札幌 10R 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

10R 札幌競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カッタッパ	松本	実33.3	B▽ A▽勝率6% EV+109% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都101R 2着/13頭+0.0秒 10/13 3京都51R 2着/8頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 2着/10頭+0.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119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 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 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。
2	ビーマックス	川田	実11.6	B△ A△勝率10% EV+11% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0秒 06/28 1函館58R 4着/12頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.6% / 期待値 +12% ※ 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	キャリーグレイス	舟山	実19.2	B△ A△勝率8% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島52R 5着/16頭+0.4秒 10/25 4新潟34R 8着/15頭+0.9秒 08/30 2札幌37R 7着/12頭+1.3秒 07/05 1函館78R 9着/9頭+1.9秒 06/28 1函館58R 10着/12頭+1.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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 3.4% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.8% / 期待値 +49% ※ 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	オセアエクスプレス	佐々木	実68.2	B▽ A▽勝率6% EV+286% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（273日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京47R 12着/16頭+1.4秒 10/25 4東京812R 3着/13頭+0.4秒 09/27 4中山812R 4着/16頭+0.4秒 08/31 2札幌410R 14着/16頭+1.4秒 06/14 3阪神310R 16着/16頭+3.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 273日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 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。
5	ストロングボンド	長浜	実165.2	B▽ A▽勝率5% EV+756% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／262日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 262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 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +757% ※ 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	マメタンク	斎藤	実3.0	B◎ A×勝率14% EV-59% 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（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.5% / 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。
7	タッカージーティー	横山武	実5.1	B▲ A▲勝率12% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山512R 10着/16頭+1.5秒 09/27 4中山812R 7着/16頭+0.5秒 09/07 4中山29R 9着/16頭+1.2秒 06/14 1函館18R 1着/12頭勝利 03/30 3中山26R 5着/16頭+0.8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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -40% ※ 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	クインズシフォン	吉田隼	実19.7	B▽ A▽勝率6% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 5着/16頭+0.9秒 09/27 4中山88R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟410R 10着/15頭+1.5秒 05/25 2東京106R 5着/9頭+1.1秒 04/06 3中山42R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 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。
9	ウーマンズパワー	横山琉	実6.3	B△ A△勝率11% 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／197日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島41R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟32R 2着/15頭+0.7秒 08/31 2札幌41R 6着/10頭+0.9秒 08/16 1札幌75R 5着/11頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 197日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -33% ※ 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	パールフロント	北村友	実3.6	B○ A○勝率12% EV-55% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島510R 4着/16頭+0.4秒 11/02 3京都118R 5着/15頭+0.8秒 10/12 3京都49R 9着/14頭+1.2秒 08/17 1札幌810R 2着/11頭+0.0秒 07/20 1函館127R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 126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 17.4% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 -55% ※ 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	フェデルミエール	黛	実112.4	B× A▽勝率5% EV+423% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 9着/13頭+1.3秒 11/22 3福島510R 12着/16頭+1.9秒 08/09 2新潟510R 7着/15頭+1.8秒 07/13 2福島68R 1着/15頭勝利 04/27 1福島61R 1着/16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 11.7着 (不振) ▽ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +423% ※ 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	キーガッツ	西村淳	実23.1	B▽ A▽勝率6% EV+41% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京62R 4着/16頭+0.5秒 11/15 3福島32R 5着/16頭+0.8秒 10/19 4新潟212R 2着/14頭+0.7秒 08/09 3中京55R 1着/16頭勝利 07/12 2小倉53R 2着/14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 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 +41% ※ 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 ×

