札幌 10R 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

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マーゴットサンズ推奨	古川奈	実12.7	B△ A▲勝率10% EV+22% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+31%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中山47R 7着/16頭+0.8秒 11/02 3京都119R 6着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌21R 1着/14頭勝利 07/20 1函館125R 6着/9頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 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。
2	テイエムゴッホ	舟山	実12.4	B△ A△勝率8% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（148日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都111R 1着/15頭勝利 10/12 3京都46R 4着/16頭+0.7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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 148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 6.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 期待値 +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。
3	プライベートアイズ推奨	斎藤	実11.1	B▲ A△勝率10% EV+5% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
4	テルアスワッド	吉田隼	実87.9	B▽ A▽勝率5% EV+365% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +365% ※ 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	フォーワンセルフ	河原田	実177.9	B× A▽勝率4% EV+673% 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／462日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 462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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +674% ※ 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	ストラーダ	横山琉	実39.1	B▽ A▽勝率6% EV+138% 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／155日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神51R 11着/16頭+2.7秒 11/30 5東京85R 4着/16頭+0.6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 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
7	マーウォルス	北村友	実36.6	B△ A▽勝率6% EV+134% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +134% ※ 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	ベラジオワールド	横山和	実3.8	B○ A○勝率12% EV-54% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京67R 6着/17頭+0.9秒 09/28 4中山97R 3着/16頭+0.7秒 08/30 3新潟39R 3着/18頭+0.5秒 05/17 2東京75R 1着/18頭勝利 04/26 2東京15R 3着/18頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.9% / 期待値 -55% ※ 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	レディゴディヴァ	川又	実173.2	B× A▽勝率4% EV+652% 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9.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌58R 5着/14頭+1.4秒 08/24 2札幌28R 6着/11頭+1.6秒 08/03 1札幌42R 1着/14頭勝利 06/28 1函館53R 4着/14頭+0.9秒 06/22 1函館42R 7着/14頭+0.8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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (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 +652% ※ 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	リメンバーヒム	小沢	実41.1	B▽ A▽勝率6% EV+135% 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 12/06 5阪神18R 10着/16頭+1.0秒 11/22 4京都58R 2着/16頭+0.0秒 09/21 4阪神712R 8着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神112R 1着/13頭勝利 06/22 3阪神61R 1着/16頭勝利
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 7.3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 2.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +136% ※ 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	ウインハルモニア	長浜	実121.0	B× A▽勝率4% EV+428% 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／89日ぶりの実戦）
前5走 03/20 浦和10R 7着/12頭+1.2秒 12/03 大井6R 1着/10頭勝利 10/14 4東京49R 4着/8頭+1.0秒 09/08 4中山23R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +428% ※ 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	チザルピーノ	浜中	実25.9	B▽ A△勝率7% EV+69% 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／379日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟16R 15着/15頭+3.3秒 06/21 3東京512R 1着/16頭勝利 05/31 2東京118R 2着/16頭+0.0秒 02/02 1東京27R 2着/16頭+0.2秒 12/22 5中山87R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 379日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 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。
13	タガノエルー	古川吉	実1.6	B🌟◎ A×勝率13% EV-78% 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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 62.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.3% / 期待値 -79% ※ 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	ネクストダンサー	黛	実195.6	B× A▽勝率4% EV+742% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 06/22 1函館412R 1着/12頭勝利 05/24 2東京96R 4着/13頭+0.2秒 04/05 3中山31R 1着/15頭勝利 03/16 2中山61R 7着/16頭+2.8秒 02/01 1東京13R 7着/16頭+0.8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 12着 (大敗) × 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 0.1% (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 +743% ※ 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 ×

タガノエルー

騎手古川吉

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ベラジオワールド

3.8倍

EV -52%

▲A:△3プライベートアイズ

11.1倍

EV +20%

出走馬全14頭

◎A:×13

タガノエルー

古川吉

1.6倍

-22%

›

○A:○8

ベラジオワールド

横山和

3.8倍

-52%

›

▲A:△3

プライベートアイズ

斎藤

11.1倍

+20%

›

△A:▲1

マーゴットサンズ

古川奈

12.7倍

+31%

›

△A:△2

テイエムゴッホ

舟山

12.4倍

-23%

›

△A:▽7

マーウォルス

北村友

36.6倍

+7%

›

▽A:△12

チザルピーノ

浜中

25.9倍

-34%

›

▽A:▽6

ストラーダ

横山琉

39.1倍

›

▽A:▽10

リメンバーヒム

小沢

41.1倍

+4%

›

▽A:▽4

テルアスワッド

吉田隼

87.9倍

-40%

›

×A:▽5

フォーワンセルフ

河原田

177.9倍

-65%

›

×A:▽11

ウインハルモニア

長浜

121.0倍

-82%

›

×A:▽9

レディゴディヴァ

川又

173.2倍

-75%

›

×A:▽14

ネクストダンサー

黛

195.6倍

-71%

›

💡 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)

