札幌 9R 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

9R 札幌競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シュークリーム	坂井	実11.5	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走平均8.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神27R 8着/11頭+0.9秒 11/16 3福島48R 2着/16頭+0.1秒 10/19 4新潟23R 8着/18頭+0.6秒 06/29 2小倉28R 10着/14頭+2.4秒 02/02 1小倉43R 9着/14頭+0.8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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106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 7.9% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
2	ラスベガスサイン	横山琉	実26.1	B▽ A▽勝率5% EV+41% 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／189日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京39R 6着/11頭+0.6秒 09/06 2札幌52R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌41R 2着/10頭+0.1秒 08/16 1札幌75R 3着/11頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.4% / 期待値 +42% ※ 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	エコロハート	川田	実5.4	B○ A○勝率9% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島312R 6着/16頭+0.3秒 07/27 3中京212R 3着/9頭+0.0秒 07/13 2小倉612R 3着/15頭+0.0秒 05/24 1新潟79R 6着/15頭+0.5秒 04/26 1福島59R 8着/16頭+0.6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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -50% ※ 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	レッドカメリア	古川吉	実28.5	B▽ A▽勝率5% EV+45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／484日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 484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 2.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.1% / 期待値 +46% ※ 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	ハッピーラッキー	横山和	実3.7	B× A×勝率10% EV-63% 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（113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京14R 1着/18頭勝利 11/09 3福島22R 2着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟13R 2着/18頭+0.1秒 09/28 4中山92R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4中山23R 5着/15頭+2.5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 3.7着 △ ローテーション 113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 13.4% (オッズ暗示: 27.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.8% / 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。
6	キタノクニカラ	遠藤	実68.8	B▽ A▽勝率4% EV+431% 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 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1秒 07/19 1函館117R 10着/16頭+1.1秒 06/29 1函館67R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.5% / 期待値 +432% ※ 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	ブライアーヒル	斎藤	実83.7	B× A▽勝率4% EV+225% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 9着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 15着/18頭+1.1秒 09/13 4阪神39R 17着/18頭+2.0秒 07/06 2小倉43R 1着/18頭勝利 06/07 3阪神13R 2着/16頭+0.0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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 3.9% / 期待値 +226% ※ 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	ユーティジャーニー	長浜	実15.5	B▽ A▽勝率6% EV-13% 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／126日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京28R 8着/18頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 4着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 2着/14頭+0.0秒 08/10 1札幌67R 3着/15頭+0.2秒 07/05 2福島312R 6着/15頭+0.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126日休養明け × 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 3.3% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 -13% ※ 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	フィオラーノ	松本	実20.2	B▽ A▽勝率6% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館55R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 5.3着 △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 +25% ※ 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	トーアサジタリウス	小野楓	実66.1	B▽ A▽勝率4% EV+190% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（108日ぶりの実戦）
前5走 11/11 盛岡12R 2着/11頭+0.2秒 10/23 門別6R 5着/9頭+1.6秒 10/02 門別12R 11着/14頭+1.5秒 09/06 2札幌511R 11着/12頭+1.6秒 08/23 2札幌19R 2着/9頭+0.6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 6.0着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 108日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +191% ※ 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	アルマロクザン	大野	実79.7	B× A▽勝率4% EV+528% 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／547日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 547日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.5% / 期待値 +529% ※ 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	ラヴノー	佐々木大輔	実8.9	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8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京59R 3着/8頭+0.5秒 09/20 4中山64R 1着/11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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133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 7.9% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 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。
13	ノアールビーナス推奨	舟山	実14.1	B△ A▽勝率7% EV-2% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/20 5中京59R 4着/9頭+0.3秒 12/13 5中京39R 4着/11頭+0.5秒 09/28 4阪神92R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌31R 6着/8頭+0.7秒 07/20 1函館1211R 8着/12頭+1.3秒
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) △ ローテーション 239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 11.5% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 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。
14	ダブルチャレンジ	吉田隼	実10.8	B▽ A▽勝率7% EV-28% 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 12/06 5中京14R 6着/18頭+0.4秒 10/25 4新潟32R 14着/15頭+4.9秒 08/09 3中京53R 5着/12頭+0.6秒 07/26 3中京14R 9着/11頭+1.9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 16着 (大敗) × 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 4.8% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.6% / 期待値 -29% ※ 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。
15	マイケルバローズ推奨	横山武	実12.4	B▲ A△勝率7% EV-9% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（前走2着で力を示す／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/21 5中京69R 14着/16頭+2.0秒 11/15 4京都311R 5着/8頭+1.4秒 08/31 4中京411R 3着/13頭+1.1秒 07/26 3中京14R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 -10% ※ 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。
16	リヴァイ	西村淳	実7.4	B△ A▲勝率8% EV-41% 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8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 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 9.3% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.9% / 期待値 -42% ※ 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 ×

