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	ウィープディライト推奨	武豊	実17.1	B△ A△勝率8% EV+38% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/16 4京都412R 4着/12頭+0.5秒 10/13 4東京510R 8着/8頭+0.6秒 06/15 3東京410R 14着/15頭+7.8秒 03/23 1阪神811R 11着/11頭+4.0秒 02/01 1京都110R 1着/10頭勝利
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 202日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +39% ※ 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	ヴァイザーバルコ	ナレドゥ	実52.4	B× A▽勝率5% EV+140% 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／125日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5秒 07/26 1札幌110R 5着/13頭+0.7秒 06/01 2東京128R 10着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.6% / 期待値 +141% ※ 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	フクノブルーレイク	松山	実4.7	B○ A○勝率10% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山311R 8着/16頭+0.5秒 11/23 5東京510R 10着/17頭+0.6秒 08/23 2札幌111R 12着/14頭+1.4秒 06/29 2福島211R 11着/14頭+1.3秒 04/20 3中山811R 16着/18頭+1.6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 4.0着 ○ 前走実績前走 3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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 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。
4	スパークリシャール	ロイド	実83.9	B▽ A▽勝率5% EV+304% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京210R 3着/12頭+0.4秒 10/19 4東京712R 4着/18頭+0.5秒 06/01 2東京1210R 9着/18頭+1.0秒 05/04 2東京49R 12着/13頭+3.3秒 02/02 1東京212R 1着/10頭勝利
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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.8% / 期待値 +304% ※ 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	ワイドアラジン	横山武	実57.7	B▽ A▽勝率5% EV+195% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／503日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 503日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.1% / 期待値 +196% ※ 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	タイキラフター	吉村智	実40.6	B▽ A▽勝率6% EV+123% 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8.0着と低調／433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433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 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +124% ※ 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	キャントウェイト	横山典	実6.6	B△ A△勝率9% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟311R 8着/18頭+0.8秒 10/05 3京都29R 3着/9頭+0.3秒 08/30 3新潟311R 8着/16頭+1.0秒 06/07 3阪神111R 5着/15頭+0.4秒 04/27 2京都29R 1着/8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戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -43% ※ 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	ピンクジン	Ｍヴェロン	実24.3	B▽ A▽勝率6% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／434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 8 ◎ 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 434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 2.5% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.6% / 期待値 +37% ※ 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	テーオーダグラス	フーリー	実17.1	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11.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京510R 15着/17頭+1.5秒 11/08 4京都110R 8着/12頭+0.5秒 09/06 4阪神110R 12着/12頭+1.2秒 08/02 1札幌311R 3着/16頭+0.1秒 07/12 1函館911R 3着/14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 11.0着 (不振) × 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 4.0% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 期待値 +16% ※ 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	スピードリッチ	ルメール	実3.7	B▲ A×勝率11% EV-60% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山712R 9着/14頭+0.8秒 11/22 4京都510R 7着/16頭+0.6秒 10/13 4東京510R 4着/8頭+0.2秒 08/23 2札幌111R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌110R 1着/13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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 27.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.8% / 期待値 -60% ※ 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	チルカーノ	Ｒヘルナン	実32.6	B▽ A▽勝率6% EV+86% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟211R 6着/14頭+0.5秒 09/21 4阪神710R 4着/9頭+0.2秒 07/12 1函館911R 13着/14頭+1.5秒 04/12 2阪神510R 6着/16頭+0.3秒 02/02 1京都210R 4着/7頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +86% ※ 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	ウイントレメンデス	岩田望	実7.8	B△ A△勝率8% EV-39% 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67%と適性高／132日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都510R 3着/16頭+0.5秒 10/04 3京都18R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌59R 1着/15頭勝利 04/06 2阪神46R 7着/11頭+0.7秒 02/23 1東京86R 2着/15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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 132日休養明け × 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 8.1% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 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。
13	ディーガレジェンド	レーン	実16.4	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（直近3走で勝率33%と好調／104日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟410R 4着/16頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 3着/8頭+0.3秒 05/18 1新潟67R 1着/13頭勝利 04/06 2阪神46R 4着/11頭+0.3秒 03/15 2中京18R 2着/18頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104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 3.8% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.4% / 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。
14	ショウナンサムデイ	川田	実5.6	B◎ A▲勝率10% EV-45% 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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4秒 07/26 1札幌18R 1着/5頭勝利 04/19 3中山76R 4着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 125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 21.3% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 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。

