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	メリザンド	菊沢	実8.4	B▲ A▲勝率9% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 10着/16頭+0.9秒 09/13 4中山312R 3着/16頭+0.5秒 08/23 3新潟12R 13着/14頭+2.9秒 05/24 1新潟72R 3着/15頭+0.9秒 03/01 2中山15R 13着/18頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 11.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 -26% ※ 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	エリナ	◇古川奈	実207.5	B× A▽勝率4% EV+753% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 15着/16頭+3.3秒 11/15 3福島38R 13着/16頭+4.3秒 08/02 2新潟312R 10着/12頭+1.7秒 07/13 2福島63R 7着/16頭+0.8秒 05/31 2東京115R 13着/16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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 259日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (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 +754% ※ 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	ミッキーテネシー	横山武	実2.0	B🌟◎ A×勝率12% EV-75% 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5走 1回2日札幌6R 1着/12頭 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.1% (オッズ暗示: 50.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.2% / 期待値 -76% ※ 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	アンディムジーク	古川吉	実17.7	B△ A△勝率7% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 1着/16頭勝利 10/13 3京都52R 3着/10頭+0.1秒 09/15 4阪神52R 2着/8頭+0.1秒 06/07 3阪神15R 5着/8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 +18% ※ 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	エイカイコバチ	小沢	実23.2	B▽ A▽勝率6% EV+39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／84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 5 ◎ 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 3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 2.9% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 +40% ※ 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	エトワールブーケ	横山和	実14.4	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（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／84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 6 ◎ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
7	ニシノエピカリ	★河原田	実93.9	B▽ A▽勝率5% EV+373% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島16R 15着/16頭+1.7秒 10/04 4東京17R 9着/10頭+1.1秒 09/07 2札幌67R 3着/13頭+0.3秒 05/24 2東京99R 8着/9頭+2.2秒 03/30 3中山29R 7着/7頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (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 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +373% ※ 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	ヴァーナリー	☆舟山	実66.5	B▽ A▽勝率5% EV+226% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟44R 10着/16頭+0.8秒 05/11 2東京63R 3着/12頭+0.3秒 03/15 2中山56R 3着/16頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90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 1.0% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +226% ※ 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	アドマイヤシュラ	佐々木	実4.5	B○ A○勝率11% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都15R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.2% / 期待値 -50% ※ 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	ドマーネ	浜中	実42.7	B× A▽勝率5% EV+107% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 2着/15頭+0.1秒 09/27 4阪神87R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4中山211R 12着/13頭+1.1秒 07/19 2小倉73R 1着/18頭勝利 06/21 3阪神52R 9着/16頭+2.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.9% / 期待値 +107% ※ 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	ディヒターリーベ	石川倭	実12.6	B△ A△勝率8% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回1日札幌9R 2着/10頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2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 7.1% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 期待値 +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	エイトスターズ	▲小林美	実74.3	B▽ A▽勝率5% EV+238% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／483日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 483日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (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 14位 / 勝率 4.6% / 期待値 +238% ※ 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	セットエトワール	☆長浜	実26.9	B▽ A▽勝率6% EV+48% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +49% ※ 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	キタノサリスカ	▲和田陽	実24.4	B▽ A▽勝率6% EV+34% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神36R 6着/13頭+1.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.5% / 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。
15	ルージュスティーズ	吉田隼	実30.0	B▽ A▽勝率5% EV+52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都112R 7着/14頭+0.8秒 10/18 3京都67R 3着/8頭+0.3秒 08/17 2新潟811R 5着/11頭+0.7秒 04/27 2京都25R 1着/14頭勝利 03/30 2中京64R 6着/13頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111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 1.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +53% ※ 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 ×

