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	ベルビースタローン	Ｒヘルナン	実13.3	B△ A▽勝率7% EV-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／前走勝利の勢い／182日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉77R 8着/9頭+0.9秒 07/06 2小倉49R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神212R 6着/16頭+0.7秒 03/15 2中山511R 8着/12頭+0.3秒 12/21 7京都79R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 182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 7.3% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.0% / 期待値 -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	ジーベック	横山典	実31.7	B▽ A▽勝率5% EV+56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11頭+0.4秒 08/03 1札幌49R 2着/10頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 5着/12頭+0.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 104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 1.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +56% ※ 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	ウチュウノセカイ	吉村智	実7.5	B▲ A△勝率9% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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／84日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -36% ※ 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	メイショウミリオレ	岩田望	実14.3	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（91日ぶりの実戦）
前5走 05/17 2京都77R 6着/13頭+0.3秒 04/26 1福島511R 11着/15頭+0.8秒 03/01 1阪神112R 11着/15頭+1.1秒 02/09 1京都48R 4着/13頭+0.8秒 02/02 1小倉410R 9着/18頭+0.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91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 4.4% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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。
5	ビービーエフォート	ロイド	実6.5	B△ A▲勝率9% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（91日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都98R 12着/14頭+0.5秒 10/05 3京都212R 7着/16頭+0.6秒 08/03 2新潟412R 1着/12頭勝利 07/13 2福島67R 3着/15頭+0.5秒 03/30 2中京65R 1着/18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戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 91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 8.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 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。
6	ジャガード	松山	実73.9	B▽ A▽勝率5% EV+235% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／490日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490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 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.5% / 期待値 +236% ※ 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	エクストラバック	Ｍヴェロン	実30.3	B▽ A▽勝率5% EV+63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都48R 11着/15頭+0.3秒 10/25 4東京89R 10着/12頭+0.6秒 10/05 4東京29R 10着/17頭+0.6秒 08/03 3中京412R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉88R 3着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175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 3.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.4% / 期待値 +63% ※ 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	ホウオウヘッセン	川田	実27.1	B▽ A▽勝率5% EV+27% 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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 1着/16頭勝利 10/26 4東京96R 6着/18頭+0.5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 105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 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.7% / 期待値 +27% ※ 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	アスミル	武豊	実5.2	B◎ A○勝率10% EV-46% 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（104日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神79R 1着/10頭勝利 11/22 4京都59R 2着/9頭+0.5秒 10/26 4新潟42R 1着/13頭勝利 09/21 4阪神72R 6着/13頭+0.5秒 08/31 4中京41R 2着/13頭+0.0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 7.7着 (不振) △ ローテーション 104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 22.4% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 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。
10	ミキノバカラ	横山武	実11.1	B× A▽勝率7% EV-22% 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／175日ぶりの実戦）
前5走 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利 11/04 盛岡6R 1着/12頭勝利 10/21 盛岡4R 1着/11頭勝利 10/05 水沢7R 2着/10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 175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 4.4% (オッズ暗示: 9.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 -22% ※ 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	ビーコング推奨	レーン	実9.2	B△ A△勝率8% EV-22% 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5走 11/16 3福島48R 12着/16頭+0.8秒 10/26 4新潟46R 2着/13頭+0.7秒 09/21 4中山76R 2着/16頭+0.2秒 09/13 4中山38R 5着/15頭+1.2秒 04/20 1福島49R 8着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 期待値 -22% ※ 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	ピースフルナイト	ルメール	実28.4	B▽ A▽勝率5% EV+51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 454日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.3% / 期待値 +51% ※ 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	フードマン	ナレドゥ	実4.5	B○ A×勝率10% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都98R 3着/14頭+0.1秒 10/05 4東京29R 14着/17頭+0.8秒 05/11 2京都610R 8着/11頭+0.4秒 02/23 1京都810R 4着/8頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 147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 14.8% (オッズ暗示: 22.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.4% / 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。
14	ヴィヴァクラウン	フーリー	実16.4	B▽ A▽勝率7% EV+18% 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走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6秒 11/09 3福島212R 5着/16頭+0.5秒 10/18 4東京67R 14着/17頭+1.5秒 08/03 1札幌59R 13着/14頭+1.0秒 06/22 1函館53R 1着/16頭勝利
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) × 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +19% ※ 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 ○

