札幌 3R 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーエ	☆長浜	実40.9	B▽ A▽勝率5% EV+105% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京31R 7着/10頭+0.8秒 09/20 4中山65R 9着/16頭+0.7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 4.0着 ○ 前走実績前走 3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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +106% ※ 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	ホウオウファラオ	岩田康	実8.6	B△ A△勝率9% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 -25% ※ 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	ブルーアンビエンス	★河原田	実71.8	B▽ A▽勝率5% EV+250% 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／77日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0着 (不振) × 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 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.9% / 期待値 +250% ※ 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	レジオンポレール	レーン	実7.8	B△ A△勝率9% 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走平均8.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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。
5	セラサイト	横山武	実15.3	B▽ A▽勝率6% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神73R 11着/16頭+1.8秒 10/26 4新潟41R 9着/13頭+2.0秒 09/13 4阪神36R 9着/13頭+2.7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 5.0着 △ ローテーション 99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 4.0% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
6	セブンワンダーズ	横山琉	実27.1	B▽ A▽勝率5% EV+43% 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 11/09 5東京24R 13着/14頭+2.1秒 10/26 4新潟45R 11着/18頭+1.7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 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 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。
7	ジェイストリーク	岩田望	実5.8	B▲ A○勝率10% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（301日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都91R 5着/9頭+1.1秒 08/16 2新潟71R 5着/13頭+0.6秒 06/21 3阪神55R 2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 4.0着 △ ローテーション 301日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.4% / 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。
8	メイショウライゴー	▲小林美	実16.5	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（134日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.7着 △ ローテーション 134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 7位 / 勝率 6.3% / 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。
9	ジェッディンデデン	黛	実100.6	B▽ A▽勝率5% EV+359% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 9.5着 (不振) △ ローテーション 148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 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.6% / 期待値 +360% ※ 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	エクラドット	丹内	実9.2	B△ A△勝率8% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 08/24 3新潟25R 11着/14頭+2.0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 10.3着 (不振) △ ローテーション 126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 7.8% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.0% / 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。
11	アオイミズホ	横山和	実3.2	B◎ A×勝率12% 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（78日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山34R 4着/16頭+1.0秒 11/01 4東京101R 4着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 5着/16頭+1.1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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.7% / 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。
12	ヒマラヤミュサ	荻野琢	実258.7	B▽ A▽勝率4% EV+979% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回4日札幌1R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +979% ※ 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	ファイアリービート	Ｒヘルナン	実5.5	B○ A▲勝率10% EV-43% 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 11/01 4東京101R 3着/16頭+0.6秒 10/11 4東京34R 4着/16頭+2.7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 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -44% ※ 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	アメリカンダンス	ロイド	実33.6	B▽ A▽勝率6% EV+91% 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／127日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127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 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.7% / 期待値 +92% ※ 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 ×

アオイミズホ

騎手横山和

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲13ファイアリービート

5.5倍

EV -7%

▲A:○7ジェイストリーク

5.8倍

EV -2%

出走馬全14頭

◎A:×11

アオイミズホ

横山和

3.2倍

-34%

›

○A:▲13

ファイアリービート

Ｒヘルナン

5.5倍

-7%

›

▲A:○7

ジェイストリーク

岩田望

5.8倍

-2%

›

△A:△2

ホウオウファラオ

岩田康

8.6倍

-4%

›

△A:△4

レジオンポレール

レーン

7.8倍

-14%

›

△A:△10

エクラドット

丹内

9.2倍

-28%

›

▽A:▽5

セラサイト

横山武

15.3倍

-38%

›

▽A:▽8

メイショウライゴー

▲小林美

16.5倍

-36%

›

▽A:▽6

セブンワンダーズ

横山琉

27.1倍

-35%

›

▽A:▽14

アメリカンダンス

ロイド

33.6倍

-19%

›

▽A:▽1

ブルーエ

☆長浜

40.9倍

-28%

›

▽A:▽3

ブルーアンビエンス

★河原田

71.8倍

-47%

›

▽A:▽9

ジェッディンデデン

黛

100.6倍

-26%

›

▽A:▽12

ヒマラヤミュサ

荻野琢

258.7倍

-45%

›

💡 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブルーエ	☆長浜	実40.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 10/11 4東京31R 7着/10頭+0.8秒 09/20 4中山65R 9着/16頭+0.7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 4.0着 ○ 前走実績前走 3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) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
2	ホウオウファラオ	岩田康	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（78日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
3	ブルーアンビエンス	★河原田	実71.8	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (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。
4	レジオンポレール	レーン	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 8.0着 (不振) × 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 8.8% (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。
5	セラサイト	横山武	実15.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神73R 11着/16頭+1.8秒 10/26 4新潟41R 9着/13頭+2.0秒 09/13 4阪神36R 9着/13頭+2.7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 5.0着 △ ローテーション 99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 6.1% (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	セブンワンダーズ	横山琉	実27.1	▽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 11/09 5東京24R 13着/14頭+2.1秒 10/26 4新潟45R 11着/18頭+1.7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 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (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	ジェイストリーク	岩田望	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（301日ぶりの実戦）
前5走 10/26 3京都91R 5着/9頭+1.1秒 08/16 2新潟71R 5着/13頭+0.6秒 06/21 3阪神55R 2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 4.0着 △ ローテーション 301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 10.4% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	メイショウライゴー	▲小林美	実16.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（134日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 4.7着 △ ローテーション 134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 6.3% (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。
9	ジェッディンデデン	黛	実100.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 9.5着 (不振) △ ローテーション 148日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +359% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
10	エクラドット	丹内	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 08/24 3新潟25R 11着/14頭+2.0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 10.3着 (不振) △ ローテーション 126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 8.0% (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。
11	アオイミズホ	横山和	実3.2	×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（78日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山34R 4着/16頭+1.0秒 11/01 4東京101R 4着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 5着/16頭+1.1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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	ヒマラヤミュサ	荻野琢	実258.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 1回4日札幌1R 12着/14頭 ― ― ― ―
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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +979% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
13	ファイアリービート	Ｒヘルナン	実5.5	▲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 11/01 4東京101R 3着/16頭+0.6秒 10/11 4東京34R 4着/16頭+2.7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 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	アメリカンダンス	ロイド	実33.6	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アオイミズホ

騎手横山和

単勝オッズ

3.2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

○7ジェイストリーク

5.8倍

EV -39%

▲13ファイアリービート

5.5倍

EV -43%

出走馬全14頭

×11

アオイミズホ

横山和

3.2倍

-62%

›

○7

ジェイストリーク

岩田望

5.8倍

-39%

›

▲13

ファイアリービート

Ｒヘルナン

5.5倍

-43%

›

△4

レジオンポレール

レーン

7.8倍

-31%

›

△2

ホウオウファラオ

岩田康

8.6倍

-24%

›

△10

エクラドット

丹内

9.2倍

-25%

›

▽8

メイショウライゴー

▲小林美

16.5倍

+4%

›

▽5

セラサイト

横山武

15.3倍

-6%

›

▽14

アメリカンダンス

ロイド

33.6倍

+91%

›

▽6

セブンワンダーズ

横山琉

27.1倍

+43%

›

▽1

ブルーエ

☆長浜

40.9倍

+105%

›

▽3

ブルーアンビエンス

★河原田

71.8倍

+250%

›

▽9

ジェッディンデデン

黛

100.6倍

+359%

›

▽12

ヒマラヤミュサ

荻野琢

258.7倍

+979%

›

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