ハッピーラッキー

騎手横山和

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3エコロハート

5.4倍

EV -27%

▲A:△15マイケルバローズ

12.4倍

EV +42%

出走馬全16頭

×A:×5

ハッピーラッキー

横山和

3.7倍

-50%

›

○A:○3

エコロハート

川田

5.4倍

-27%

›

▲A:△15

マイケルバローズ

横山武

12.4倍

+42%

›

△A:▽13

ノアールビーナス

舟山

14.1倍

+61%

›

△A:▲16

リヴァイ

西村淳

7.4倍

-31%

›

△A:△12

ラヴノー

佐々木大輔

8.9倍

-29%

›

▽A:△1

シュークリーム

坂井

11.5倍

-9%

›

▽A:▽9

フィオラーノ

松本

20.2倍

+59%

›

▽A:▽14

ダブルチャレンジ

吉田隼

10.8倍

-48%

›

▽A:▽2

ラスベガスサイン

横山琉

26.1倍

+19%

›

▽A:▽8

ユーティジャーニー

長浜

15.5倍

-49%

›

▽A:▽4

レッドカメリア

古川吉

28.5倍

-40%

›

▽A:▽10

トーアサジタリウス

小野楓

66.1倍

+37%

›

▽A:▽6

キタノクニカラ

遠藤

68.8倍

-39%

›

×A:▽11

アルマロクザン

大野

79.7倍

-64%

›

×A:▽7

ブライアーヒル

斎藤

83.7倍

-63%

›

💡 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 13 ノアールビーナス実14.1倍期待値 +62% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 15 マイケルバローズ実12.4倍期待値 +42% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

