札幌 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 札幌競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイデラティエラ	松本	実25.6	B▽ A▽勝率6% EV+59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 10着/18頭+1.3秒 09/20 4中山610R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌24R 1着/13頭勝利 07/20 2小倉84R 6着/18頭+0.6秒 07/06 2小倉44R 4着/18頭+0.2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 91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 2.4% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。
2	ダノンヒストリー	佐々木	実1.2	B🌟◎ A×勝率14% EV-82% 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50%と好調／265日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 7着/12頭+1.0秒 06/08 3東京25R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 265日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.7% (オッズ暗示: 83.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.3% / 期待値 -83% ※ 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	ゲンジ	横山琉	実21.9	B△ A△勝率7% EV+53% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京18R 6着/18頭+0.6秒 11/08 3福島16R 6着/16頭+0.8秒 09/27 4中山87R 8着/16頭+1.1秒 09/13 4中山312R 2着/16頭+0.1秒 07/05 2福島39R 2着/10頭+0.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 期待値 +53% ※ 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	マイネルゼウス	坂井	実39.0	B▽ A▽勝率6% EV+148% 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 12/14 5中山412R 13着/16頭+1.0秒 11/15 3福島39R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 4着/15頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 3着/13頭+0.7秒 07/12 1函館99R 3着/11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 4.7着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.4% / 期待値 +148% ※ 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	パープルクラウド	川又	実253.8	B▽ A▽勝率5% EV+999% 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／483日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 483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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.7% / 期待値 +1092% ※ 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	アスクデッドヒート	横山武史	実22.9	B△ A△勝率7% EV+60% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京18R 12着/18頭+0.9秒 08/31 2札幌49R 7着/14頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 1着/14頭勝利 07/06 1函館86R 5着/12頭+1.2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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 +61% ※ 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	ブリヤディアマンテ	横山和	実149.9	B× A▽勝率5% EV+602% 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／190日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島38R 1着/16頭勝利 11/09 3福島28R 13着/16頭+1.0秒 08/31 2札幌49R 5着/14頭+1.2秒 05/17 2東京76R 4着/8頭+1.3秒 04/19 1福島33R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 190日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (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 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +603% ※ 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	レイデラルース	斎藤	実86.2	B▽ A▽勝率6% EV+387% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4秒 07/28 1札幌49R 7着/12頭+1.0秒 06/29 2福島19R 1着/8頭勝利 04/20 2東京19R 6着/11頭+0.6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 6.7着 △ ローテーション 106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 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.7% / 期待値 +388% ※ 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	サラトガチップス推奨	西村淳	実19.3	B△ A△勝率8% EV+62% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／前走2着で力を示す／162日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 07/06 2小倉410R 2着/7頭+0.9秒 02/16 1小倉87R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉17R 2着/16頭+0.0秒 12/01 4中京212R 8着/16頭+1.2秒 10/19 4東京512R 8着/12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戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
10	ドッビアーコ	小沢	実171.5	B× A▽勝率5% EV+697% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 10着/13頭+1.1秒 09/28 4中山98R 9着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌310R 6着/14頭+1.9秒 05/10 2京都512R 7着/10頭+1.7秒 01/26 1小倉212R 1着/11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 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 154日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.7% / 期待値 +698% ※ 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	ライフセービング	古川吉	実51.7	B▽ A▽勝率6% EV+204% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（148日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神510R 4着/8頭+0.7秒 10/18 3京都610R 7着/9頭+1.4秒 09/28 4阪神99R 7着/12頭+1.3秒 08/17 1札幌812R 5着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌110R 4着/13頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 +205% ※ 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	ジュンツバメガエシ	川田	実8.4	B○ A○勝率10% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 11.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 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。
13	ラーシャローム推奨	岩田康	実22.1	B▲ A▲勝率9% EV+104% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ22.1倍で期待値+115%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／前走2着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/28 5中山89R 9着/14頭+0.8秒 10/26 3京都911R 17着/18頭+4.3秒 08/16 1札幌77R 1着/9頭勝利 08/03 1札幌412R 6着/7頭+1.3秒 06/29 2福島22R 1着/16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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 +105% ※ 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	リアルファインド	吉田隼	実53.4	B▽ A▽勝率5% EV+192% 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 11/09 3福島28R 5着/16頭+0.5秒 05/25 2東京107R 6着/8頭+0.9秒 12/07 4中京37R 17着/18頭+4.2秒 06/23 1函館67R 9着/10頭+2.0秒 04/20 2東京19R 8着/11頭+0.9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) △ ローテーション 119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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +192% ※ 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 ×

