札幌 9R 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

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモファーブロス	▲小林美	実7.5	B△ A△勝率8% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。
2	ニシノサリーナ	池添	実3.4	B◎ A×勝率11% EV-63% 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走平均10.0着と低調／前走3着／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 2 ◎ 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 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.7% / 期待値 -64% ※ 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	アイアムステキ	浜中	実20.2	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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京64R 5着/18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 113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 2.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。
4	メラヴィリオーザ	黛	実76.2	B▽ A▽勝率4% EV+220% 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0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 10着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神17R 11着/14頭+1.4秒 10/13 3京都54R 8着/13頭+2.0秒 09/21 4阪神78R 4着/13頭+0.3秒 08/31 2札幌48R 8着/13頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.2% / 期待値 +220% ※ 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	キタノクニカラ	▲遠藤	実90.1	B× A▽勝率4% EV+274% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1秒 07/19 1函館117R 10着/16頭+1.1秒 06/29 1函館67R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +274% ※ 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	アトリウムチャペル	横山典	実15.5	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（106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 14着/16頭+1.4秒 10/18 4東京67R 7着/17頭+0.9秒 07/13 2福島67R 5着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 4着/16頭+1.4秒 04/26 2東京17R 5着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 106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 3.9% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.6% / 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。
7	スプリングデイ	古川吉	実40.8	B▽ A▽勝率5% EV+95% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京512R 11着/18頭+0.6秒 08/30 2札幌312R 7着/15頭+0.8秒 08/10 1札幌67R 4着/15頭+0.3秒 07/13 1函館1012R 2着/8頭+0.0秒 06/28 1函館59R 7着/8頭+0.6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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.8% / 期待値 +96% ※ 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	ハーモニーソング	北村友	実6.8	B▲ A▲勝率10% EV-34% 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 11/08 5東京17R 14着/16頭+2.5秒 10/19 4東京78R 8着/15頭+0.7秒 08/03 2新潟410R 2着/15頭+0.0秒 05/10 2東京51R 1着/16頭勝利 04/19 3中山71R 2着/14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 4.7着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.6% / 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。
9	ラプランセス	横山琉	実21.2	B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 7着/18頭+0.6秒 09/06 4中山12R 8着/12頭+1.3秒 08/24 3新潟21R 4着/7頭+0.1秒 07/26 2新潟12R 2着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 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。
10	ルージュベルベット	☆舟山	実10.1	B△ A△勝率7% EV-27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京27R 9着/14頭+1.4秒 10/12 4東京46R 10着/15頭+1.3秒 09/20 4中山63R 5着/16頭+0.5秒 05/30 園田11R 1着/10頭勝利 04/29 園田8R 3着/8頭+0.5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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
11	ウィングブルー	斎藤	実4.3	B○ A○勝率10% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／78日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京69R 10着/16頭+1.0秒 11/22 3福島51R 1着/14頭勝利 11/02 4東京112R 3着/14頭+1.0秒 10/13 4東京51R 2着/15頭+0.3秒 09/20 4中山61R 2着/13頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 -56% ※ 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	マロンカラノテガミ	▲和田陽	実178.3	B× A▽勝率4% EV+569% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／249日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松6R 1着/7頭勝利 11/19 笠松11R 5着/9頭+1.1秒 10/24 笠松3R 1着/7頭勝利 09/13 4中山33R 6着/16頭+1.2秒 08/23 3新潟16R 3着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 249日休養明け × 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 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +569% ※ 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	アルマロクザン	★河原田	実101.2	B× A▽勝率4% EV+317% 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／540日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 540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: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.1% / 期待値 +318% ※ 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	トレヴィ	岩田康	実45.6	B× A▽勝率4% EV+100% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京87R 11着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌34R 1着/14頭勝利 05/10 2東京55R 2着/16頭+0.2秒 04/19 3中山75R 2着/16頭+0.5秒 01/25 1中山812R 2着/16頭+0.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +100% ※ 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	ノアールビーナス推奨	小沢	実10.3	B△ A△勝率8% EV-14% 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5走 12/20 5中京59R 4着/9頭+0.3秒 12/13 5中京39R 4着/11頭+0.5秒 09/28 4阪神92R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌31R 6着/8頭+0.7秒 07/20 1函館1211R 8着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 232日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -15% ※ 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	サトノカスターニャ	吉田隼	実91.1	B▽ A▽勝率4% EV+299% 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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 11/15 4京都35R 6着/18頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +299% ※ 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 ×