9R 札幌競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シュークリーム	坂井	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神27R 8着/11頭+0.9秒 11/16 3福島48R 2着/16頭+0.1秒 10/19 4新潟23R 8着/18頭+0.6秒 06/29 2小倉28R 10着/14頭+2.4秒 02/02 1小倉43R 9着/14頭+0.8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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
2	ラスベガスサイン	横山琉	実26.1	▽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／189日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京39R 6着/11頭+0.6秒 09/06 2札幌52R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌41R 2着/10頭+0.1秒 08/16 1札幌75R 3着/11頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	エコロハート	川田	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島312R 6着/16頭+0.3秒 07/27 3中京212R 3着/9頭+0.0秒 07/13 2小倉612R 3着/15頭+0.0秒 05/24 1新潟79R 6着/15頭+0.5秒 04/26 1福島59R 8着/16頭+0.6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 6.7着 × 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 9.2% (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。
4	レッドカメリア	古川吉	実28.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／484日ぶりの実戦）
前5走 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6秒 04/19 1福島312R 11着/16頭+0.6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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 484日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ハッピーラッキー	横山和	実3.7	×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（113日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京14R 1着/18頭勝利 11/09 3福島22R 2着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟13R 2着/18頭+0.1秒 09/28 4中山92R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4中山23R 5着/15頭+2.5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 3.7着 △ ローテーション 113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 9.8% (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。
6	キタノクニカラ	遠藤	実68.8	▽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 12/14 5中京412R 11着/16頭+0.7秒 11/22 3福島59R 11着/16頭+0.7秒 08/23 2札幌17R 8着/14頭+1.1秒 07/19 1函館117R 10着/16頭+1.1秒 06/29 1函館67R 3着/11頭+0.3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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +431% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
7	ブライアーヒル	斎藤	実83.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／154日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 9着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 15着/18頭+1.1秒 09/13 4阪神39R 17着/18頭+2.0秒 07/06 2小倉43R 1着/18頭勝利 06/07 3阪神13R 2着/16頭+0.0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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
8	ユーティジャーニー	長浜	実15.5	▽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／126日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京28R 8着/18頭+0.4秒 09/06 2札幌57R 4着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 2着/14頭+0.0秒 08/10 1札幌67R 3着/15頭+0.2秒 07/05 2福島312R 6着/15頭+0.4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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 126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 5.6% (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。
9	フィオラーノ	松本	実20.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 06/28 1函館55R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
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 5.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	トーアサジタリウス	小野楓	実66.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（108日ぶりの実戦）
前5走 11/11 盛岡12R 2着/11頭+0.2秒 10/23 門別6R 5着/9頭+1.6秒 10/02 門別12R 11着/14頭+1.5秒 09/06 2札幌511R 11着/12頭+1.6秒 08/23 2札幌19R 2着/9頭+0.6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 6.0着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 108日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
11	アルマロクザン	大野	実79.7	▽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／547日ぶりの実戦）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 547日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +528% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (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。
12	ラヴノー	佐々木大輔	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8.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京59R 3着/8頭+0.5秒 09/20 4中山64R 1着/11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戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133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 7.4% (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。
13	ノアールビーナス推奨	舟山	実14.1	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/20 5中京59R 4着/9頭+0.3秒 12/13 5中京39R 4着/11頭+0.5秒 09/28 4阪神92R 1着/14頭勝利 08/30 2札幌31R 6着/8頭+0.7秒 07/20 1函館1211R 8着/12頭+1.3秒
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) △ ローテーション 239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 6.9% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
14	ダブルチャレンジ	吉田隼	実10.8	▽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 12/06 5中京14R 6着/18頭+0.4秒 10/25 4新潟32R 14着/15頭+4.9秒 08/09 3中京53R 5着/12頭+0.6秒 07/26 3中京14R 9着/11頭+1.9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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
15	マイケルバローズ推奨	横山武	実12.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/21 5中京69R 14着/16頭+2.0秒 11/15 4京都311R 5着/8頭+1.4秒 08/31 4中京411R 3着/13頭+1.1秒 07/26 3中京14R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
16	リヴァイ	西村淳	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京25R 6着/17頭+0.6秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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

ハッピーラッキー

騎手横山和

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3エコロハート

5.4倍

EV -50%

▲16リヴァイ

7.4倍

EV -41%

出走馬全16頭

×5

ハッピーラッキー

横山和

3.7倍

-63%

›

○3

エコロハート

川田

5.4倍

-50%

›

▲16

リヴァイ

西村淳

7.4倍

-41%

›

△12

ラヴノー

佐々木大輔

8.9倍

-34%

›

△15

マイケルバローズ

横山武

12.4倍

-9%

›

△1

シュークリーム

坂井

11.5倍

-16%

›

▽13

ノアールビーナス

舟山

14.1倍

-2%

›

▽14

ダブルチャレンジ

吉田隼

10.8倍

-28%

›

▽9

フィオラーノ

松本

20.2倍

+24%

›

▽8

ユーティジャーニー

長浜

15.5倍

-13%

›

▽2

ラスベガスサイン

横山琉

26.1倍

+41%

›

▽4

レッドカメリア

古川吉

28.5倍

+45%

›

▽10

トーアサジタリウス

小野楓

66.1倍

+190%

›

▽7

ブライアーヒル

斎藤

83.7倍

+225%

›

▽6

キタノクニカラ

遠藤

68.8倍

+431%

›

▽11

アルマロクザン

大野

79.7倍

+528%

›

💡 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 13 ノアールビーナス実14.1倍期待値 -3% 推奨 14.5〜30.0倍 ¥200 ❌不的中2着
単勝 15 マイケルバローズ実12.4倍期待値 -10% 推奨 13.7〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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