単勝 1 マーゴットサンズ実12.7倍期待値 +32% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 マーゴットサンズ実12.7倍期待値 +32% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 3 プライベートアイズ確定12.2倍期待値 +20% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 12.2倍1,220円

※ オッズは予測時点の値です。

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マーゴットサンズ推奨	古川奈	実12.7	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中山47R 7着/16頭+0.8秒 11/02 3京都119R 6着/16頭+0.6秒 08/24 2札幌21R 1着/14頭勝利 07/20 1函館125R 6着/9頭+1.3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 6.0着 △ ローテーション 98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 9.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
2	テイエムゴッホ	舟山	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（148日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都111R 1着/15頭勝利 10/12 3京都46R 4着/16頭+0.7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 6.0着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
3	プライベートアイズ推奨	斎藤	実11.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	テルアスワッド	吉田隼	実87.9	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
5	フォーワンセルフ	河原田	実177.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／462日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 462日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +673% (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。
6	ストラーダ	横山琉	実39.1	▽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／155日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神51R 11着/16頭+2.7秒 11/30 5東京85R 4着/16頭+0.6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 155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 6.1% (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。
7	マーウォルス	北村友	実36.6	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ベラジオワールド	横山和	実3.8	○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／63日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京67R 6着/17頭+0.9秒 09/28 4中山97R 3着/16頭+0.7秒 08/30 3新潟39R 3着/18頭+0.5秒 05/17 2東京75R 1着/18頭勝利 04/26 2東京15R 3着/18頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.9% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
9	レディゴディヴァ	川又	実173.2	▽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9.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌58R 5着/14頭+1.4秒 08/24 2札幌28R 6着/11頭+1.6秒 08/03 1札幌42R 1着/14頭勝利 06/28 1函館53R 4着/14頭+0.9秒 06/22 1函館42R 7着/14頭+0.8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 9.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +652% (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。
10	リメンバーヒム	小沢	実41.1	▽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 12/06 5阪神18R 10着/16頭+1.0秒 11/22 4京都58R 2着/16頭+0.0秒 09/21 4阪神712R 8着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神112R 1着/13頭勝利 06/22 3阪神61R 1着/16頭勝利
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 7.3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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
11	ウインハルモニア	長浜	実121.0	▽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／89日ぶりの実戦）
前5走 03/20 浦和10R 7着/12頭+1.2秒 12/03 大井6R 1着/10頭勝利 10/14 4東京49R 4着/8頭+1.0秒 09/08 4中山23R 1着/16頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +428% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
12	チザルピーノ	浜中	実25.9	△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／379日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟16R 15着/15頭+3.3秒 06/21 3東京512R 1着/16頭勝利 05/31 2東京118R 2着/16頭+0.0秒 02/02 1東京27R 2着/16頭+0.2秒 12/22 5中山87R 2着/16頭+0.4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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 379日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
13	タガノエルー	古川吉	実1.6	×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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ネクストダンサー	黛	実195.6	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 06/22 1函館412R 1着/12頭勝利 05/24 2東京96R 4着/13頭+0.2秒 04/05 3中山31R 1着/15頭勝利 03/16 2中山61R 7着/16頭+2.8秒 02/01 1東京13R 7着/16頭+0.8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 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +742% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノエルー

騎手古川吉

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ベラジオワールド

3.8倍

EV -54%

▲1マーゴットサンズ

12.7倍

EV +22%

出走馬全14頭

×13

タガノエルー

古川吉

1.6倍

-78%

›

○8

ベラジオワールド

横山和

3.8倍

-54%

›

▲1

マーゴットサンズ

古川奈

12.7倍

+22%

›

△3

プライベートアイズ

斎藤

11.1倍

+5%

›

△2

テイエムゴッホ

舟山

12.4倍

+2%

›

△12

チザルピーノ

浜中

25.9倍

+69%

›

▽7

マーウォルス

北村友

36.6倍

+134%

›

▽6

ストラーダ

横山琉

39.1倍

+138%

›

▽10

リメンバーヒム

小沢

41.1倍

+135%

›

▽4

テルアスワッド

吉田隼

87.9倍

+365%

›

▽11

ウインハルモニア

長浜

121.0倍

+428%

›

▽5

フォーワンセルフ

河原田

177.9倍

+673%

›

▽9

レディゴディヴァ

川又

173.2倍

+652%

›

▽14

ネクストダンサー

黛

195.6倍

+742%

›

💡 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

A. 現行モデル (binary)

単勝 1 マーゴットサンズ実12.7倍期待値 +23% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 マーゴットサンズ実12.7倍期待値 +23% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中
単勝 3 プライベートアイズ確定12.2倍期待値 +6% 推奨 10.5〜30.0倍 ¥100 🎯的中1着確定 12.2倍1,220円

※ オッズは予測時点の値です。

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