アスミル

騎手武豊

単勝オッズ

5.2倍

AI期待値

+16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×13フードマン

4.5倍

EV -33%

▲A:△3ウチュウノセカイ

7.5倍

EV -9%

出走馬全14頭

◎A:○9

アスミル

武豊

5.2倍

+16%

›

○A:×13

フードマン

ナレドゥ

4.5倍

-33%

›

▲A:△3

ウチュウノセカイ

吉村智

7.5倍

-9%

›

△A:△11

ビーコング

レーン

9.2倍

+10%

›

△A:▲5

ビービーエフォート

ロイド

6.5倍

-44%

›

△A:▽1

ベルビースタローン

Ｒヘルナン

13.3倍

-3%

›

×A:▽10

ミキノバカラ

横山武

11.1倍

-50%

›

▽A:△4

メイショウミリオレ

岩田望

14.3倍

-36%

›

▽A:▽14

ヴィヴァクラウン

フーリー

16.4倍

-27%

›

▽A:▽7

エクストラバック

Ｍヴェロン

30.3倍

-8%

›

▽A:▽8

ホウオウヘッセン

川田

27.1倍

-47%

›

▽A:▽12

ピースフルナイト

ルメール

28.4倍

-45%

›

▽A:▽2

ジーベック

横山典

31.7倍

-39%

›

▽A:▽6

ジャガード

松山

73.9倍

-40%

›

💡 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 11 ビーコング実9.2倍期待値 +11% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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	ベルビースタローン	Ｒヘルナン	実13.3	▽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／前走勝利の勢い／182日ぶりの実戦）
前5走 07/19 2小倉77R 8着/9頭+0.9秒 07/06 2小倉49R 2着/8頭+0.1秒 06/08 3阪神212R 6着/16頭+0.7秒 03/15 2中山511R 8着/12頭+0.3秒 12/21 7京都79R 4着/12頭+0.3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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 182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 7.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
2	ジーベック	横山典	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（104日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11頭+0.4秒 08/03 1札幌49R 2着/10頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 5着/12頭+0.5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 7.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
3	ウチュウノセカイ	吉村智	実7.5	△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3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／84日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌39R 7着/13頭+1.1秒 08/17 1札幌81R 1着/10頭勝利 08/02 1札幌35R 8着/11頭+1.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (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。
4	メイショウミリオレ	岩田望	実14.3	△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 05/17 2京都77R 6着/13頭+0.3秒 04/26 1福島511R 11着/15頭+0.8秒 03/01 1阪神112R 11着/15頭+1.1秒 02/09 1京都48R 4着/13頭+0.8秒 02/02 1小倉410R 9着/18頭+0.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91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 7.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
5	ビービーエフォート	ロイド	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都98R 12着/14頭+0.5秒 10/05 3京都212R 7着/16頭+0.6秒 08/03 2新潟412R 1着/12頭勝利 07/13 2福島67R 3着/15頭+0.5秒 03/30 2中京65R 1着/18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戦の調子平均 3.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 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 9.0% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ジャガード	松山	実73.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場72走で勝率0%と苦戦傾向／490日ぶりの実戦）
前5走 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6秒 04/19 3中山79R 6着/13頭+0.6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 6.0着 × 当競馬場適性 72走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 490日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +235% (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。
7	エクストラバック	Ｍヴェロン	実30.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都48R 11着/15頭+0.3秒 10/25 4東京89R 10着/12頭+0.6秒 10/05 4東京29R 10着/17頭+0.6秒 08/03 3中京412R 1着/18頭勝利 07/20 2小倉88R 3着/12頭+0.1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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 175日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ホウオウヘッセン	川田	実27.1	▽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／105日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 1着/16頭勝利 10/26 4東京96R 6着/18頭+0.5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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (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。
9	アスミル	武豊	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神79R 1着/10頭勝利 11/22 4京都59R 2着/9頭+0.5秒 10/26 4新潟42R 1着/13頭勝利 09/21 4阪神72R 6着/13頭+0.5秒 08/31 4中京41R 2着/13頭+0.0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 7.7着 (不振) △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	ミキノバカラ	横山武	実11.1	▽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／175日ぶりの実戦）
前5走 12/08 水沢8R 1着/10頭勝利 11/25 水沢9R 1着/9頭勝利 11/04 盛岡6R 1着/12頭勝利 10/21 盛岡4R 1着/11頭勝利 10/05 水沢7R 2着/10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 175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 7.0% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
11	ビーコング推奨	レーン	実9.2	△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5走 11/16 3福島48R 12着/16頭+0.8秒 10/26 4新潟46R 2着/13頭+0.7秒 09/21 4中山76R 2着/16頭+0.2秒 09/13 4中山38R 5着/15頭+1.2秒 04/20 1福島49R 8着/15頭+0.7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 8.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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	ピースフルナイト	ルメール	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／454日ぶりの実戦）
前5走 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2秒 05/25 1新潟88R 5着/16頭+0.2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 5.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 454日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
13	フードマン	ナレドゥ	実4.5	×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（147日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島110R 3着/16頭+0.1秒 10/26 3京都98R 3着/14頭+0.1秒 10/05 4東京29R 14着/17頭+0.8秒 05/11 2京都610R 8着/11頭+0.4秒 02/23 1京都810R 4着/8頭+0.4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 6.3着 △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
14	ヴィヴァクラウン	フーリー	実16.4	▽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走で勝率33%と好調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6秒 11/09 3福島212R 5着/16頭+0.5秒 10/18 4東京67R 14着/17頭+1.5秒 08/03 1札幌59R 13着/14頭+1.0秒 06/22 1函館53R 1着/16頭勝利
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) × 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フードマン

騎手ナレドゥ

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9アスミル

5.2倍

EV -46%

▲5ビービーエフォート

6.5倍

EV -41%

出走馬全14頭

×13

フードマン

ナレドゥ

4.5倍

-53%

›

○9

アスミル

武豊

5.2倍

-46%

›

▲5

ビービーエフォート

ロイド

6.5倍

-41%

›

△3

ウチュウノセカイ

吉村智

7.5倍

-36%

›

△11

ビーコング

レーン

9.2倍

-22%

›

△4

メイショウミリオレ

岩田望

14.3倍

+3%

›

▽14

ヴィヴァクラウン

フーリー

16.4倍

+18%

›

▽10

ミキノバカラ

横山武

11.1倍

-22%

›

▽1

ベルビースタローン

Ｒヘルナン

13.3倍

-7%

›

▽7

エクストラバック

Ｍヴェロン

30.3倍

+63%

›

▽12

ピースフルナイト

ルメール

28.4倍

+51%

›

▽2

ジーベック

横山典

31.7倍

+56%

›

▽8

ホウオウヘッセン

川田

27.1倍

+27%

›

▽6

ジャガード

松山

73.9倍

+235%

›

💡 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 11 ビーコング実9.2倍期待値 -22% 推奨 11.8〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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