札幌 11R 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

11R 札幌競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プロミシングスター推奨	横山琉	実12.0	B△ A△勝率8% EV-3% 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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/21 5阪神69R 11着/16頭+1.0秒 11/23 4京都610R 5着/16頭+0.3秒 10/19 3京都710R 5着/16頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 12着/13頭+0.8秒 06/07 3東京111R 5着/16頭+0.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 112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 10.9% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -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	マンオブザマッチ	舟山	実12.8	B▽ A▽勝率7% EV-16% 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67%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京23R 6着/14頭+0.7秒 11/24 3福島63R 4着/15頭+0.5秒 09/20 4阪神66R 9着/16頭+1.4秒 06/22 1函館46R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) × 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 4.4% (オッズ暗示: 7.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 -17% ※ 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	キャットテイル	横山武	実7.6	B△ A△勝率8% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（83日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 4着/15頭+0.3秒 08/09 1札幌52R 14着/14頭+6.8秒 07/12 2小倉52R 7着/16頭+0.4秒 03/29 2阪神11R 8着/16頭+2.0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 5.7着 × 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 7.9% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.3% / 期待値 -37% ※ 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	ノーブルスカイ	吉田隼	実22.1	B▽ A▽勝率6% EV+36% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4秒 11/16 4京都412R 5着/12頭+0.5秒 04/27 2京都210R 15着/16頭+1.0秒 04/12 2阪神510R 13着/16頭+1.0秒 02/10 1京都38R 1着/8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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +36% ※ 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	ゲキザル	小林脩	実9.5	B▲ A▲勝率8% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（433日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5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 △ ローテーション 433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 12.5% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 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。
6	レーウィン	長浜	実31.7	B▽ A▽勝率5% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都810R 3着/16頭+0.4秒 11/16 5東京49R 10着/14頭+1.3秒 10/19 3京都710R 6着/16頭+0.8秒 08/09 3中京57R 14着/16頭+2.8秒 05/17 2京都710R 12着/16頭+2.7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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112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 3.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.4% / 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。
7	セボンサデッセ	菱田	実3.8	B◎ A×勝率11% EV-58% 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2着／111日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8秒 05/25 2京都107R 2着/16頭+0.3秒 03/23 1阪神86R 3着/16頭+1.1秒 02/02 1小倉48R 2着/8頭+0.1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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.2% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.0% / 期待値 -58% ※ 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	トルショー	黛	実22.1	B▽ A▽勝率5% EV+19% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京58R 11着/16頭+1.0秒 10/19 4東京710R 12着/13頭+1.8秒 09/09 川崎11R 9着/14頭+2.3秒 04/26 2東京16R 1着/16頭勝利 03/02 2中山26R 6着/16頭+1.2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 90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 2.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.4% / 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。
9	キュールエフウジン	斎藤	実92.2	B▽ A▽勝率5% EV+355% 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／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 489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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.9% / 期待値 +356% ※ 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	モズカトレア	小林美	実27.5	B▽ A▽勝率6% EV+61% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山712R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神27R 1着/9頭勝利 06/08 3阪神22R 1着/14頭勝利 05/18 2京都82R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.9% / 期待値 +61% ※ 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	アイウィル	北村友	実4.2	B○ A○勝率10% EV-58% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟310R 8着/15頭+1.8秒 09/28 4中山98R 2着/16頭+0.1秒 09/07 2札幌69R 8着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌112R 6着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 1着/12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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.8% / 期待値 -59% ※ 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	アスクケンタッキー	小沢	実15.4	B▽ A▽勝率6% EV-8% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.0% / 期待値 -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。
13	ロードブレイズ	横山和	実14.6	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33%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 09/13 4中山39R 11着/11頭+3.6秒 05/31 2東京1112R 5着/15頭+0.8秒 04/13 3中山69R 2着/11頭+0.5秒 03/15 2中山59R 4着/14頭+1.2秒 01/05 1中山14R 1着/16頭勝利
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 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.3% / 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。
14	スマートカイロス	古川奈	実18.3	B▽ A▽勝率7% EV+25% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 5着/15頭+0.8秒 12/13 5中山38R 10着/15頭+1.4秒 10/11 3京都39R 1着/12頭勝利 09/27 4阪神86R 5着/13頭+0.8秒 09/07 2札幌612R 2着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 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。

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 ×

セボンサデッセ

騎手菱田

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11アイウィル

4.2倍

EV -47%

▲A:▲5ゲキザル

9.5倍

EV +18%

出走馬全14頭

◎A:×7

セボンサデッセ

菱田

3.8倍

-11%

›

○A:○11

アイウィル

北村友

4.2倍

-47%

›

▲A:▲5

ゲキザル

小林脩

9.5倍

+18%

›

△A:△1

プロミシングスター

横山琉

12.0倍

+31%

›

△A:△3

キャットテイル

横山武

7.6倍

-40%

›

△A:△13

ロードブレイズ

横山和

14.6倍

-33%

›

▽A:▽14

スマートカイロス

古川奈

18.3倍

-16%

›

▽A:▽10

モズカトレア

小林美

27.5倍

+25%

›

▽A:▽2

マンオブザマッチ

舟山

12.8倍

-44%

›

▽A:▽12

アスクケンタッキー

小沢

15.4倍

-36%

›

▽A:▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

22.1倍

-8%

›

▽A:▽6

レーウィン

長浜

31.7倍

-1%

›

▽A:▽8

トルショー

黛

22.1倍

-39%

›

▽A:▽9

キュールエフウジン

斎藤

92.2倍

-23%

›

💡 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 1 プロミシングスター実12.0倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

