札幌 2R 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

2R 札幌競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウマドンナ	吉田隼	実16.1	B△ A△勝率7% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／91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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 期待値 +19% ※ 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	フジコンフィデンス	池添	実8.6	B△ A△勝率10% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（258日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京61R 7着/15頭+2.8秒 10/25 4東京84R 5着/16頭+0.5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 △ ローテーション 258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 8.6% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 -18% ※ 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	ケイベエ	原田和	実156.9	B▽ A▽勝率5% EV+690% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 7着/16頭+1.8秒 11/23 5東京51R 14着/16頭+2.2秒 10/25 4新潟31R 8着/15頭+0.4秒 09/28 4中山92R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4中山72R 3着/16頭+0.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.0% / 期待値 +690% ※ 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	メイヨシュア	小沢	実200.2	B▽ A▽勝率5% EV+880% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／63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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.9% / 期待値 +881% ※ 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	スイーヴル	斎藤	実2.1	B◎ A×勝率14% EV-70% 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 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒 09/27 4阪神83R 10着/14頭+1.4秒 07/13 1函館105R 7着/7頭+2.2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 4.0着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.3% / 期待値 -70% ※ 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	カッサンドラ	横山琉	実5.6	B△ A△勝率12% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京43R 18着/18頭+1.7秒 09/28 4阪神92R 8着/14頭+0.7秒 08/10 1札幌65R 8着/12頭+0.8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 5.7着 △ ローテーション 105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 13.2% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 期待値 -35% ※ 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	ラブデウザ	★河原田	実78.7	B▽ A▽勝率5% EV+330% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京31R 11着/13頭+3.7秒 10/26 4東京91R 6着/14頭+0.9秒 10/11 4東京32R 4着/16頭+1.4秒 09/14 4中山42R 13着/16頭+1.1秒 07/19 2小倉79R 15着/18頭+2.2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 6.3着 △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +331% ※ 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	ルクスドリーム	北村友	推定2.5	B○ A▲勝率12% EV+0% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 5着/16頭+0.9秒 11/16 5東京44R 5着/16頭+0.7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 5.0着 AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 40.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 +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。
9	マーゴットオネイロ	▲小林美	実2.7	B▲ A○勝率14% EV-62% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／161日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 6着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟32R 10着/15頭+3.1秒 10/04 3京都13R 6着/16頭+1.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け × 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 15.9% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 期待値 -63% ※ 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	ハクサンレイホウ	黛	実283.2	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14.0着と低調／281日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京104R 14着/16頭+3.4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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 281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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.8% / 期待値 +1270% ※ 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	ロングフルスペック	古川吉	実38.0	B▽ A▽勝率6% EV+138% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119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 7.7着 (不振) △ ローテーション 119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 1.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +138% ※ 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	テリオスルミ	▲遠藤	実111.9	B▽ A▽勝率5% EV+458% 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／169日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京14R 10着/18頭+0.6秒 11/16 5東京43R 13着/18頭+1.4秒 08/09 1札幌55R 11着/11頭+4.5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 9.7着 (不振) △ ローテーション 169日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +458% ※ 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 ×

スイーヴル

騎手斎藤

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-42%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8ルクスドリーム

