札幌 4R 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

4R 札幌競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロジクリスエス	黛	実41.1	B▽ A▽勝率5% EV+115% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／239日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 15着/16頭+2.5秒 11/23 5東京53R 9着/17頭+1.5秒 09/20 4中山65R 2着/16頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 239日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.2% / 期待値 +116% ※ 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	コサージュ	◇古川奈	実50.4	B▽ A▽勝率5% EV+159% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都71R 9着/14頭+1.5秒 11/15 4京都36R 9着/16頭+2.0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 5.0着 △ ローテーション 168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 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +160% ※ 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	オルビスケリー	斎藤	実111.1	B× A▽勝率4% EV+390% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京45R 10着/13頭+6.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +391% ※ 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	マイネルトレマーズ	☆長浜	実7.6	B△ A△勝率9% EV-34% 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8.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 10着/13頭+2.2秒 11/15 5東京33R 3着/14頭+0.3秒 10/25 4東京86R 3着/16頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 140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 10.7% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
5	サクセスブルー	☆舟山	実19.2	B▽ A▽勝率6% 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8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 6着/13頭+0.8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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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。
6	メイショウセンドウ	横山和	実5.4	B▲ A▲勝率10% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神12R 9着/16頭+2.2秒 11/15 4京都33R 4着/10頭+1.3秒 10/26 3京都94R 4着/16頭+2.2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 4.7着 △ 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 13.1% (オッズ暗示: 18.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 -44% ※ 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	ブルーメンフェスト	古川吉	実199.3	B▽ A▽勝率4% EV+764% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／372日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 372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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.3% / 期待値 +765% ※ 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	メイショウノヴァス	小沢	実10.4	B△ A△勝率8% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神83R 6着/18頭+0.9秒 12/07 5阪神25R 2着/17頭+0.0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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 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。
9	ホウオウファラオ	岩田康	実3.9	B○ A○勝率11% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.0% / 期待値 -57% ※ 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	バンダムソレール	★河原田	実3.4	B◎ A×勝率12% EV-58% 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（99日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都93R 10着/10頭+3.2秒 10/18 4東京65R 14着/16頭+1.7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 5.0着 △ ローテーション 99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 23.3% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.1% / 期待値 -59% ※ 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	サクセスゴールド	吉田隼	実7.1	B△ A△勝率10% EV-28% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 92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 11.5% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
12	シーンオブドリーム	▲和田陽	実27.2	B▽ A▽勝率6% EV+51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.0着と低調／98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 12 ◎ 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 98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 3.6% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 期待値 +52% ※ 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	カプリースカラー	原田和	実177.8	B▽ A▽勝率4% EV+671% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島15R 15着/16頭+2.7秒 ― ― ― ―
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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.3% / 期待値 +672% ※ 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	スナークホクサイ	▲遠藤	実155.2	B× A▽勝率4% EV+578% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +579% ※ 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 ×

バンダムソレール

騎手 ★河原田

単勝オッズ

3.4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:○9ホウオウファラオ

3.9倍

EV -22%

▲A:▲6メイショウセンドウ

5.4倍

EV -29%

出走馬全14頭

◎A:×10

バンダムソレール

★河原田

3.4倍

-20%

›

○A:○9

ホウオウファラオ

岩田康

3.9倍

-22%

›

▲A:▲6

メイショウセンドウ

横山和

5.4倍

-29%

›

△A:△11

サクセスゴールド

吉田隼

7.1倍

-18%

›

△A:△4

マイネルトレマーズ

☆長浜

7.6倍

-18%

›

△A:△8

メイショウノヴァス

小沢

10.4倍

-2%

›

▽A:▽5

サクセスブルー

☆舟山

19.2倍

-27%

›

▽A:▽12

シーンオブドリーム

▲和田陽

27.2倍

-2%

›

▽A:▽1

ロジクリスエス

黛

41.1倍

-29%

›

▽A:▽2

コサージュ

◇古川奈

50.4倍

-13%

›

×A:▽3

オルビスケリー

斎藤

111.1倍

-59%

›

×A:▽14

スナークホクサイ

▲遠藤

155.2倍

-55%

›

▽A:▽13

カプリースカラー

原田和

177.8倍

-48%

›

▽A:▽7

ブルーメンフェスト

古川吉

199.3倍

-42%

›

💡 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

4R 札幌競馬場　発走 11:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロジクリスエス	黛	実41.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／239日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 15着/16頭+2.5秒 11/23 5東京53R 9着/17頭+1.5秒 09/20 4中山65R 2着/16頭+0.0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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 239日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
2	コサージュ	◇古川奈	実50.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（168日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都71R 9着/14頭+1.5秒 11/15 4京都36R 9着/16頭+2.0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 5.0着 △ ローテーション 168日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
3	オルビスケリー	斎藤	実111.1	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京45R 10着/13頭+6.1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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 155日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +390% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
4	マイネルトレマーズ	☆長浜	実7.6	△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8.3着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京42R 10着/13頭+2.2秒 11/15 5東京33R 3着/14頭+0.3秒 10/25 4東京86R 3着/16頭+0.8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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 140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 8.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
5	サクセスブルー	☆舟山	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 6着/13頭+0.8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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
6	メイショウセンドウ	横山和	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神12R 9着/16頭+2.2秒 11/15 4京都33R 4着/10頭+1.3秒 10/26 3京都94R 4着/16頭+2.2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 4.7着 △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ブルーメンフェスト	古川吉	実199.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／372日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 372日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +764% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
8	メイショウノヴァス	小沢	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神83R 6着/18頭+0.9秒 12/07 5阪神25R 2着/17頭+0.0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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
9	ホウオウファラオ	岩田康	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（64日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) × 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 11.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
10	バンダムソレール	★河原田	実3.4	×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（99日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都93R 10着/10頭+3.2秒 10/18 4東京65R 14着/16頭+1.7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 5.0着 △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	サクセスゴールド	吉田隼	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 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 10.0% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
12	シーンオブドリーム	▲和田陽	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.0着と低調／98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 12 ◎ 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 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
13	カプリースカラー	原田和	実177.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（85日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島15R 15着/16頭+2.7秒 ― ― ― ―
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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +671% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
14	スナークホクサイ	▲遠藤	実155.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 10/18 3京都61R 9着/9頭+5.9秒 10/11 3京都32R 7着/8頭+3.4秒 08/03 3中京42R 15着/15頭+7.6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 9.0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) +578% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バンダムソレール

騎手 ★河原田

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ホウオウファラオ

3.9倍

EV -57%

▲6メイショウセンドウ

5.4倍

EV -43%

出走馬全14頭

×10

バンダムソレール

★河原田

3.4倍

-58%

›

○9

ホウオウファラオ

岩田康

3.9倍

-57%

›

▲6

メイショウセンドウ

横山和

5.4倍

-43%

›

△11

サクセスゴールド

吉田隼

7.1倍

-28%

›

△4

マイネルトレマーズ

☆長浜

7.6倍

-34%

›

△8

メイショウノヴァス

小沢

10.4倍

-16%

›

▽5

サクセスブルー

☆舟山

19.2倍

+20%

›

▽12

シーンオブドリーム

▲和田陽

27.2倍

+51%

›

▽1

ロジクリスエス

黛

41.1倍

+115%

›

▽2

コサージュ

◇古川奈

50.4倍

+159%

›

▽3

オルビスケリー

斎藤

111.1倍

+390%

›

▽14

スナークホクサイ

▲遠藤

155.2倍

+578%

›

▽13

カプリースカラー

原田和

177.8倍

+671%

›

▽7

ブルーメンフェスト

古川吉

199.3倍

+764%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項