札幌 6R 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

6R 札幌競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュジュドール	斎藤	実64.5	B▽ A▽勝率6% EV+278% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 13着/13頭+1.5秒 08/31 4中京411R 12着/13頭+2.9秒 07/13 2小倉66R 1着/8頭勝利 ― ―
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 189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 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +278% ※ 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	マカニ	遠藤汰月	実75.7	B× A▽勝率5% EV+276% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌32R 1着/12頭勝利 01/11 1中山31R 14着/16頭+2.6秒 08/03 2新潟33R 9着/15頭+3.5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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 127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 0.7% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +277% ※ 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	イングラム	☆舟山	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（直近3走平均12.0着と低調／119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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ ローテーション 119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 26.6% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.3% / 期待値 -69% ※ 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	ラテラルパーム	岩田康	実5.8	B○ A○勝率12% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 11着/13頭+1.0秒 10/25 4新潟31R 1着/15頭勝利 08/30 3新潟35R 3着/18頭+0.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.7% / 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。
5	タイセイアビリティ	黛	実26.7	B▽ A▽勝率7% EV+76% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／182日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神58R 12着/13頭+1.7秒 08/31 2札幌43R 1着/12頭勝利 08/10 1札幌62R 2着/12頭+0.1秒 07/26 1札幌12R 2着/12頭+0.0秒 07/05 1函館72R 3着/12頭+0.9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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 182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 2.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 +77% ※ 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	スパークルジョイ	小沢	実35.7	B▽ A▽勝率6% EV+126% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +127% ※ 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	ナンナンプー	横山琉	実15.8	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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島512R 9着/16頭+0.4秒 11/09 3福島212R 3着/16頭+0.4秒 08/08 園田10R 5着/10頭+0.6秒 07/16 園田7R 1着/8頭勝利 06/26 園田8R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.4% / 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。
8	ビタミンドロップ	佐々木大輔	実6.2	B△ A▲勝率11% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（120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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ ローテーション 120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 12.0% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.1% / 期待値 -31% ※ 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	パドゼフィール	★河原田	実14.7	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（直近3走で勝率33%と好調／162日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神31R 6着/15頭+0.6秒 10/19 3京都71R 5着/12頭+1.9秒 08/17 3中京82R 14着/16頭+3.3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 162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 3.4% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.0% / 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。
10	ヨドノゴールド	川田	実7.8	B△ A△勝率10% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0秒 04/13 1福島28R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1中京48R 6着/16頭+0.3秒 12/15 4中京62R 2着/16頭+0.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98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 9.8% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。
11	エスカレイト	西村淳	実8.9	B▲ A△勝率11% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均12.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京39R 10着/11頭+1.1秒 08/30 2札幌39R 10着/13頭+1.5秒 08/23 2札幌19R 5着/9頭+1.8秒 07/20 1函館1211R 11着/12頭+1.6秒 06/29 1函館65R 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戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92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 15.1% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
12	メイショウホダワラ	吉田隼	実38.4	B▽ A▽勝率5% EV+110% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 07/06 1函館87R 10着/12頭+1.2秒 06/21 1函館32R 1着/12頭勝利 06/01 2京都121R 3着/15頭+0.6秒 05/10 1新潟33R 4着/15頭+0.2秒 04/19 1福島31R 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147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 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +110% ※ 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 ×