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 ▲

ショウナンサムデイ

騎手川田

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

+19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3フクノブルーレイク

4.7倍

EV -16%

▲A:×10スピードリッチ

3.7倍

EV -56%

出走馬全14頭

◎A:▲14

ショウナンサムデイ

川田

5.6倍

+19%

›

○A:○3

フクノブルーレイク

松山

4.7倍

-16%

›

▲A:×10

スピードリッチ

ルメール

3.7倍

-56%

›

△A:△7

キャントウェイト

横山典

6.6倍

-22%

›

△A:△1

ウィープディライト

武豊

17.1倍

+71%

›

△A:△12

ウイントレメンデス

岩田望

7.8倍

-36%

›

▽A:▽9

テーオーダグラス

フーリー

17.1倍

-31%

›

▽A:▽11

チルカーノ

Ｒヘルナン

32.6倍

+30%

›

▽A:▽13

ディーガレジェンド

レーン

16.4倍

-37%

›

▽A:▽8

ピンクジン

Ｍヴェロン

24.3倍

-39%

›

▽A:▽6

タイキラフター

吉村智

40.6倍

-26%

›

▽A:▽5

ワイドアラジン

横山武

57.7倍

+5%

›

×A:▽2

ヴァイザーバルコ

ナレドゥ

52.4倍

-59%

›

▽A:▽4

スパークリシャール

ロイド

83.9倍

-35%

›

💡 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 1 ウィープディライト実17.1倍期待値 +71% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ウィープディライト実17.1倍期待値 +71% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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	ウィープディライト推奨	武豊	実17.1	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/16 4京都412R 4着/12頭+0.5秒 10/13 4東京510R 8着/8頭+0.6秒 06/15 3東京410R 14着/15頭+7.8秒 03/23 1阪神811R 11着/11頭+4.0秒 02/01 1京都110R 1着/10頭勝利
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 202日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
2	ヴァイザーバルコ	ナレドゥ	実52.4	▽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／125日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5秒 07/26 1札幌110R 5着/13頭+0.7秒 06/01 2東京128R 10着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 125日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
3	フクノブルーレイク	松山	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山311R 8着/16頭+0.5秒 11/23 5東京510R 10着/17頭+0.6秒 08/23 2札幌111R 12着/14頭+1.4秒 06/29 2福島211R 11着/14頭+1.3秒 04/20 3中山811R 16着/18頭+1.6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 4.0着 ○ 前走実績前走 3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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	スパークリシャール	ロイド	実83.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均15.3着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京210R 3着/12頭+0.4秒 10/19 4東京712R 4着/18頭+0.5秒 06/01 2東京1210R 9着/18頭+1.0秒 05/04 2東京49R 12着/13頭+3.3秒 02/02 1東京212R 1着/10頭勝利
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 15.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +304% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
5	ワイドアラジン	横山武	実57.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／503日ぶりの実戦）
前5走 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1秒 04/06 3中山411R 2着/16頭+0.1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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 503日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +195% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
6	タイキラフター	吉村智	実40.6	▽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8.0着と低調／433日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0秒 06/15 3東京49R 8着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	キャントウェイト	横山典	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／111日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4新潟311R 8着/18頭+0.8秒 10/05 3京都29R 3着/9頭+0.3秒 08/30 3新潟311R 8着/16頭+1.0秒 06/07 3阪神111R 5着/15頭+0.4秒 04/27 2京都29R 1着/8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戦の調子平均 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (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。
8	ピンクジン	Ｍヴェロン	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／434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 8 ◎ 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 434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 5.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	テーオーダグラス	フーリー	実17.1	▽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／83日ぶりの実戦）
前5走 11/23 5東京510R 15着/17頭+1.5秒 11/08 4京都110R 8着/12頭+0.5秒 09/06 4阪神110R 12着/12頭+1.2秒 08/02 1札幌311R 3着/16頭+0.1秒 07/12 1函館911R 3着/14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 11.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
10	スピードリッチ	ルメール	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（当競馬場4走で勝率50%と適性高／前走2着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山712R 9着/14頭+0.8秒 11/22 4京都510R 7着/16頭+0.6秒 10/13 4東京510R 4着/8頭+0.2秒 08/23 2札幌111R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌110R 1着/13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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (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。
11	チルカーノ	Ｒヘルナン	実32.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4新潟211R 6着/14頭+0.5秒 09/21 4阪神710R 4着/9頭+0.2秒 07/12 1函館911R 13着/14頭+1.5秒 04/12 2阪神510R 6着/16頭+0.3秒 02/02 1京都210R 4着/7頭+0.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
12	ウイントレメンデス	岩田望	実7.8	△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67%と適性高／132日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都510R 3着/16頭+0.5秒 10/04 3京都18R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌59R 1着/15頭勝利 04/06 2阪神46R 7着/11頭+0.7秒 02/23 1東京86R 2着/15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戦の調子平均 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ ローテーション 132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 7.7% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
13	ディーガレジェンド	レーン	実16.4	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4新潟410R 4着/16頭+0.7秒 06/08 3阪神29R 3着/8頭+0.3秒 05/18 1新潟67R 1着/13頭勝利 04/06 2阪神46R 4着/11頭+0.3秒 03/15 2中京18R 2着/18頭+0.1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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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。
14	ショウナンサムデイ	川田	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.7着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4秒 07/26 1札幌18R 1着/5頭勝利 04/19 3中山76R 4着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 125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 9.7% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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

スピードリッチ

騎手ルメール

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3フクノブルーレイク

4.7倍

EV -50%

▲14ショウナンサムデイ

5.6倍

EV -45%

出走馬全14頭

×10

スピードリッチ

ルメール

3.7倍

-60%

›

○3

フクノブルーレイク

松山

4.7倍

-50%

›

▲14

ショウナンサムデイ

川田

5.6倍

-45%

›

△7

キャントウェイト

横山典

6.6倍

-42%

›

△1

ウィープディライト

武豊

17.1倍

+38%

›

△12

ウイントレメンデス

岩田望

7.8倍

-39%

›

▽9

テーオーダグラス

フーリー

17.1倍

+16%

›

▽13

ディーガレジェンド

レーン

16.4倍

+4%

›

▽11

チルカーノ

Ｒヘルナン

32.6倍

+86%

›

▽8

ピンクジン

Ｍヴェロン

24.3倍

+37%

›

▽6

タイキラフター

吉村智

40.6倍

+123%

›

▽5

ワイドアラジン

横山武

57.7倍

+195%

›

▽4

スパークリシャール

ロイド

83.9倍

+304%

›

▽2

ヴァイザーバルコ

ナレドゥ

52.4倍

+140%

›

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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 1 ウィープディライト実17.1倍期待値 +39% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ウィープディライト実17.1倍期待値 +39% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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