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 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドブレイズ	横山武	実5.9	B△ A△勝率12% EV-31% 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3着／132日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山54R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.7% / 期待値 -31% ※ 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	ココデイック	ロイド	実14.2	B△ A▽勝率8% EV+13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／97日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 10着/13頭+2.6秒 09/20 4阪神66R 6着/16頭+1.3秒 07/06 2小倉42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神12R 2着/16頭+0.2秒 04/13 1福島24R 8着/15頭+1.9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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 97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 5.6% (オッズ暗示: 7.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 期待値 +14% ※ 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	メイショウコシュウ	武豊	実5.1	B▲ A▲勝率12% EV-37% 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／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 19.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
4	サマーナイト	レーン	実3.0	B○ A×勝率14% EV-57% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（91日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神412R 7着/16頭+1.9秒 08/30 4中京312R 7着/12頭+1.5秒 06/29 2小倉212R 16着/16頭+2.7秒 04/27 2京都26R 8着/10頭+0.9秒 04/12 2阪神55R 7着/11頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.3% / 期待値 -57% ※ 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	ジュジュドール	吉村智	実151.1	B▽ A▽勝率5% EV+661% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 13着/13頭+1.5秒 08/31 4中京411R 12着/13頭+2.9秒 07/13 2小倉66R 1着/8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +662% ※ 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	ブリオメンテ推奨	岩田望	実26.8	B▽ A△勝率9% EV+131% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10頭+0.6秒 01/18 1中京67R 6着/12頭+0.8秒 06/16 4京都67R 6着/11頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 188日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.7% / 期待値 +132% ※ 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	ロードスカイブルー	落合玄	実58.2	B▽ A▽勝率6% EV+242% 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11.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/13 1函館104R 1着/13頭勝利 06/22 1函館46R 2着/11頭+0.2秒 03/30 3中山23R 3着/14頭+0.7秒 03/08 2中山36R 5着/16頭+0.9秒 01/06 1中山23R 4着/16頭+1.1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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.9% / 期待値 +242% ※ 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	ポンピエ	鮫島駿	実7.8	B△ A△勝率10% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（154日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都66R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟412R 5着/12頭+0.7秒 10/04 3京都16R 5着/16頭+0.7秒 09/15 4阪神512R 4着/15頭+0.4秒 06/22 3阪神68R 4着/16頭+0.9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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 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。
9	マロンカラノテガミ	丹内	実80.4	B▽ A▽勝率6% EV+347% 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／262日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松6R 1着/7頭勝利 11/19 笠松11R 5着/9頭+1.1秒 10/24 笠松3R 1着/7頭勝利 09/13 4中山33R 6着/16頭+1.2秒 08/23 3新潟16R 3着/15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 262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 0.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.6% / 期待値 +348% ※ 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	グルーヴィーオン	原田和	実132.1	B▽ A▽勝率5% EV+567% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島52R 12着/16頭+1.5秒 09/20 4中山63R 7着/16頭+0.5秒 07/22 浦和9R 1着/11頭勝利 06/15 3東京41R 6着/16頭+0.3秒 05/25 2東京101R 4着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 91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 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +568% ※ 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	ロングミックス	横山典	実3.5	B◎ A○勝率13% EV-52% 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／前走勝利の勢い）
前5走 1回6日札幌12R 4着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.4% / 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。

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 ○

ロングミックス

騎手横山典

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4サマーナイト

3.0倍

EV -39%

▲A:▲3メイショウコシュウ

5.1倍

EV -11%

出走馬全11頭

◎A:○11

ロングミックス

横山典

3.5倍

-11%

›

○A:×4

サマーナイト

レーン

3.0倍

-39%

›

▲A:▲3

メイショウコシュウ

武豊

5.1倍

-11%

›

△A:△1

ゴールドブレイズ

横山武

5.9倍

-14%

›

△A:△8

ポンピエ

鮫島駿

7.8倍

-22%

›

△A:▽2

ココデイック

ロイド

14.2倍

-19%

›

▽A:△6

ブリオメンテ

岩田望

26.8倍

-8%

›

▽A:▽7

ロードスカイブルー

落合玄

58.2倍

-13%

›

▽A:▽9

マロンカラノテガミ

丹内

80.4倍

-28%

›

▽A:▽10

グルーヴィーオン

原田和

132.1倍

-17%

›

▽A:▽5

ジュジュドール

吉村智

151.1倍

-5%

›

💡 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 6 ブリオメンテ実26.8倍期待値 -8% 推奨 29.2〜30.0倍 ¥300 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

