札幌 7R 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

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランフルス	☆舟山	実45.2	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8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 17着/17頭+1.4秒 10/26 4新潟45R 8着/18頭+1.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 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	オートカリテ	☆長浜	実18.4	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2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98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 4.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.2% / 期待値 +14% ※ 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	デルマフジ	浜中	実5.5	B○ A○勝率11% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都65R 5着/9頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.7% / 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。
4	トリニタリオ	横山和	実1.8	B🌟◎ A×勝率12% EV-77% 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2着／85日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 37.7% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.2% / 期待値 -78% ※ 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	フローレンスフーガ	古川吉	実13.1	B△ A△勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 4.4% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.8% / 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。
6	ショウナンアワード	小沢	実39.8	B▽ A▽勝率5% EV+98% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 11着/16頭+2.8秒 11/29 4京都75R 11着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +98% ※ 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	メイショウローゼ	池添	実7.5	B▲ A▲勝率9% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -32% ※ 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	シークレットシティ	斎藤	実30.8	B▽ A▽勝率5% EV+67% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.4% / 期待値 +67% ※ 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	ウインアトム	川又	実123.0	B× A▽勝率4% EV+406% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／71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 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +407% ※ 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	エイシンリーガル	松本	実65.7	B▽ A▽勝率5% EV+203% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +204% ※ 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	ウインブリザード	▲遠藤	実90.7	B▽ A▽勝率5% EV+309% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島33R 10着/16頭+0.9秒 09/28 4中山95R 8着/17頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +310% ※ 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	ピースフルマインド	北村友	実16.2	B△ A△勝率6% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106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 4.3着 △ ローテーション 106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 4.4% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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。
13	ハートチャン	◇古川奈	実217.2	B× A▽勝率4% EV+792% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／140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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -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 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +792% ※ 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	メイショウハーブス	横山琉	実31.3	B▽ A▽勝率5% EV+66% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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 14 ◎ 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 147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 2.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +66% ※ 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	レフィノス	荻野琢	実459.0	B▽ A▽勝率4% 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10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山15R 17着/18頭+4.0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 10.7着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.1% / 期待値 +1785% ※ 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	ミリオングローリー	岩田康	実16.1	B△ A△勝率7% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113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 16 ◎ 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 113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 4.4% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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 ×

トリニタリオ

騎手横山和

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3デルマフジ

5.5倍

EV +21%

▲A:▲7メイショウローゼ

7.5倍

EV -8%

出走馬全16頭

◎A:×4

トリニタリオ

横山和

1.8倍

-32%

›

○A:○3

デルマフジ

浜中

5.5倍

+21%

›

▲A:▲7

メイショウローゼ

池添

7.5倍

-8%

›

△A:△5

フローレンスフーガ

古川吉

13.1倍

-42%

›

△A:△16

ミリオングローリー

岩田康

16.1倍

-29%

›

△A:△12

ピースフルマインド

北村友

16.2倍

-29%

›

▽A:▽2

オートカリテ

☆長浜

18.4倍

-23%

›

▽A:▽8

シークレットシティ

斎藤

30.8倍

-8%

›

▽A:▽14

メイショウハーブス

横山琉

31.3倍

-18%

›

▽A:▽6

ショウナンアワード

小沢

39.8倍

-24%

›

▽A:▽1

グランフルス

☆舟山

45.2倍

-48%

›

▽A:▽10

エイシンリーガル

松本

65.7倍

-47%

›

▽A:▽11

ウインブリザード

▲遠藤

90.7倍

-27%

›

×A:▽9

ウインアトム

川又

123.0倍

-71%

›

×A:▽13

ハートチャン

◇古川奈

217.2倍

-50%

›

▽A:▽15

レフィノス

荻野琢

459.0倍

+4%

›

💡 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

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランフルス	☆舟山	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 17着/17頭+1.4秒 10/26 4新潟45R 8着/18頭+1.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 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 4.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	オートカリテ	☆長浜	実18.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 7着/17頭+1.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98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 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	デルマフジ	浜中	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都65R 5着/9頭+1.1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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 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 10.7% (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。
4	トリニタリオ	横山和	実1.8	×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2着／85日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
5	フローレンスフーガ	古川吉	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	ショウナンアワード	小沢	実39.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 11着/16頭+2.8秒 11/29 4京都75R 11着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	メイショウローゼ	池添	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	シークレットシティ	斎藤	実30.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。
9	ウインアトム	川又	実123.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／71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 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +406% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
10	エイシンリーガル	松本	実65.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.5着と低調／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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +203% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
11	ウインブリザード	▲遠藤	実90.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島33R 10着/16頭+0.9秒 09/28 4中山95R 8着/17頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +309% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ピースフルマインド	北村友	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（106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 4.3着 △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (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。
13	ハートチャン	◇古川奈	実217.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／140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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +792% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
14	メイショウハーブス	横山琉	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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 14 ◎ 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 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
15	レフィノス	荻野琢	実459.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山15R 17着/18頭+4.0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 10.7着 (不振) △ ローテーション 105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 4.1% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
16	ミリオングローリー	岩田康	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113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 16 ◎ 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 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 6.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トリニタリオ

騎手横山和

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3デルマフジ

5.5倍

EV -41%

▲7メイショウローゼ

7.5倍

EV -31%

出走馬全16頭

×4

トリニタリオ

横山和

1.8倍

-77%

›

○3

デルマフジ

浜中

5.5倍

-41%

›

▲7

メイショウローゼ

池添

7.5倍

-31%

›

△5

フローレンスフーガ

古川吉

13.1倍

-11%

›

△16

ミリオングローリー

岩田康

16.1倍

+6%

›

△12

ピースフルマインド

北村友

16.2倍

+5%

›

▽2

オートカリテ

☆長浜

18.4倍

+13%

›

▽8

シークレットシティ

斎藤

30.8倍

+67%

›

▽14

メイショウハーブス

横山琉

31.3倍

+66%

›

▽6

ショウナンアワード

小沢

39.8倍

+98%

›

▽1

グランフルス

☆舟山

45.2倍

+115%

›

▽10

エイシンリーガル

松本

65.7倍

+203%

›

▽11

ウインブリザード

▲遠藤

90.7倍

+309%

›

▽9

ウインアトム

川又

123.0倍

+406%

›

▽13

ハートチャン

◇古川奈

217.2倍

+792%

›

▽15

レフィノス

荻野琢

459.0倍

+999%

›

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