ダノンヒストリー

騎手佐々木

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ジュンツバメガエシ

8.4倍

EV -18%

▲A:▲13ラーシャローム

22.1倍

EV +115%

出走馬全14頭

◎A:×2

ダノンヒストリー

佐々木

1.2倍

-27%

›

○A:○12

ジュンツバメガエシ

川田

8.4倍

-18%

›

▲A:▲13

ラーシャローム

岩田康

22.1倍

+115%

›

△A:△9

サラトガチップス

西村淳

19.3倍

-18%

›

△A:△3

ゲンジ

横山琉

21.9倍

-25%

›

△A:△6

アスクデッドヒート

横山武史

22.9倍

-25%

›

▽A:▽1

レイデラティエラ

松本

25.6倍

-37%

›

▽A:▽4

マイネルゼウス

坂井

39.0倍

-16%

›

▽A:▽11

ライフセービング

古川吉

51.7倍

-19%

›

▽A:▽14

リアルファインド

吉田隼

53.4倍

-17%

›

▽A:▽8

レイデラルース

斎藤

86.2倍

-43%

›

▽A:▽5

パープルクラウド

川又

253.8倍

-33%

›

×A:▽7

ブリヤディアマンテ

横山和

149.9倍

-71%

›

×A:▽10

ドッビアーコ

小沢

171.5倍

-67%

›

💡 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)

単勝 13 ラーシャローム実22.1倍期待値 +115% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着
単勝 9 サラトガチップス実19.3倍期待値 -18% 推奨 23.6〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 13 ラーシャローム実22.1倍期待値 +115% 推奨 10.3〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