12R 札幌競馬場　発走 16:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドブレイズ	横山武	実5.9	△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3着／132日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山54R 1着/13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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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	ココデイック	ロイド	実14.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／97日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 10着/13頭+2.6秒 09/20 4阪神66R 6着/16頭+1.3秒 07/06 2小倉42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神12R 2着/16頭+0.2秒 04/13 1福島24R 8着/15頭+1.9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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (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。
3	メイショウコシュウ	武豊	実5.1	▲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／前走勝利の勢い／77日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 12.3% (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。
4	サマーナイト	レーン	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（91日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神412R 7着/16頭+1.9秒 08/30 4中京312R 7着/12頭+1.5秒 06/29 2小倉212R 16着/16頭+2.7秒 04/27 2京都26R 8着/10頭+0.9秒 04/12 2阪神55R 7着/11頭+1.1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 4.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (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。
5	ジュジュドール	吉村智	実151.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山69R 13着/13頭+1.5秒 08/31 4中京411R 12着/13頭+2.9秒 07/13 2小倉66R 1着/8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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +661% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (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。
6	ブリオメンテ推奨	岩田望	実26.8	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.8倍で期待値+131%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10頭+0.6秒 01/18 1中京67R 6着/12頭+0.8秒 06/16 4京都67R 6着/11頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 188日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (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。
7	ロードスカイブルー	落合玄	実58.2	▽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11.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 07/13 1函館104R 1着/13頭勝利 06/22 1函館46R 2着/11頭+0.2秒 03/30 3中山23R 3着/14頭+0.7秒 03/08 2中山36R 5着/16頭+0.9秒 01/06 1中山23R 4着/16頭+1.1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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
8	ポンピエ	鮫島駿	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（154日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都66R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟412R 5着/12頭+0.7秒 10/04 3京都16R 5着/16頭+0.7秒 09/15 4阪神512R 4着/15頭+0.4秒 06/22 3阪神68R 4着/16頭+0.9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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (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。
9	マロンカラノテガミ	丹内	実80.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／262日ぶりの実戦）
前5走 12/03 笠松6R 1着/7頭勝利 11/19 笠松11R 5着/9頭+1.1秒 10/24 笠松3R 1着/7頭勝利 09/13 4中山33R 6着/16頭+1.2秒 08/23 3新潟16R 3着/15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 262日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +347% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
10	グルーヴィーオン	原田和	実132.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（91日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島52R 12着/16頭+1.5秒 09/20 4中山63R 7着/16頭+0.5秒 07/22 浦和9R 1着/11頭勝利 06/15 3東京41R 6着/16頭+0.3秒 05/25 2東京101R 4着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +567% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
11	ロングミックス	横山典	実3.5	○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／前走勝利の勢い）
前5走 1回6日札幌12R 4着/8頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サマーナイト

騎手レーン

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ロングミックス

3.5倍

EV -52%

▲3メイショウコシュウ

5.1倍

EV -37%

出走馬全11頭

×4

サマーナイト

レーン

3.0倍

-57%

›

○11

ロングミックス

横山典

3.5倍

-52%

›

▲3

メイショウコシュウ

武豊

5.1倍

-37%

›

△1

ゴールドブレイズ

横山武

5.9倍

-31%

›

△8

ポンピエ

鮫島駿

7.8倍

-21%

›

△6

ブリオメンテ

岩田望

26.8倍

+131%

›

▽2

ココデイック

ロイド

14.2倍

+13%

›

▽7

ロードスカイブルー

落合玄

58.2倍

+242%

›

▽9

マロンカラノテガミ

丹内

80.4倍

+347%

›

▽10

グルーヴィーオン

原田和

132.1倍

+567%

›

▽5

ジュジュドール

吉村智

151.1倍

+661%

›

💡 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 6 ブリオメンテ実26.8倍期待値 +132% 推奨 11.6〜30.0倍 ¥300 ❌不的中2着

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

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