2.5倍

EV +0%

▲A:○9マーゴットオネイロ

2.7倍

EV -57%

出走馬全12頭

◎A:×5

スイーヴル

斎藤

2.1倍

-42%

›

○A:▲8

ルクスドリーム

北村友

2.5倍

+0%

›

▲A:○9

マーゴットオネイロ

▲小林美

2.7倍

-57%

›

△A:△6

カッサンドラ

横山琉

5.6倍

-25%

›

△A:△2

フジコンフィデンス

池添

8.6倍

-26%

›

△A:△1

メイショウマドンナ

吉田隼

16.1倍

-40%

›

▽A:▽11

ロングフルスペック

古川吉

38.0倍

-28%

›

▽A:▽7

ラブデウザ

★河原田

78.7倍

-35%

›

▽A:▽12

テリオスルミ

▲遠藤

111.9倍

-35%

›

▽A:▽3

ケイベエ

原田和

156.9倍

-17%

›

▽A:▽4

メイヨシュア

小沢

200.2倍

-42%

›

▽A:▽10

ハクサンレイホウ

黛

283.2倍

-35%

›

💡 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

両モデルとも見送り

2R 札幌競馬場　発走 10:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウマドンナ	吉田隼	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／91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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	フジコンフィデンス	池添	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（258日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京61R 7着/15頭+2.8秒 10/25 4東京84R 5着/16頭+0.5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 △ ローテーション 258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 9.6% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
3	ケイベエ	原田和	実156.9	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 7着/16頭+1.8秒 11/23 5東京51R 14着/16頭+2.2秒 10/25 4新潟31R 8着/15頭+0.4秒 09/28 4中山92R 4着/16頭+0.4秒 09/21 4中山72R 3着/16頭+0.4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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) +690% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
4	メイヨシュア	小沢	実200.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.5着と低調／63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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +880% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
5	スイーヴル	斎藤	実2.1	×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 12/20 5中京51R 11着/16頭+1.3秒 10/19 3京都71R 11着/12頭+5.2秒 09/27 4阪神83R 10着/14頭+1.4秒 07/13 1函館105R 7着/7頭+2.2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 4.0着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	カッサンドラ	横山琉	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京43R 18着/18頭+1.7秒 09/28 4阪神92R 8着/14頭+0.7秒 08/10 1札幌65R 8着/12頭+0.8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 5.7着 △ ローテーション 105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 11.5% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
7	ラブデウザ	★河原田	実78.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京31R 11着/13頭+3.7秒 10/26 4東京91R 6着/14頭+0.9秒 10/11 4東京32R 4着/16頭+1.4秒 09/14 4中山42R 13着/16頭+1.1秒 07/19 2小倉79R 15着/18頭+2.2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 6.3着 △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
8	ルクスドリーム	北村友	推定2.5	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（70日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 5着/16頭+0.9秒 11/16 5東京44R 5着/16頭+0.7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 5.0着 AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
9	マーゴットオネイロ	▲小林美	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／161日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 6着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟32R 10着/15頭+3.1秒 10/04 3京都13R 6着/16頭+1.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
10	ハクサンレイホウ	黛	実283.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／281日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京104R 14着/16頭+3.4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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 281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 4.8% (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。
11	ロングフルスペック	古川吉	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119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 7.7着 (不振) △ ローテーション 119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 6.3% (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。
12	テリオスルミ	▲遠藤	実111.9	▽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／169日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京14R 10着/18頭+0.6秒 11/16 5東京43R 13着/18頭+1.4秒 08/09 1札幌55R 11着/11頭+4.5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 9.7着 (不振) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +458% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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

スイーヴル

騎手斎藤

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9マーゴットオネイロ

2.7倍

EV -62%

▲8ルクスドリーム

2.5倍

EV +0%

出走馬全12頭

×5

スイーヴル

斎藤

2.1倍

-70%

›

○9

マーゴットオネイロ

▲小林美

2.7倍

-62%

›

▲8

ルクスドリーム

北村友

2.5倍

+0%

›

△6

カッサンドラ

横山琉

5.6倍

-35%

›

△2

フジコンフィデンス

池添

8.6倍

-17%

›

△1

メイショウマドンナ

吉田隼

16.1倍

+18%

›

▽11

ロングフルスペック

古川吉

38.0倍

+138%

›

▽7

ラブデウザ

★河原田

78.7倍

+330%

›

▽3

ケイベエ

原田和

156.9倍

+690%

›

▽12

テリオスルミ

▲遠藤

111.9倍

+458%

›

▽4

メイヨシュア

小沢

200.2倍

+880%

›

▽10

ハクサンレイホウ

黛

283.2倍

+999%

›

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