12R 札幌競馬場　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイデラティエラ	松本	実25.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 10着/18頭+1.3秒 09/20 4中山610R 4着/9頭+1.4秒 08/24 2札幌24R 1着/13頭勝利 07/20 2小倉84R 6着/18頭+0.6秒 07/06 2小倉44R 4着/18頭+0.2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 91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 6.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
2	ダノンヒストリー	佐々木	実1.2	×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50%と好調／265日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 7着/12頭+1.0秒 06/08 3東京25R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ ローテーション 265日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	ゲンジ	横山琉	実21.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京18R 6着/18頭+0.6秒 11/08 3福島16R 6着/16頭+0.8秒 09/27 4中山87R 8着/16頭+1.1秒 09/13 4中山312R 2着/16頭+0.1秒 07/05 2福島39R 2着/10頭+0.3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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	マイネルゼウス	坂井	実39.0	▽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 12/14 5中山412R 13着/16頭+1.0秒 11/15 3福島39R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 4着/15頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 3着/13頭+0.7秒 07/12 1函館99R 3着/11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 4.7着 △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
5	パープルクラウド	川又	実253.8	▽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／483日ぶりの実戦）
前5走 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15頭+0.9秒 04/20 1福島410R 10着/15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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 483日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	アスクデッドヒート	横山武史	実22.9	△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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京18R 12着/18頭+0.9秒 08/31 2札幌49R 7着/14頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 1着/14頭勝利 07/06 1函館86R 5着/12頭+1.2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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	ブリヤディアマンテ	横山和	実149.9	▽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／190日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島38R 1着/16頭勝利 11/09 3福島28R 13着/16頭+1.0秒 08/31 2札幌49R 5着/14頭+1.2秒 05/17 2東京76R 4着/8頭+1.3秒 04/19 1福島33R 1着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 190日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +602% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
8	レイデラルース	斎藤	実86.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4秒 07/28 1札幌49R 7着/12頭+1.0秒 06/29 2福島19R 1着/8頭勝利 04/20 2東京19R 6着/11頭+0.6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 6.7着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +387% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (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。
9	サラトガチップス推奨	西村淳	実19.3	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／前走2着で力を示す／162日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 07/06 2小倉410R 2着/7頭+0.9秒 02/16 1小倉87R 1着/16頭勝利 01/25 1小倉17R 2着/16頭+0.0秒 12/01 4中京212R 8着/16頭+1.2秒 10/19 4東京512R 8着/12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戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 162日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
10	ドッビアーコ	小沢	実171.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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／154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 10着/13頭+1.1秒 09/28 4中山98R 9着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌310R 6着/14頭+1.9秒 05/10 2京都512R 7着/10頭+1.7秒 01/26 1小倉212R 1着/11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 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 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +697% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
11	ライフセービング	古川吉	実51.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（148日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神510R 4着/8頭+0.7秒 10/18 3京都610R 7着/9頭+1.4秒 09/28 4阪神99R 7着/12頭+1.3秒 08/17 1札幌812R 5着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌110R 4着/13頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +204% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ジュンツバメガエシ	川田	実8.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／441日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 441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 10.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
13	ラーシャローム推奨	岩田康	実22.1	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.1倍で期待値+104%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／前走2着で力を示す／119日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 12/28 5中山89R 9着/14頭+0.8秒 10/26 3京都911R 17着/18頭+4.3秒 08/16 1札幌77R 1着/9頭勝利 08/03 1札幌412R 6着/7頭+1.3秒 06/29 2福島22R 1着/16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戦の調子平均 5.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
14	リアルファインド	吉田隼	実53.4	▽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 11/09 3福島28R 5着/16頭+0.5秒 05/25 2東京107R 6着/8頭+0.9秒 12/07 4中京37R 17着/18頭+4.2秒 06/23 1函館67R 9着/10頭+2.0秒 04/20 2東京19R 8着/11頭+0.9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) △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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

ダノンヒストリー

騎手佐々木

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ジュンツバメガエシ

8.4倍

EV -13%

▲13ラーシャローム

22.1倍

EV +104%

出走馬全14頭

×2

ダノンヒストリー

佐々木

1.2倍

-82%

›

○12

ジュンツバメガエシ

川田

8.4倍

-13%

›

▲13

ラーシャローム

岩田康

22.1倍

+104%

›

△9

サラトガチップス

西村淳

19.3倍

+62%

›

△6

アスクデッドヒート

横山武史

22.9倍

+60%

›

△3

ゲンジ

横山琉

21.9倍

+53%

›

▽4

マイネルゼウス

坂井

39.0倍

+148%

›

▽1

レイデラティエラ

松本

25.6倍

+59%

›

▽11

ライフセービング

古川吉

51.7倍

+204%

›

▽8

レイデラルース

斎藤

86.2倍

+387%

›

▽14

リアルファインド

吉田隼

53.4倍

+192%

›

▽5

パープルクラウド

川又

253.8倍

+999%

›

▽7

ブリヤディアマンテ

横山和

149.9倍

+602%

›

▽10

ドッビアーコ

小沢

171.5倍

+697%

›

💡 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)

単勝 13 ラーシャローム実22.1倍期待値 +105% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥200 ❌不的中3着
単勝 9 サラトガチップス実19.3倍期待値 +62% 推奨 11.9〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 13 ラーシャローム実22.1倍期待値 +105% 推奨 10.8〜30.0倍 ¥300 ❌不的中3着

※ オッズは予測時点の値です。

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