札幌 3R 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドジェスター	黛	実83.7	B▽ A▽勝率5% EV+287% 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 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 112日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +287% ※ 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	ライフイズカラフル	斎藤	実13.7	B▽ A▽勝率7% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 113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 4.9% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 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。
3	マイバラード	▲遠藤	実80.4	B▽ A▽勝率4% EV+260% 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／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +260% ※ 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	トクシージェネラル	横山琉	実137.6	B× A▽勝率4% EV+457% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟16R 12着/15頭+3.4秒 03/02 1小倉1212R 6着/16頭+0.6秒 02/16 1小倉88R 4着/14頭+0.6秒 02/02 1東京27R 13着/16頭+4.0秒 07/21 2福島82R 1着/15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 10.0着 (不振) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +457% ※ 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	ハヤブササキチャン	吉田隼	実2.7	B◎ A×勝率12% EV-67% 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／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1秒 11/15 4京都35R 3着/18頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 20.9% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.0% / 期待値 -68% ※ 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	ブランドブラン	西村淳	実7.8	B△ A△勝率8% EV-33% 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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神64R 8着/12頭+1.1秒 12/06 5阪神12R 4着/16頭+1.5秒 09/21 4阪神76R 3着/9頭+1.1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 120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 11.3% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -34% ※ 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	レダアトミカ	北村友	実12.6	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3着／126日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京95R 3着/16頭+0.2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 3着 (好走) △ ローテーション 126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 6.8% (オッズ暗示: 7.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.4% / 期待値 -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。
8	ブルースカイブルー推奨	池添	実13.5	B△ A△勝率9% EV+16% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 +16% ※ 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	クラシカルカイザー	舟山瑠泉	実45.5	B▽ A▽勝率5% EV+121% 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／前走2着／74日ぶりの実戦）
前5走 12/29 園田10R 2着/11頭+0.1秒 12/03 園田7R 1着/10頭勝利 09/14 4中山47R 8着/18頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 8着/14頭+1.6秒 07/13 1函館106R 4着/15頭+1.0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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.9% / 期待値 +121% ※ 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	クリスレジーナ	横山武	実6.8	B▲ A○勝率10% EV-31% 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／106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 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 3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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 14.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.0% / 期待値 -32% ※ 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	テンレディーゴー	佐々木	実8.8	B△ A△勝率7% 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走平均10.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8秒 10/25 4東京81R 6着/15頭+1.3秒 06/14 3東京36R 7着/10頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 期待値 -34% ※ 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	カーフキック	大野	実50.2	B▽ A▽勝率5% EV+141% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 10着/16頭+1.2秒 10/25 4新潟35R 3着/14頭+0.7秒 08/16 2新潟710R 1着/15頭勝利 07/20 2福島82R 2着/15頭+0.0秒 06/22 3東京62R 5着/16頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 期待値 +141% ※ 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	コウギョク	横山和	実7.2	B○ A▲勝率10% EV-29% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都25R 1着/13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 12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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 期待値 -30% ※ 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	ナムラヒナギク	小沢	実16.8	B▽ A▽勝率6% EV+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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神82R 5着/17頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 6着/14頭+0.6秒 09/14 4阪神42R 3着/10頭+0.8秒 08/31 4中京41R 6着/13頭+0.6秒 08/16 3中京72R 4着/10頭+0.8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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +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 ×

