札幌 8R 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

8R 札幌競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェニーチェドーロ	荻野琢	実121.6	B▽ A▽勝率5% EV+508% 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／154日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 12着/16頭+1.5秒 08/16 3中京79R 7着/16頭+2.1秒 08/03 3中京410R 5着/16頭+1.0秒 04/20 2阪神86R 10着/16頭+1.4秒 01/12 1中京47R 8着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +508% ※ 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	カリーン	北村友	実14.8	B▽ A▽勝率8% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（469日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6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 △ ローテーション 469日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 期待値 +19% ※ 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	ザハント	小沢	実5.8	B△ A△勝率11% EV-34% 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33%と好調／349日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 349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 10.2% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 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。
4	ファンタイムギフト	横山琉	実33.3	B▽ A▽勝率7% EV+130% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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) △ ローテーション 91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 3.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.9% / 期待値 +130% ※ 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	タイセツナヒ	大野	実39.0	B▽ A▽勝率6% EV+133% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9秒 09/20 4中山61R 3着/13頭+1.3秒 09/07 4中山26R 5着/16頭+1.3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 8.0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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.0% / 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。
6	ビービーバザーク	▲和田陽	実9.1	B▲ A▲勝率12% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0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) △ ローテーション 91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 14.8% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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	ヒロイックヴァース	横山武	実5.4	B○ A△勝率11% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 11着/16頭+1.5秒 11/24 5東京63R 3着/16頭+0.5秒 10/26 4東京95R 4着/16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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 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。
8	ハイライトニング推奨	横山和	実35.0	B△ A△勝率8% EV+193% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ35.0倍で期待値+138%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154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 6.8% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +194% ※ 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	ロードアマルフィ	石川倭	実2.5	B🌟◎ A×勝率14% EV-64% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 2着/15頭+0.5秒 11/02 3京都111R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌61R 12着/14頭+4.7秒 07/26 1札幌15R 4着/13頭+0.9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) △ ローテーション 90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 30.3% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.2% / 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。
10	ミスティマウンテン	佐々木	実4.4	B△ A○勝率12% EV-46% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 11着/15頭+1.2秒 12/07 5中山212R 11着/16頭+2.3秒 08/30 2札幌38R 2着/11頭+0.5秒 08/16 1札幌76R 1着/14頭勝利 06/08 3東京24R 4着/16頭+0.9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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.7% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.1% / 期待値 -47% ※ 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	ピースフルワールド	菊沢	実137.3	B× A▽勝率5% EV+562% 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／128日ぶりの実戦）
前5走 07/23 名古屋6R 7着/11頭+1.5秒 07/09 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 06/13 名古屋8R 1着/12頭勝利 02/25 名古屋4R 4着/11頭+0.8秒 02/11 名古屋6R 10着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 128日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +562% ※ 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 ×

ロードアマルフィ

騎手石川倭

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ヒロイックヴァース

5.4倍

EV -20%

▲A:▲6ビービーバザーク

9.1倍

EV +34%

出走馬全11頭

◎A:×9

ロードアマルフィ

石川倭

2.5倍

-24%

›

○A:△7

ヒロイックヴァース

横山武

5.4倍

-20%

›

▲A:▲6

ビービーバザーク

▲和田陽

9.1倍

+34%

›

△A:○10

ミスティマウンテン

佐々木

4.4倍

-48%

›

△A:△3

ザハント

小沢

5.8倍

-40%

›

△A:△8

ハイライトニング

横山和

35.0倍

+138%

›

▽A:▽2

カリーン

北村友

14.8倍

-14%

›

▽A:▽4

ファンタイムギフト

横山琉

33.3倍

+6%

›

▽A:▽5

タイセツナヒ

大野

39.0倍

-40%

›

▽A:▽1

フェニーチェドーロ

荻野琢

121.6倍

-22%

›

×A:▽11

ピースフルワールド

菊沢

137.3倍

-55%

›

💡 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 8 ハイライトニング実35.0倍期待値 +138% 推奨 14.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

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。

8R 札幌競馬場　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェニーチェドーロ	荻野琢	実121.6	▽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／154日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 12着/16頭+1.5秒 08/16 3中京79R 7着/16頭+2.1秒 08/03 3中京410R 5着/16頭+1.0秒 04/20 2阪神86R 10着/16頭+1.4秒 01/12 1中京47R 8着/16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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +508% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
2	カリーン	北村友	実14.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（469日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6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 △ ローテーション 469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 8.0% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ザハント	小沢	実5.8	△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33%と好調／349日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 349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 11.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ファンタイムギフト	横山琉	実33.3	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
5	タイセツナヒ	大野	実39.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／105日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 1着/16頭勝利 12/13 5中山34R 3着/16頭+0.9秒 09/20 4中山61R 3着/13頭+1.3秒 09/07 4中山26R 5着/16頭+1.3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 8.0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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
6	ビービーバザーク	▲和田陽	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0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) △ ローテーション 91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 11.8% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ヒロイックヴァース	横山武	実5.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山53R 11着/16頭+1.5秒 11/24 5東京63R 3着/16頭+0.5秒 10/26 4東京95R 4着/16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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 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 11.5% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ハイライトニング推奨	横山和	実35.0	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ35.0倍で期待値+193%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +193% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
9	ロードアマルフィ	石川倭	実2.5	×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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 2着/15頭+0.5秒 11/02 3京都111R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌61R 12着/14頭+4.7秒 07/26 1札幌15R 4着/13頭+0.9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) △ ローテーション 90日休養明け × 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 14.2% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
10	ミスティマウンテン	佐々木	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 11着/15頭+1.2秒 12/07 5中山212R 11着/16頭+2.3秒 08/30 2札幌38R 2着/11頭+0.5秒 08/16 1札幌76R 1着/14頭勝利 06/08 3東京24R 4着/16頭+0.9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 3.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
11	ピースフルワールド	菊沢	実137.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／128日ぶりの実戦）
前5走 07/23 名古屋6R 7着/11頭+1.5秒 07/09 名古屋8R 8着/11頭+1.7秒 06/13 名古屋8R 1着/12頭勝利 02/25 名古屋4R 4着/11頭+0.8秒 02/11 名古屋6R 10着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 128日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +562% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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の本命

AI評価1位

ロードアマルフィ

騎手石川倭

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ミスティマウンテン

4.4倍

EV -46%

▲6ビービーバザーク

9.1倍

EV +7%

出走馬全11頭

×9

ロードアマルフィ

石川倭

2.5倍

-64%

›

○10

ミスティマウンテン

佐々木

4.4倍

-46%

›

▲6

ビービーバザーク

▲和田陽

9.1倍

+7%

›

△7

ヒロイックヴァース

横山武

5.4倍

-37%

›

△3

ザハント

小沢

5.8倍

-34%

›

△8

ハイライトニング

横山和

35.0倍

+193%

›

▽2

カリーン

北村友

14.8倍

+18%

›

▽4

ファンタイムギフト

横山琉

33.3倍

+130%

›

▽5

タイセツナヒ

大野

39.0倍

+133%

›

▽1

フェニーチェドーロ

荻野琢

121.6倍

+508%

›

▽11

ピースフルワールド

菊沢

137.3倍

+562%

›

💡 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 8 ハイライトニング実35.0倍期待値 +194% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着

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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