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10パールフロント

3.6倍

EV -37%

▲A:▲7タッカージーティー

5.1倍

EV -11%

出走馬全12頭

◎A:×6

マメタンク

斎藤

3.0倍

-10%

›

○A:○10

パールフロント

北村友

3.6倍

-37%

›

▲A:▲7

タッカージーティー

横山武

5.1倍

-11%

›

△A:△9

ウーマンズパワー

横山琉

6.3倍

-27%

›

△A:△2

ビーマックス

川田

11.6倍

+8%

›

△A:△3

キャリーグレイス

舟山

19.2倍

-34%

›

▽A:▽8

クインズシフォン

吉田隼

19.7倍

-35%

›

▽A:▽12

キーガッツ

西村淳

23.1倍

-27%

›

▽A:▽1

カッタッパ

松本

33.3倍

-21%

›

▽A:▽4

オセアエクスプレス

佐々木

68.2倍

+1%

›

▽A:▽5

ストロングボンド

長浜

165.2倍

+3%

›

×A:▽11

フェデルミエール

黛

112.4倍

-64%

›

💡 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

10R 札幌競馬場　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カッタッパ	松本	実33.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都101R 2着/13頭+0.0秒 10/13 3京都51R 2着/8頭+0.3秒 09/20 4阪神63R 2着/10頭+0.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
2	ビーマックス	川田	実11.6	△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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0秒 06/28 1函館58R 4着/12頭+0.1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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
3	キャリーグレイス	舟山	実19.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島52R 5着/16頭+0.4秒 10/25 4新潟34R 8着/15頭+0.9秒 08/30 2札幌37R 7着/12頭+1.3秒 07/05 1函館78R 9着/9頭+1.9秒 06/28 1函館58R 10着/12頭+1.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	オセアエクスプレス	佐々木	実68.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（273日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京47R 12着/16頭+1.4秒 10/25 4東京812R 3着/13頭+0.4秒 09/27 4中山812R 4着/16頭+0.4秒 08/31 2札幌410R 14着/16頭+1.4秒 06/14 3阪神310R 16着/16頭+3.5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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 273日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +286% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
5	ストロングボンド	長浜	実165.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／262日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 262日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +756% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
6	マメタンク	斎藤	実3.0	×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（前走2着／99日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 13.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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	タッカージーティー	横山武	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／78日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山512R 10着/16頭+1.5秒 09/27 4中山812R 7着/16頭+0.5秒 09/07 4中山29R 9着/16頭+1.2秒 06/14 1函館18R 1着/12頭勝利 03/30 3中山26R 5着/16頭+0.8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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 11.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	クインズシフォン	吉田隼	実19.7	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山87R 5着/16頭+0.9秒 09/27 4中山88R 6着/16頭+1.2秒 08/03 2新潟410R 10着/15頭+1.5秒 05/25 2東京106R 5着/9頭+1.1秒 04/06 3中山42R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127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 6.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ウーマンズパワー	横山琉	実6.3	△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／197日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島41R 2着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟32R 2着/15頭+0.7秒 08/31 2札幌41R 6着/10頭+0.9秒 08/16 1札幌75R 5着/11頭+0.6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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 197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 10.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
10	パールフロント	北村友	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島510R 4着/16頭+0.4秒 11/02 3京都118R 5着/15頭+0.8秒 10/12 3京都49R 9着/14頭+1.2秒 08/17 1札幌810R 2着/11頭+0.0秒 07/20 1函館127R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	フェデルミエール	黛	実112.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 9着/13頭+1.3秒 11/22 3福島510R 12着/16頭+1.9秒 08/09 2新潟510R 7着/15頭+1.8秒 07/13 2福島68R 1着/15頭勝利 04/27 1福島61R 1着/16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 11.7着 (不振) ▽ 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) +423% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	キーガッツ	西村淳	実23.1	▽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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京62R 4着/16頭+0.5秒 11/15 3福島32R 5着/16頭+0.8秒 10/19 4新潟212R 2着/14頭+0.7秒 08/09 3中京55R 1着/16頭勝利 07/12 2小倉53R 2着/14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 119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 6.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10パールフロント

3.6倍

EV -55%

▲7タッカージーティー

5.1倍

EV -39%

出走馬全12頭

×6

マメタンク

斎藤

3.0倍

-59%

›

○10

パールフロント

北村友

3.6倍

-55%

›

▲7

タッカージーティー

横山武

5.1倍

-39%

›

△9

ウーマンズパワー

横山琉

6.3倍

-33%

›

△2

ビーマックス

川田

11.6倍

+11%

›

△3

キャリーグレイス

舟山

19.2倍

+49%

›

▽8

クインズシフォン

吉田隼

19.7倍

+25%

›

▽1

カッタッパ

松本

33.3倍

+109%

›

▽12

キーガッツ

西村淳

23.1倍

+41%

›

▽4

オセアエクスプレス

佐々木

68.2倍

+286%

›

▽5

ストロングボンド

長浜

165.2倍

+756%

›

▽11

フェデルミエール

黛

112.4倍

+423%

›

💡 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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