ハヤブササキチャン

騎手吉田隼

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲13コウギョク

7.2倍

EV -10%

▲A:○10クリスレジーナ

6.8倍

EV -21%

出走馬全14頭

◎A:×5

ハヤブササキチャン

吉田隼

2.7倍

-43%

›

○A:▲13

コウギョク

横山和

7.2倍

-10%

›

▲A:○10

クリスレジーナ

横山武

6.8倍

-21%

›

△A:△8

ブルースカイブルー

池添

13.5倍

+55%

›

△A:△6

ブランドブラン

西村淳

7.8倍

-12%

›

△A:△11

テンレディーゴー

佐々木

8.8倍

›

▽A:▽7

レダアトミカ

北村友

12.6倍

-14%

›

▽A:▽2

ライフイズカラフル

斎藤

13.7倍

-32%

›

▽A:▽14

ナムラヒナギク

小沢

16.8倍

-33%

›

▽A:▽9

クラシカルカイザー

舟山瑠泉

45.5倍

-18%

›

▽A:▽12

カーフキック

大野

50.2倍

-9%

›

▽A:▽3

マイバラード

▲遠藤

80.4倍

-39%

›

▽A:▽1

ゴールドジェスター

黛

83.7倍

-36%

›

×A:▽4

トクシージェネラル

横山琉

137.6倍

-70%

›

💡 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 8 ブルースカイブルー実13.5倍期待値 +56% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドジェスター	黛	実83.7	▽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 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +287% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	ライフイズカラフル	斎藤	実13.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 113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 7.1% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
3	マイバラード	▲遠藤	実80.4	▽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／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	トクシージェネラル	横山琉	実137.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟16R 12着/15頭+3.4秒 03/02 1小倉1212R 6着/16頭+0.6秒 02/16 1小倉88R 4着/14頭+0.6秒 02/02 1東京27R 13着/16頭+4.0秒 07/21 2福島82R 1着/15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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +457% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
5	ハヤブササキチャン	吉田隼	実2.7	×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33%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 2着/18頭+0.1秒 11/15 4京都35R 3着/18頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
6	ブランドブラン	西村淳	実7.8	△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／前走勝利の勢い／120日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神64R 8着/12頭+1.1秒 12/06 5阪神12R 4着/16頭+1.5秒 09/21 4阪神76R 3着/9頭+1.1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 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
7	レダアトミカ	北村友	実12.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／126日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京95R 3着/16頭+0.2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 3着 (好走) △ ローテーション 126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 7.4% (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。
8	ブルースカイブルー推奨	池添	実13.5	△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 12/13 5阪神39R 4着/9頭+0.4秒 10/11 3京都38R 4着/7頭+2.0秒 09/14 4阪神45R 1着/7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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
9	クラシカルカイザー	舟山瑠泉	実45.5	▽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／前走2着／74日ぶりの実戦）
前5走 12/29 園田10R 2着/11頭+0.1秒 12/03 園田7R 1着/10頭勝利 09/14 4中山47R 8着/18頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 8着/14頭+1.6秒 07/13 1函館106R 4着/15頭+1.0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 67% (絶好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	クリスレジーナ	横山武	実6.8	○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／106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 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 3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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	テンレディーゴー	佐々木	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.0着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8秒 10/25 4東京81R 6着/15頭+1.3秒 06/14 3東京36R 7着/10頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	カーフキック	大野	実50.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 10着/16頭+1.2秒 10/25 4新潟35R 3着/14頭+0.7秒 08/16 2新潟710R 1着/15頭勝利 07/20 2福島82R 2着/15頭+0.0秒 06/22 3東京62R 5着/16頭+1.1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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
13	コウギョク	横山和	実7.2	▲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／112日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都25R 1着/13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 12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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
14	ナムラヒナギク	小沢	実16.8	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神82R 5着/17頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 6着/14頭+0.6秒 09/14 4阪神42R 3着/10頭+0.8秒 08/31 4中京41R 6着/13頭+0.6秒 08/16 3中京72R 4着/10頭+0.8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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ハヤブササキチャン

騎手吉田隼

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10クリスレジーナ

6.8倍

EV -31%

▲13コウギョク

7.2倍

EV -29%

出走馬全14頭

×5

ハヤブササキチャン

吉田隼

2.7倍

-67%

›

○10

クリスレジーナ

横山武

6.8倍

-31%

›

▲13

コウギョク

横山和

7.2倍

-29%

›

△8

ブルースカイブルー

池添

13.5倍

+16%

›

△6

ブランドブラン

西村淳

7.8倍

-33%

›

△11

テンレディーゴー

佐々木

8.8倍

-34%

›

▽7

レダアトミカ

北村友

12.6倍

-6%

›

▽2

ライフイズカラフル

斎藤

13.7倍

-2%

›

▽14

ナムラヒナギク

小沢

16.8倍

+5%

›

▽9

クラシカルカイザー

舟山瑠泉

45.5倍

+121%

›

▽12

カーフキック

大野

50.2倍

+141%

›

▽1

ゴールドジェスター

黛

83.7倍

+287%

›

▽3

マイバラード

▲遠藤

80.4倍

+260%

›

▽4

トクシージェネラル

横山琉

137.6倍

+457%

›

💡 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 8 ブルースカイブルー実13.5倍期待値 +16% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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