ニシノサリーナ

騎手池添

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ウィングブルー

4.3倍

EV -7%

▲A:▲8ハーモニーソング

6.8倍

EV -19%

出走馬全16頭

◎A:×2

ニシノサリーナ

池添

3.4倍

-26%

›

○A:○11

ウィングブルー

斎藤

4.3倍

-7%

›

▲A:▲8

ハーモニーソング

北村友

6.8倍

-19%

›

△A:△15

ノアールビーナス

小沢

10.3倍

+22%

›

△A:△1

コスモファーブロス

▲小林美

7.5倍

-12%

›

△A:△10

ルージュベルベット

☆舟山

10.1倍

-29%

›

▽A:▽6

アトリウムチャペル

横山典

15.5倍

-39%

›

▽A:▽3

アイアムステキ

浜中

20.2倍

-41%

›

▽A:▽9

ラプランセス

横山琉

21.2倍

-46%

›

▽A:▽7

スプリングデイ

古川吉

40.8倍

-24%

›

×A:▽14

トレヴィ

岩田康

45.6倍

-64%

›

▽A:▽4

メラヴィリオーザ

黛

76.2倍

-40%

›

▽A:▽16

サトノカスターニャ

吉田隼

91.1倍

-35%

›

×A:▽5

キタノクニカラ

▲遠藤

90.1倍

-64%

›

×A:▽13

アルマロクザン

★河原田

101.2倍

-60%

›

×A:▽12

マロンカラノテガミ

▲和田陽

178.3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

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 15 ノアールビーナス実10.3倍期待値 +23% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コスモファーブロス	▲小林美	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 × 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 7.8% (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。
2	ニシノサリーナ	池添	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（直近3走平均10.0着と低調／前走3着／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 2 ◎ 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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (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。
3	アイアムステキ	浜中	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／113日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京64R 5着/18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 113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 5.6% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
4	メラヴィリオーザ	黛	実76.2	▽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0%と苦戦傾向／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 10着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神17R 11着/14頭+1.4秒 10/13 3京都54R 8着/13頭+2.0秒 09/21 4阪神78R 4着/13頭+0.3秒 08/31 2札幌48R 8着/13頭+2.3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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
5	キタノクニカラ	▲遠藤	実90.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1秒 07/19 1函館117R 10着/16頭+1.1秒 06/29 1函館67R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +274% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
6	アトリウムチャペル	横山典	実15.5	▽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 12/20 5中京52R 14着/16頭+1.4秒 10/18 4東京67R 7着/17頭+0.9秒 07/13 2福島67R 5着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 4着/16頭+1.4秒 04/26 2東京17R 5着/14頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 106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 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	スプリングデイ	古川吉	実40.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京512R 11着/18頭+0.6秒 08/30 2札幌312R 7着/15頭+0.8秒 08/10 1札幌67R 4着/15頭+0.3秒 07/13 1函館1012R 2着/8頭+0.0秒 06/28 1函館59R 7着/8頭+0.6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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
8	ハーモニーソング	北村友	実6.8	▲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 11/08 5東京17R 14着/16頭+2.5秒 10/19 4東京78R 8着/15頭+0.7秒 08/03 2新潟410R 2着/15頭+0.0秒 05/10 2東京51R 1着/16頭勝利 04/19 3中山71R 2着/14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 4.7着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
9	ラプランセス	横山琉	実21.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／71日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 3着/16頭+0.4秒 11/29 5東京72R 7着/18頭+0.6秒 09/06 4中山12R 8着/12頭+1.3秒 08/24 3新潟21R 4着/7頭+0.1秒 07/26 2新潟12R 2着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
10	ルージュベルベット	☆舟山	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京27R 9着/14頭+1.4秒 10/12 4東京46R 10着/15頭+1.3秒 09/20 4中山63R 5着/16頭+0.5秒 05/30 園田11R 1着/10頭勝利 04/29 園田8R 3着/8頭+0.5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 4.7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 7.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
11	ウィングブルー	斎藤	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／78日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京69R 10着/16頭+1.0秒 11/22 3福島51R 1着/14頭勝利 11/02 4東京112R 3着/14頭+1.0秒 10/13 4東京51R 2着/15頭+0.3秒 09/20 4中山61R 2着/13頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
12	マロンカラノテガミ	▲和田陽	実178.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／249日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松6R 1着/7頭勝利 11/19 笠松11R 5着/9頭+1.1秒 10/24 笠松3R 1着/7頭勝利 09/13 4中山33R 6着/16頭+1.2秒 08/23 3新潟16R 3着/15頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 249日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +569% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (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。
13	アルマロクザン	★河原田	実101.2	▽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／540日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 540日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +317% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
14	トレヴィ	岩田康	実45.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京87R 11着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌34R 1着/14頭勝利 05/10 2東京55R 2着/16頭+0.2秒 04/19 3中山75R 2着/16頭+0.5秒 01/25 1中山812R 2着/16頭+0.0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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
15	ノアールビーナス推奨	小沢	実10.3	△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5走 12/20 5中京59R 4着/9頭+0.3秒 12/13 5中京39R 4着/11頭+0.5秒 09/28 4阪神92R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌31R 6着/8頭+0.7秒 07/20 1函館1211R 8着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 232日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
16	サトノカスターニャ	吉田隼	実91.1	▽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／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 11/15 4京都35R 6着/18頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +299% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ニシノサリーナ

騎手池添

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ウィングブルー

4.3倍

EV -55%

▲8ハーモニーソング

6.8倍

EV -34%

出走馬全16頭

×2

ニシノサリーナ

池添

3.4倍

-63%

›

○11

ウィングブルー

斎藤

4.3倍

-55%

›

▲8

ハーモニーソング

北村友

6.8倍

-34%

›

△15

ノアールビーナス

小沢

10.3倍

-14%

›

△1

コスモファーブロス

▲小林美

7.5倍

-41%

›

△10

ルージュベルベット

☆舟山

10.1倍

-27%

›

▽3

アイアムステキ

浜中

20.2倍

+13%

›

▽6

アトリウムチャペル

横山典

15.5倍

-13%

›

▽9

ラプランセス

横山琉

21.2倍

+7%

›

▽7

スプリングデイ

古川吉

40.8倍

+95%

›

▽14

トレヴィ

岩田康

45.6倍

+100%

›

▽16

サトノカスターニャ

吉田隼

91.1倍

+299%

›

▽4

メラヴィリオーザ

黛

76.2倍

+220%

›

▽5

キタノクニカラ

▲遠藤

90.1倍

+274%

›

▽13

アルマロクザン

★河原田

101.2倍

+317%

›

▽12

マロンカラノテガミ

▲和田陽

178.3倍

+569%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 15 ノアールビーナス実10.3倍期待値 -15% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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