札幌 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルシンベリン	斎藤	実5.6	B○ A○勝率15% EV-15% 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 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.2% / 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。
2	ロングミックス	横山典	実6.3	B△ A△勝率12% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 50% (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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.5% / 期待値 -27% ※ 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	ゴーゴータカシ推奨	吉田隼	実11.3	B△ A△勝率12% EV+32% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6秒 09/06 4中山19R 8着/11頭+0.8秒 07/19 1函館119R 11着/14頭+1.9秒 06/28 1函館57R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.8% / 期待値 +33% ※ 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	グレーヌドジョワ	荻野琢	実8.9	B▲ A▲勝率14% EV+23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京44R 1着/13頭勝利 11/22 3福島57R 4着/16頭+0.5秒 08/24 2札幌21R 7着/14頭+2.4秒 08/09 1札幌55R 3着/11頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127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 11.6% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 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。
5	グランセゾン推奨	舟山	実12.4	B△ A△勝率11% EV+38% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／106日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 10/18 4新潟19R 4着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 3着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌13R 1着/16頭勝利 08/02 1札幌34R 5着/16頭+0.6秒 06/08 3東京21R 7着/16頭+1.0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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.2% / 期待値 +38% ※ 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	ドーギッド	小沢	実96.4	B▽ A▽勝率8% EV+660% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 期待値 +661% ※ 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	ディーリライズ推奨	浜中	実21.3	B▽ A▽勝率11% EV+127% 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 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 216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 5.3% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.7% / 期待値 +127% ※ 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	ヴァロアーク	北村友	実1.7	B🌟◎ A×勝率18% EV-69% 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50%と好調／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 1着/13頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.7% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.0% / 期待値 -69% ※ 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 ×

ヴァロアーク

騎手北村友

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1マイネルシンベリン

5.6倍

EV +33%

▲A:▲4グレーヌドジョワ

8.9倍

EV +2%

出走馬全8頭

◎A:×8

ヴァロアーク

北村友

1.7倍

-39%

›

○A:○1

マイネルシンベリン

斎藤

5.6倍

+33%

›

▲A:▲4

グレーヌドジョワ

荻野琢

8.9倍

+2%

›

△A:△2

ロングミックス

横山典

6.3倍

-52%

›

△A:△3

ゴーゴータカシ

吉田隼

11.3倍

-15%

›

△A:△5

グランセゾン

舟山

12.4倍

-7%

›

▽A:▽7

ディーリライズ

浜中

21.3倍

+13%

›

▽A:▽6

ドーギッド

小沢

96.4倍

+14%

›

💡 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 7 ディーリライズ実21.3倍期待値 +13% 推奨 18.8〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 5 グランセゾン実12.4倍期待値 -7% 推奨 13.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 3 ゴーゴータカシ実11.3倍期待値 -15% 推奨 13.4〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルシンベリン	斎藤	実5.6	○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 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6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 6.0着 △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (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。
2	ロングミックス	横山典	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 50% (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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
3	ゴーゴータカシ推奨	吉田隼	実11.3	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（前走2着で力を示す／70日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6秒 09/06 4中山19R 8着/11頭+0.8秒 07/19 1函館119R 11着/14頭+1.9秒 06/28 1函館57R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
4	グレーヌドジョワ	荻野琢	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京44R 1着/13頭勝利 11/22 3福島57R 4着/16頭+0.5秒 08/24 2札幌21R 7着/14頭+2.4秒 08/09 1札幌55R 3着/11頭+0.5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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	グランセゾン推奨	舟山	実12.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（前走2着で力を示す／106日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 10/18 4新潟19R 4着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 3着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌13R 1着/16頭勝利 08/02 1札幌34R 5着/16頭+0.6秒 06/08 3東京21R 7着/16頭+1.0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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 11.2% (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。
6	ドーギッド	小沢	実96.4	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +660% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
7	ディーリライズ推奨	浜中	実21.3	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ21.3倍で期待値+127%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 216日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
8	ヴァロアーク	北村友	実1.7	×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50%と好調／前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京75R 1着/13頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヴァロアーク

騎手北村友

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1マイネルシンベリン

5.6倍

EV -15%

▲4グレーヌドジョワ

8.9倍

EV +23%

出走馬全8頭

×8

ヴァロアーク

北村友

1.7倍

-69%

›

○1

マイネルシンベリン

斎藤

5.6倍

-15%

›

▲4

グレーヌドジョワ

荻野琢

8.9倍

+23%

›

△3

ゴーゴータカシ

吉田隼

11.3倍

+32%

›

△2

ロングミックス

横山典

6.3倍

-27%

›

△5

グランセゾン

舟山

12.4倍

+38%

›

▽7

ディーリライズ

浜中

21.3倍

+127%

›

▽6

ドーギッド

小沢

96.4倍

+660%

›

💡 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 7 ディーリライズ実21.3倍期待値 +127% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中
単勝 5 グランセゾン実12.4倍期待値 +38% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 3 ゴーゴータカシ実11.3倍期待値 +33% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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