/15 4中山51R 12着/16頭+2.0秒 08/31 3新潟43R 10着/18頭+1.7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 5.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	クリオロゴールド	横山武	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山83R 3着/16頭+0.2秒 11/29 5東京75R 3着/13頭+0.3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 3.7着 △ ローテーション 112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 7.2% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
4	ソワンドヴィクター	☆長浜	実22.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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	クリコイーコ	吉田隼	実163.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（69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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +552% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	リネアベルタ	岩田康	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13頭+1.1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 7.0着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	ダノンベルビュー	松山	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神74R 5着/15頭+0.5秒 12/07 5阪神23R 5着/18頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 2着/18頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	マメーアップル	横山琉	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 126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 9.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	スッサンエア	▲小林美	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 9.4% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
10	ジューンレトリバー	横山和	実49.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都46R 7着/16頭+1.3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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +152% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
11	ウインドオルフェ	黛	実205.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／69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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +717% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.0% (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。
12	アンジュラフィーユ	佐々木	実19.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神23R 7着/18頭+1.2秒 11/22 4京都55R 2着/17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 5.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
13	サトノフレイ	北村友	実2.3	×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／83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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
14	モノノケ	▲和田陽	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／118日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都51R 12着/14頭+1.8秒 11/01 3京都101R 8着/13頭+1.1秒 10/11 3京都35R 8着/17頭+1.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 118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 5.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
15	メイショウテンジン	古川吉	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神22R 10着/16頭+2.2秒 09/20 4阪神63R 8着/10頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
16	ミレニアルピンク	斎藤	実51.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 6着/16頭+0.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 196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 4.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サトノフレイ

騎手北村友

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8マメーアップル

6.2倍

EV -41%

▲9スッサンエア

6.7倍

EV -37%

出走馬全16頭

×13

サトノフレイ

北村友

2.3倍

-72%

›

○8

マメーアップル

横山琉

6.2倍

-41%

›

▲9

スッサンエア

▲小林美

6.7倍

-37%

›

△3

クリオロゴールド

横山武

9.9倍

-29%

›

△7

ダノンベルビュー

松山

17.5倍

+10%

›

△15

メイショウテンジン

古川吉

18.0倍

+13%

›

▽12

アンジュラフィーユ

佐々木

19.6倍

+16%

›

▽14

モノノケ

▲和田陽

19.0倍

+6%

›

▽4

ソワンドヴィクター

☆長浜

22.8倍

+23%

›

▽6

リネアベルタ

岩田康

22.1倍

+16%

›

▽10

ジューンレトリバー

横山和

49.4倍

+152%

›

▽1

レッドアイスピア

★河原田

26.2倍

+28%

›

▽2

セイカユウヒ

池添

40.9倍

+91%

›

▽16

ミレニアルピンク

斎藤

51.8倍

+138%

›

▽5

クリコイーコ

吉田隼

163.8倍

+552%

›

▽11

ウインドオルフェ

黛

205.2倍

+717%

›

💡 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。