ミッキーテネシー

騎手横山武

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9アドマイヤシュラ

4.5倍

EV -2%

▲A:▲1メリザンド

8.4倍

EV -1%

出走馬全15頭

◎A:×3

ミッキーテネシー

横山武

2.0倍

-25%

›

○A:○9

アドマイヤシュラ

佐々木

4.5倍

-2%

›

▲A:▲1

メリザンド

菊沢

8.4倍

-1%

›

△A:△11

ディヒターリーベ

石川倭

12.6倍

-11%

›

△A:△6

エトワールブーケ

横山和

14.4倍

-38%

›

△A:△4

アンディムジーク

古川吉

17.7倍

-27%

›

▽A:▽5

エイカイコバチ

小沢

23.2倍

-32%

›

▽A:▽14

キタノサリスカ

▲和田陽

24.4倍

-28%

›

▽A:▽13

セットエトワール

☆長浜

26.9倍

-31%

›

▽A:▽15

ルージュスティーズ

吉田隼

30.0倍

-44%

›

×A:▽10

ドマーネ

浜中

42.7倍

-52%

›

▽A:▽8

ヴァーナリー

☆舟山

66.5倍

-32%

›

▽A:▽12

エイトスターズ

▲小林美

74.3倍

-41%

›

▽A:▽7

ニシノエピカリ

★河原田

93.9倍

-26%

›

×A:▽2

エリナ

◇古川奈

207.5倍

-65%

›

💡 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	メリザンド	菊沢	実8.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 10着/16頭+0.9秒 09/13 4中山312R 3着/16頭+0.5秒 08/23 3新潟12R 13着/14頭+2.9秒 05/24 1新潟72R 3着/15頭+0.9秒 03/01 2中山15R 13着/18頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	エリナ	◇古川奈	実207.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／259日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 15着/16頭+3.3秒 11/15 3福島38R 13着/16頭+4.3秒 08/02 2新潟312R 10着/12頭+1.7秒 07/13 2福島63R 7着/16頭+0.8秒 05/31 2東京115R 13着/16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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 259日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +753% (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。
3	ミッキーテネシー	横山武	実2.0	×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5走 1回2日札幌6R 1着/12頭 ― ― ― ―
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 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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	アンディムジーク	古川吉	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 1着/16頭勝利 10/13 3京都52R 3着/10頭+0.1秒 09/15 4阪神52R 2着/8頭+0.1秒 06/07 3阪神15R 5着/8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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	エイカイコバチ	小沢	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／84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 5 ◎ 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 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
6	エトワールブーケ	横山和	実14.4	△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50%と好調／前走勝利の勢い／84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 6 ◎ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
7	ニシノエピカリ	★河原田	実93.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島16R 15着/16頭+1.7秒 10/04 4東京17R 9着/10頭+1.1秒 09/07 2札幌67R 3着/13頭+0.3秒 05/24 2東京99R 8着/9頭+2.2秒 03/30 3中山29R 7着/7頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
8	ヴァーナリー	☆舟山	実66.5	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟44R 10着/16頭+0.8秒 05/11 2東京63R 3着/12頭+0.3秒 03/15 2中山56R 3着/16頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
9	アドマイヤシュラ	佐々木	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／125日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都15R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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) △ ローテーション 125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 11.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
10	ドマーネ	浜中	実42.7	▽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／146日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 2着/15頭+0.1秒 09/27 4阪神87R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4中山211R 12着/13頭+1.1秒 07/19 2小倉73R 1着/18頭勝利 06/21 3阪神52R 9着/16頭+2.9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 8.0着 (不振) △ ローテーション 146日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
11	ディヒターリーベ	石川倭	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回1日札幌9R 2着/10頭 ― ― ― ―
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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (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。
12	エイトスターズ	▲小林美	実74.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／483日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒 04/19 1福島310R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 72走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +238% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
13	セットエトワール	☆長浜	実26.9	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山35R 5着/13頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 139日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (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。
14	キタノサリスカ	▲和田陽	実24.4	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神36R 6着/13頭+1.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
15	ルージュスティーズ	吉田隼	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都112R 7着/14頭+0.8秒 10/18 3京都67R 3着/8頭+0.3秒 08/17 2新潟811R 5着/11頭+0.7秒 04/27 2京都25R 1着/14頭勝利 03/30 2中京64R 6着/13頭+0.8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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミッキーテネシー

騎手横山武

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9アドマイヤシュラ

4.5倍

EV -49%

▲1メリザンド

8.4倍

EV -25%

出走馬全15頭

×3

ミッキーテネシー

横山武

2.0倍

-75%

›

○9

アドマイヤシュラ

佐々木

4.5倍

-49%

›

▲1

メリザンド

菊沢

8.4倍

-25%

›

△11

ディヒターリーベ

石川倭

12.6倍

+1%

›

△6

エトワールブーケ

横山和

14.4倍

+6%

›

△4

アンディムジーク

古川吉

17.7倍

+18%

›

▽5

エイカイコバチ

小沢

23.2倍

+39%

›

▽13

セットエトワール

☆長浜

26.9倍

+48%

›

▽14

キタノサリスカ

▲和田陽

24.4倍

+34%

›

▽15

ルージュスティーズ

吉田隼

30.0倍

+52%

›

▽7

ニシノエピカリ

★河原田

93.9倍

+373%

›

▽8

ヴァーナリー

☆舟山

66.5倍

+226%

›

▽10

ドマーネ

浜中

42.7倍

+107%

›

▽12

エイトスターズ

▲小林美

74.3倍

+238%

›

▽2

エリナ

◇古川奈

207.5倍

+753%

›

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