札幌 11R 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

11R 札幌競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オニャンコポン	横山琉	実60.0	B▽ A▽勝率5% EV+190% 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／428日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 428日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.8% / 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。
2	イガッチ	吉田隼	実67.3	B▽ A▽勝率4% EV+201% 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／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2秒 02/15 1小倉79R 6着/9頭+0.8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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.5% / 期待値 +201% ※ 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	ピンクジン	黛	実199.0	B× A▽勝率4% EV+613% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／428日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 428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 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +614% ※ 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	マジックサンズ	横山和	実7.5	B△ A△勝率8% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（99日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都611R 8着/18頭+0.8秒 10/18 4東京611R 10着/14頭+1.2秒 05/11 2東京611R 2着/18頭+0.0秒 04/20 3中山811R 6着/18頭+0.6秒 12/28 5中山911R 16着/18頭+2.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 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。
5	エコロヴァルツ	横山武	実15.4	B▽ A▽勝率6% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島511R 2着/16頭+0.2秒 11/02 4東京1111R 11着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 4着/12頭+0.2秒 06/08 3東京211R 7着/18頭+0.5秒 04/06 2阪神411R 4着/15頭+0.3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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 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。
6	ローシャムパーク	池添	実19.0	B▽ A▽勝率6% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 427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 4.6% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.3% / 期待値 +21% ※ 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	ショウヘイ	川田	実3.8	B× A×勝率10% EV-62% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都911R 14着/18頭+1.6秒 09/21 4阪神711R 2着/10頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 3着/18頭+0.3秒 05/10 2京都511R 1着/10頭勝利 02/09 1京都411R 4着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 26.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.0% / 期待値 -62% ※ 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	サクラファレル	佐々木	実9.7	B△ A△勝率7% EV-29% 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／99日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4中山511R 5着/12頭+0.6秒 08/09 1札幌510R 1着/11頭勝利 07/19 1函館119R 1着/14頭勝利 06/22 3東京64R 1着/16頭勝利 03/29 3中山14R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
9	マイネルモーント	斎藤	実73.5	B▽ A▽勝率5% EV+233% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（518日ぶりの実戦）
前5走 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 518日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +234% ※ 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	アドマイヤテラ	坂井	実4.3	B○ A○勝率9% EV-59% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山811R 11着/16頭+0.9秒 10/05 3京都211R 4着/18頭+0.3秒 06/01 2東京1212R 1着/18頭勝利 04/13 2阪神610R 1着/11頭勝利 10/20 5京都611R 3着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 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。
11	アラタ	大野	実121.5	B× A▽勝率4% EV+338% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.6% / 期待値 +339% ※ 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	ゼンダンハヤブサ	酒井	実61.0	B▽ A▽勝率5% EV+181% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都29R 4着/8頭+0.7秒 10/13 3京都510R 3着/10頭+0.3秒 08/23 4中京110R 4着/13頭+0.3秒 06/07 3阪神19R 1着/10頭勝利 05/24 2京都99R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91日休養明け × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.6% / 期待値 +181% ※ 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	グランディア	西村淳	実10.4	B△ A△勝率7% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（490日ぶりの実戦）
前5走 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 490日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
14	レディネス	横山典	実35.6	B▽ A▽勝率5% EV+90% 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／197日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 1着/18頭勝利 10/19 4東京712R 16着/18頭+1.8秒 06/01 2東京1211R 17着/18頭+4.8秒 05/04 2東京411R 1着/14頭勝利 03/09 2中山411R 8着/14頭+1.0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) △ ローテーション 197日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +90% ※ 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	シェイクユアハート	古川吉	実6.6	B▲ A▲勝率8% EV-47% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 435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 12.6% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -47% ※ 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	ホウオウビスケッツ	岩田康	実16.9	B▽ A▽勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（497日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 497日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 +15% ※ 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 ×