イングラム

騎手 ☆舟山

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4ラテラルパーム

5.8倍

EV +5%

▲A:△11エスカレイト

8.9倍

EV +34%

出走馬全12頭

◎A:×3

イングラム

☆舟山

2.3倍

-38%

›

○A:○4

ラテラルパーム

岩田康

5.8倍

+5%

›

▲A:△11

エスカレイト

西村淳

8.9倍

+34%

›

△A:▲8

ビタミンドロップ

佐々木大輔

6.2倍

-25%

›

△A:△10

ヨドノゴールド

川田

7.8倍

-23%

›

△A:△7

ナンナンプー

横山琉

15.8倍

-6%

›

▽A:▽9

パドゼフィール

★河原田

14.7倍

-49%

›

▽A:▽5

タイセイアビリティ

黛

26.7倍

-24%

›

▽A:▽6

スパークルジョイ

小沢

35.7倍

-12%

›

▽A:▽12

メイショウホダワラ

吉田隼

38.4倍

-40%

›

▽A:▽1

ジュジュドール

斎藤

64.5倍

+0%

›

×A:▽2

マカニ

遠藤汰月

75.7倍

-50%

›

💡 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

6R 札幌競馬場　発走 12:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュジュドール	斎藤	実64.5	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 13着/13頭+1.5秒 08/31 4中京411R 12着/13頭+2.9秒 07/13 2小倉66R 1着/8頭勝利 ― ―
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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +278% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	マカニ	遠藤汰月	実75.7	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌32R 1着/12頭勝利 01/11 1中山31R 14着/16頭+2.6秒 08/03 2新潟33R 9着/15頭+3.5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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +276% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
3	イングラム	☆舟山	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（直近3走平均12.0着と低調／119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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (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。
4	ラテラルパーム	岩田康	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 11着/13頭+1.0秒 10/25 4新潟31R 1着/15頭勝利 08/30 3新潟35R 3着/18頭+0.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 99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 11.7% (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。
5	タイセイアビリティ	黛	実26.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／182日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神58R 12着/13頭+1.7秒 08/31 2札幌43R 1着/12頭勝利 08/10 1札幌62R 2着/12頭+0.1秒 07/26 1札幌12R 2着/12頭+0.0秒 07/05 1函館72R 3着/12頭+0.9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) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ ローテーション 182日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
6	スパークルジョイ	小沢	実35.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ナンナンプー	横山琉	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島512R 9着/16頭+0.4秒 11/09 3福島212R 3着/16頭+0.4秒 08/08 園田10R 5着/10頭+0.6秒 07/16 園田7R 1着/8頭勝利 06/26 園田8R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ビタミンドロップ	佐々木大輔	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（120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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ ローテーション 120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 11.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
9	パドゼフィール	★河原田	実14.7	▽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／162日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神31R 6着/15頭+0.6秒 10/19 3京都71R 5着/12頭+1.9秒 08/17 3中京82R 14着/16頭+3.3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 162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 7.0% (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。
10	ヨドノゴールド	川田	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0秒 04/13 1福島28R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1中京48R 6着/16頭+0.3秒 12/15 4中京62R 2着/16頭+0.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98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 9.5% (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。
11	エスカレイト	西村淳	実8.9	△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12.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京39R 10着/11頭+1.1秒 08/30 2札幌39R 10着/13頭+1.5秒 08/23 2札幌19R 5着/9頭+1.8秒 07/20 1函館1211R 11着/12頭+1.6秒 06/29 1函館65R 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戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92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 10.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
12	メイショウホダワラ	吉田隼	実38.4	▽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／147日ぶりの実戦）
前5走 07/06 1函館87R 10着/12頭+1.2秒 06/21 1函館32R 1着/12頭勝利 06/01 2京都121R 3着/15頭+0.6秒 05/10 1新潟33R 4着/15頭+0.2秒 04/19 1福島31R 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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

イングラム

騎手 ☆舟山

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

○4ラテラルパーム

5.8倍

EV -31%

▲8ビタミンドロップ

6.2倍

EV -31%

出走馬全12頭

×3

イングラム

☆舟山

2.3倍

-69%

›

○4

ラテラルパーム

岩田康

5.8倍

-31%

›

▲8

ビタミンドロップ

佐々木大輔

6.2倍

-31%

›

△11

エスカレイト

西村淳

8.9倍

-5%

›

△10

ヨドノゴールド

川田

7.8倍

-25%

›

△7

ナンナンプー

横山琉

15.8倍

+16%

›

▽9

パドゼフィール

★河原田

14.7倍

+3%

›

▽5

タイセイアビリティ

黛

26.7倍

+76%

›

▽6

スパークルジョイ

小沢

35.7倍

+126%

›

▽1

ジュジュドール

斎藤

64.5倍

+278%

›

▽12

メイショウホダワラ

吉田隼

38.4倍

+110%

›

▽2

マカニ

遠藤汰月

75.7倍

+276%

›

💡 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。

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