札幌 1R 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

1R 札幌競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンレッドサン	坂井	実4.3	B▲ A▲勝率11% EV-52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／169日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 7着/15頭+2.2秒 11/09 5東京26R 6着/15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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 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。
2	ルナティックブルー	小沢	実40.7	B▽ A▽勝率6% EV+140% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 期待値 +140% ※ 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	ウォータースパウト	吉田隼	実14.2	B△ A△勝率7% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島51R 6着/14頭+1.3秒 10/12 4東京41R 9着/15頭+2.3秒 07/26 1札幌15R 7着/13頭+2.8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 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
4	アインプロージット	川又	実340.3	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／141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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.4% / 期待値 +1407% ※ 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	ルージュリヴィエラ	横山和	実2.3	B◎ A×勝率13% 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（84日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京74R 2着/16頭+1.1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 6.7着 × 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 27.9% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.2% / 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。
6	イセッセイ	▲遠藤	実307.1	B▽ A▽勝率4% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／98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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +1260% ※ 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	フィエスタ	★河原田	実89.9	B▽ A▽勝率5% EV+349% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 9着/18頭+0.4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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.0% / 期待値 +349% ※ 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	セントピュアベース	☆舟山	実31.1	B△ A△勝率6% EV+84% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 16着/17頭+2.0秒 11/15 4京都35R 5着/18頭+0.6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 6.0着 × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +84% ※ 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	アリディプラチノ	▲大久保	実212.6	B▽ A▽勝率4% EV+842% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +843% ※ 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	プルーフリーディン	▲小林美	実3.7	B○ A○勝率12% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 10/18 3京都65R 6着/13頭+1.1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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.9% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -54% ※ 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	ハピネスドリーム	北村友	実73.1	B▽ A▽勝率6% EV+305% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／113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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113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 1.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 期待値 +305% ※ 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	フローズンクイーン	松本	実193.0	B▽ A▽勝率4% EV+755% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回1日札幌4R 12着/14頭+5.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +756% ※ 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	ストリートクイーン	横山武	実6.9	B△ A△勝率11% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
14	マスカルポーネ	斎藤	実44.2	B▽ A▽勝率5% EV+139% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 8着/16頭+1.8秒 10/26 4東京92R 8着/10頭+1.9秒 10/12 4東京45R 11着/12頭+2.3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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.4% / 期待値 +140% ※ 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 ×

ルージュリヴィエラ

騎手横山和

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10プルーフリーディン

3.7倍

EV +3%

▲A:▲1テンレッドサン

4.3倍

EV -29%

出走馬全14頭

◎A:×5

ルージュリヴィエラ

横山和

2.3倍

-35%

›

○A:○10

プルーフリーディン

▲小林美

3.7倍

+3%

›

▲A:▲1

テンレッドサン

坂井

4.3倍

-29%

›

△A:△13

ストリートクイーン

横山武

6.9倍

-6%

›

△A:△3

ウォータースパウト

吉田隼

14.2倍

-24%

›

△A:△8

セントピュアベース

☆舟山

31.1倍

-31%

›

▽A:▽2

ルナティックブルー

小沢

40.7倍

-10%

›

▽A:▽14

マスカルポーネ

斎藤

44.2倍

-38%

›

▽A:▽11

ハピネスドリーム

北村友

73.1倍

+2%

›

▽A:▽7

フィエスタ

★河原田

89.9倍

-47%

›

▽A:▽12

フローズンクイーン

松本

193.0倍

-42%

›

▽A:▽9

アリディプラチノ

▲大久保

212.6倍

-37%

›

▽A:▽6

イセッセイ

▲遠藤

307.1倍

-9%

›

▽A:▽4

アインプロージット

川又

340.3倍

+0%

›

💡 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

1R 札幌競馬場　発走 10:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンレッドサン	坂井	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／169日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 7着/15頭+2.2秒 11/09 5東京26R 6着/15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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 169日休養明け × 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 11.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ルナティックブルー	小沢	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ウォータースパウト	吉田隼	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島51R 6着/14頭+1.3秒 10/12 4東京41R 9着/15頭+2.3秒 07/26 1札幌15R 7着/13頭+2.8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 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	アインプロージット	川又	実340.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／141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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
5	ルージュリヴィエラ	横山和	実2.3	×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（84日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京74R 2着/16頭+1.1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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	イセッセイ	▲遠藤	実307.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／98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戦の調子平均 9.3着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
7	フィエスタ	★河原田	実89.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 9着/18頭+0.4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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +349% (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	セントピュアベース	☆舟山	実31.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（84日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 16着/17頭+2.0秒 11/15 4京都35R 5着/18頭+0.6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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
9	アリディプラチノ	▲大久保	実212.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京51R 9着/16頭+1.2秒 12/06 5阪神16R 2着/10頭+0.2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 8.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +842% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
10	プルーフリーディン	▲小林美	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 10/18 3京都65R 6着/13頭+1.1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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
11	ハピネスドリーム	北村友	実73.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／113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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
12	フローズンクイーン	松本	実193.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回1日札幌4R 12着/14頭+5.0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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +755% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
13	ストリートクイーン	横山武	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（105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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	マスカルポーネ	斎藤	実44.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（70日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山52R 8着/16頭+1.8秒 10/26 4東京92R 8着/10頭+1.9秒 10/12 4東京45R 11着/12頭+2.3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 5.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ルージュリヴィエラ

騎手横山和

単勝オッズ

2.3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

○10プルーフリーディン

3.7倍

EV -53%

▲1テンレッドサン

4.3倍

EV -52%

出走馬全14頭

×5

ルージュリヴィエラ

横山和

2.3倍

-69%

›

○10

プルーフリーディン

▲小林美

3.7倍

-53%

›

▲1

テンレッドサン

坂井

4.3倍

-52%

›

△13

ストリートクイーン

横山武

6.9倍

-27%

›

△3

ウォータースパウト

吉田隼

14.2倍

+3%

›

△8

セントピュアベース

☆舟山

31.1倍

+84%

›

▽2

ルナティックブルー

小沢

40.7倍

+140%

›

▽11

ハピネスドリーム

北村友

73.1倍

+305%

›

▽14

マスカルポーネ

斎藤

44.2倍

+139%

›

▽7

フィエスタ

★河原田

89.9倍

+349%

›

▽12

フローズンクイーン

松本

193.0倍

+755%

›

▽9

アリディプラチノ

▲大久保

212.6倍

+842%

›

▽6

イセッセイ

▲遠藤

307.1倍

+999%

›

▽4

アインプロージット

川又

340.3倍

+999%

›

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