ショウヘイ

騎手川田

単勝オッズ

3.8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:○10アドマイヤテラ

4.3倍

EV -44%

▲A:▲15シェイクユアハート

6.6倍

EV -16%

出走馬全16頭

×A:×7

ショウヘイ

川田

3.8倍

-50%

›

○A:○10

アドマイヤテラ

坂井

4.3倍

-44%

›

▲A:▲15

シェイクユアハート

古川吉

6.6倍

-16%

›

△A:△4

マジックサンズ

横山和

7.5倍

-5%

›

△A:△8

サクラファレル

佐々木

9.7倍

+22%

›

△A:△13

グランディア

西村淳

10.4倍

+15%

›

▽A:▽16

ホウオウビスケッツ

岩田康

16.9倍

+29%

›

▽A:▽6

ローシャムパーク

池添

19.0倍

-11%

›

▽A:▽5

エコロヴァルツ

横山武

15.4倍

-31%

›

▽A:▽14

レディネス

横山典

35.6倍

+12%

›

▽A:▽1

オニャンコポン

横山琉

60.0倍

+20%

›

▽A:▽2

イガッチ

吉田隼

67.3倍

-18%

›

▽A:▽12

ゼンダンハヤブサ

酒井

61.0倍

-48%

›

▽A:▽9

マイネルモーント

斎藤

73.5倍

-37%

›

×A:▽11

アラタ

大野

121.5倍

-78%

›

×A:▽3

ピンクジン

黛

199.0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

11R 札幌競馬場　発走 15:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オニャンコポン	横山琉	実60.0	▽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／428日ぶりの実戦）
前5走 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10着/15頭+1.1秒 06/14 3東京311R 10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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 428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 4.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	イガッチ	吉田隼	実67.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／112日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2秒 02/15 1小倉79R 6着/9頭+0.8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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
3	ピンクジン	黛	実199.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／428日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 428日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +613% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
4	マジックサンズ	横山和	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（99日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都611R 8着/18頭+0.8秒 10/18 4東京611R 10着/14頭+1.2秒 05/11 2東京611R 2着/18頭+0.0秒 04/20 3中山811R 6着/18頭+0.6秒 12/28 5中山911R 16着/18頭+2.1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 7.3着 (不振) △ ローテーション 99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 7.9% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	エコロヴァルツ	横山武	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島511R 2着/16頭+0.2秒 11/02 4東京1111R 11着/14頭+0.6秒 08/17 3中京87R 4着/12頭+0.2秒 06/08 3東京211R 7着/18頭+0.5秒 04/06 2阪神411R 4着/15頭+0.3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 6.3着 ▽ 前走実績前走 14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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	ローシャムパーク	池添	実19.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7秒 06/15 3阪神411R 15着/17頭+2.7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 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ショウヘイ	川田	実3.8	×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／133日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都911R 14着/18頭+1.6秒 09/21 4阪神711R 2着/10頭+0.1秒 06/01 2東京1211R 3着/18頭+0.3秒 05/10 2京都511R 1着/10頭勝利 02/09 1京都411R 4着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	サクラファレル	佐々木	実9.7	△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／99日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4中山511R 5着/12頭+0.6秒 08/09 1札幌510R 1着/11頭勝利 07/19 1函館119R 1着/14頭勝利 06/22 3東京64R 1着/16頭勝利 03/29 3中山14R 2着/16頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99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 7.2% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
9	マイネルモーント	斎藤	実73.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（518日ぶりの実戦）
前5走 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒 03/16 2中京211R 7着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 518日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。
10	アドマイヤテラ	坂井	実4.3	○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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山811R 11着/16頭+0.9秒 10/05 3京都211R 4着/18頭+0.3秒 06/01 2東京1212R 1着/18頭勝利 04/13 2阪神610R 1着/11頭勝利 10/20 5京都611R 3着/18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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 9.5% (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。
11	アラタ	大野	実121.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／469日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4秒 05/04 2京都411R 15着/15頭+6.4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 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 469日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +338% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
12	ゼンダンハヤブサ	酒井	実61.0	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都29R 4着/8頭+0.7秒 10/13 3京都510R 3着/10頭+0.3秒 08/23 4中京110R 4着/13頭+0.3秒 06/07 3阪神19R 1着/10頭勝利 05/24 2京都99R 2着/13頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
13	グランディア	西村淳	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（490日ぶりの実戦）
前5走 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒 04/13 1福島211R 5着/15頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 490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 7.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
14	レディネス	横山典	実35.6	▽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／197日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 1着/18頭勝利 10/19 4東京712R 16着/18頭+1.8秒 06/01 2東京1211R 17着/18頭+4.8秒 05/04 2東京411R 1着/14頭勝利 03/09 2中山411R 8着/14頭+1.0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) △ ローテーション 197日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
15	シェイクユアハート	古川吉	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15頭勝利 06/07 3阪神111R 1着/15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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 435日休養明け × 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 8.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
16	ホウオウビスケッツ	岩田康	実16.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（497日ぶりの実戦）
前5走 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4秒 04/06 2阪神411R 5着/15頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 497日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ショウヘイ

騎手川田

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アドマイヤテラ

4.3倍

EV -59%

▲15シェイクユアハート

6.6倍

EV -47%

出走馬全16頭

×7

ショウヘイ

川田

3.8倍

-62%

›

○10

アドマイヤテラ

坂井

4.3倍

-59%

›

▲15

シェイクユアハート

古川吉

6.6倍

-47%

›

△4

マジックサンズ

横山和

7.5倍

-40%

›

△8

サクラファレル

佐々木

9.7倍

-29%

›

△13

グランディア

西村淳

10.4倍

-26%

›

▽16

ホウオウビスケッツ

岩田康

16.9倍

+15%

›

▽6

ローシャムパーク

池添

19.0倍

+20%

›

▽5

エコロヴァルツ

横山武

15.4倍

-4%

›

▽14

レディネス

横山典

35.6倍

+90%

›

▽1

オニャンコポン

横山琉

60.0倍

+190%

›

▽12

ゼンダンハヤブサ

酒井

61.0倍

+181%

›

▽9

マイネルモーント

斎藤

73.5倍

+233%

›

▽2

イガッチ

吉田隼

67.3倍

+201%

›

▽11

アラタ

大野

121.5倍

+338%

›

▽3

ピンクジン

黛

199.0倍

+613%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項