11R 札幌競馬場　発走 15:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プロミシングスター推奨	横山琉	実12.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/21 5阪神69R 11着/16頭+1.0秒 11/23 4京都610R 5着/16頭+0.3秒 10/19 3京都710R 5着/16頭+0.4秒 09/20 4阪神611R 12着/13頭+0.8秒 06/07 3東京111R 5着/16頭+0.7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 8.3着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	マンオブザマッチ	舟山	実12.8	▽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67%と好調／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5中京23R 6着/14頭+0.7秒 11/24 3福島63R 4着/15頭+0.5秒 09/20 4阪神66R 9着/16頭+1.4秒 06/22 1函館46R 1着/11頭勝利
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 67% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	キャットテイル	横山武	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（83日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京13R 4着/15頭+0.3秒 08/09 1札幌52R 14着/14頭+6.8秒 07/12 2小倉52R 7着/16頭+0.4秒 03/29 2阪神11R 8着/16頭+2.0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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	ノーブルスカイ	吉田隼	実22.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4秒 11/16 4京都412R 5着/12頭+0.5秒 04/27 2京都210R 15着/16頭+1.0秒 04/12 2阪神510R 13着/16頭+1.0秒 02/10 1京都38R 1着/8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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
5	ゲキザル	小林脩	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（433日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5秒 06/08 3東京27R 6着/16頭+0.5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 △ ローテーション 433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 8.5% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
6	レーウィン	長浜	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都810R 3着/16頭+0.4秒 11/16 5東京49R 10着/14頭+1.3秒 10/19 3京都710R 6着/16頭+0.8秒 08/09 3中京57R 14着/16頭+2.8秒 05/17 2京都710R 12着/16頭+2.7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 7.7着 (不振) △ ローテーション 112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 5.4% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
7	セボンサデッセ	菱田	実3.8	×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2着／111日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8秒 05/25 2京都107R 2着/16頭+0.3秒 03/23 1阪神86R 3着/16頭+1.1秒 02/02 1小倉48R 2着/8頭+0.1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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (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。
8	トルショー	黛	実22.1	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京58R 11着/16頭+1.0秒 10/19 4東京710R 12着/13頭+1.8秒 09/09 川崎11R 9着/14頭+2.3秒 04/26 2東京16R 1着/16頭勝利 03/02 2中山26R 6着/16頭+1.2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 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	キュールエフウジン	斎藤	実92.2	▽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／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16頭+0.8秒 04/13 2阪神612R 2着/16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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 489日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +355% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
10	モズカトレア	小林美	実27.5	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都28R 2着/16頭+0.1秒 09/21 4中山712R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神27R 1着/9頭勝利 06/08 3阪神22R 1着/14頭勝利 05/18 2京都82R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
11	アイウィル	北村友	実4.2	○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／175日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟310R 8着/15頭+1.8秒 09/28 4中山98R 2着/16頭+0.1秒 09/07 2札幌69R 8着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌112R 6着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 1着/12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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	アスクケンタッキー	小沢	実15.4	▽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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
13	ロードブレイズ	横山和	実14.6	△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33%と好調／前走勝利の勢い／97日ぶりの実戦）
前5走 09/13 4中山39R 11着/11頭+3.6秒 05/31 2東京1112R 5着/15頭+0.8秒 04/13 3中山69R 2着/11頭+0.5秒 03/15 2中山59R 4着/14頭+1.2秒 01/05 1中山14R 1着/16頭勝利
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 97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 7.3% (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。
14	スマートカイロス	古川奈	実18.3	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神68R 5着/15頭+0.8秒 12/13 5中山38R 10着/15頭+1.4秒 10/11 3京都39R 1着/12頭勝利 09/27 4阪神86R 5着/13頭+0.8秒 09/07 2札幌612R 2着/14頭+0.5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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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

セボンサデッセ

騎手菱田

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11アイウィル

4.2倍

EV -58%

▲5ゲキザル

9.5倍

EV -19%

出走馬全14頭

×7

セボンサデッセ

菱田

3.8倍

-58%

›

○11

アイウィル

北村友

4.2倍

-58%

›

▲5

ゲキザル

小林脩

9.5倍

-19%

›

△3

キャットテイル

横山武

7.6倍

-37%

›

△1

プロミシングスター

横山琉

12.0倍

-3%

›

△13

ロードブレイズ

横山和

14.6倍

+6%

›

▽14

スマートカイロス

古川奈

18.3倍

+25%

›

▽2

マンオブザマッチ

舟山

12.8倍

-16%

›

▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

22.1倍

+36%

›

▽12

アスクケンタッキー

小沢

15.4倍

-8%

›

▽10

モズカトレア

小林美

27.5倍

+61%

›

▽8

トルショー

黛

22.1倍

+19%

›

▽6

レーウィン

長浜

31.7倍

+69%

›

▽9

キュールエフウジン

斎藤

92.2倍

+355%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 プロミシングスター実12.0倍期待値 -3% 推奨 12.4〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項