札幌 7R 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

7R 札幌競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シーリュウシー	小沢	実29.4	B▽ A▽勝率6% EV+83% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 7着/16頭+1.3秒 10/19 4新潟28R 2着/15頭+1.1秒 08/23 2札幌18R 7着/9頭+1.8秒 08/02 1札幌38R 5着/11頭+1.2秒 07/12 1函館98R 4着/11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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.3% / 期待値 +84% ※ 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	シドニーホバート	吉村智	実94.1	B▽ A▽勝率5% EV+386% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 9着/16頭+1.9秒 11/02 3京都116R 12着/14頭+3.3秒 10/11 4東京37R 8着/10頭+1.7秒 07/26 3中京110R 9着/11頭+1.7秒 05/31 2京都119R 9着/9頭+3.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106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 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.2% / 期待値 +386% ※ 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	タイキフィアリーベ	Ｒヘルナン	実18.3	B▽ A▽勝率7% EV+36% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 12/10 名古屋4R 2着/11頭+0.2秒 11/26 名古屋4R 2着/12頭+0.0秒 11/12 名古屋1R 1着/11頭勝利 10/16 名古屋4R 2着/12頭+0.1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) △ ローテーション 127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 3.6% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.4% / 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	リバーソニック	松山	実5.5	B▲ A▲勝率12% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 8着/16頭+2.1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 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 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。
5	ニヒトツーゼーア	★河原田	実11.6	B△ A△勝率10% 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2.3着と安定／前走2着／127日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京53R 6着/16頭+1.2秒 09/14 4阪神48R 3着/13頭+1.0秒 08/23 4中京112R 2着/7頭+0.1秒 06/15 3阪神46R 11着/16頭+2.1秒 04/06 2阪神45R 7着/14頭+2.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127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 10.0% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.0% / 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。
6	トライゴーニック	ナレドゥ	実13.3	B× A▽勝率8% EV+8% 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／314日ぶりの実戦）
前5走 10/13 4東京57R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3東京22R 1着/16頭勝利 04/06 3中山41R 4着/13頭+1.5秒 01/11 1中山35R 14着/18頭+1.1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) △ ローテーション 314日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 7.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +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。
7	アスクガンバーレ	岩田康	実5.1	B○ A○勝率12% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（133日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌49R 6着/14頭+1.2秒 06/28 1函館56R 1着/12頭勝利 06/15 1函館22R 3着/14頭+0.6秒 05/17 2京都72R 4着/10頭+1.4秒 04/26 2京都12R 2着/16頭+0.0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 133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 18.3% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.8% / 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	ミスターエメラルド	岩田望	実6.5	B△ A△勝率11% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 3着/16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) ▽ 前走実績前走 15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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.6% / 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。
9	ステイアンビシャス	ロイド	実6.4	B△ A△勝率11% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山48R 4着/14頭+1.4秒 10/25 4新潟38R 7着/14頭+1.7秒 09/20 4中山66R 3着/11頭+2.2秒 09/14 4中山46R 2着/16頭+1.1秒 08/17 1札幌82R 2着/12頭+0.2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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 -32% ※ 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	ダイシンレアレア	丹内	実3.4	B◎ A×勝率13% EV-55% 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（前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 11/09 3福島23R 10着/15頭+2.8秒 10/19 4新潟26R 3着/15頭+0.9秒 10/04 3京都14R 13着/14頭+2.0秒 06/22 3阪神62R 1着/14頭勝利 06/07 3阪神12R 3着/16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戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127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 18.3% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 13.1% / 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。
11	ブーケドグレイス	横山琉	実85.4	B▽ A▽勝率5% EV+346% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8秒 09/04 園田12R 1着/12頭勝利 08/08 園田10R 2着/10頭+0.2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 5.0着 △ ローテーション 92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 5.2% / 期待値 +346% ※ 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 ×

ダイシンレアレア

騎手丹内

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7アスクガンバーレ

5.1倍

EV -6%

▲A:▲4リバーソニック

5.5倍

EV +0%

出走馬全11頭

◎A:×10

ダイシンレアレア

丹内

3.4倍

-37%

›

○A:○7

アスクガンバーレ

岩田康

5.1倍

-6%

›

▲A:▲4

リバーソニック

松山

5.5倍

+0%

›

△A:△9

ステイアンビシャス

ロイド

6.4倍

-22%

›

△A:△8

ミスターエメラルド

岩田望

6.5倍

-21%

›

△A:△5

ニヒトツーゼーア

★河原田

11.6倍

+16%

›

×A:▽6

トライゴーニック

ナレドゥ

13.3倍

-51%

›

▽A:▽3

タイキフィアリーベ

Ｒヘルナン

18.3倍

-33%

›

▽A:▽1

シーリュウシー

小沢

29.4倍

-27%

›

▽A:▽11

ブーケドグレイス

横山琉

85.4倍

-43%

›

▽A:▽2

シドニーホバート

吉村智

94.1倍

-38%

›

💡 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

7R 札幌競馬場　発走 13:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シーリュウシー	小沢	実29.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／85日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 7着/16頭+1.3秒 10/19 4新潟28R 2着/15頭+1.1秒 08/23 2札幌18R 7着/9頭+1.8秒 08/02 1札幌38R 5着/11頭+1.2秒 07/12 1函館98R 4着/11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戦の調子平均 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	シドニーホバート	吉村智	実94.1	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 9着/16頭+1.9秒 11/02 3京都116R 12着/14頭+3.3秒 10/11 4東京37R 8着/10頭+1.7秒 07/26 3中京110R 9着/11頭+1.7秒 05/31 2京都119R 9着/9頭+3.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
3	タイキフィアリーベ	Ｒヘルナン	実18.3	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋5R 2着/11頭+0.0秒 12/10 名古屋4R 2着/11頭+0.2秒 11/26 名古屋4R 2着/12頭+0.0秒 11/12 名古屋1R 1着/11頭勝利 10/16 名古屋4R 2着/12頭+0.1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) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
4	リバーソニック	松山	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／77日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 8着/16頭+2.1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 3.0着 (安定) × 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 11.7% (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。
5	ニヒトツーゼーア	★河原田	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／127日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京53R 6着/16頭+1.2秒 09/14 4阪神48R 3着/13頭+1.0秒 08/23 4中京112R 2着/7頭+0.1秒 06/15 3阪神46R 11着/16頭+2.1秒 04/06 2阪神45R 7着/14頭+2.3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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 127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 10.0% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
6	トライゴーニック	ナレドゥ	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／314日ぶりの実戦）
前5走 10/13 4東京57R 7着/16頭+0.6秒 06/08 3東京22R 1着/16頭勝利 04/06 3中山41R 4着/13頭+1.5秒 01/11 1中山35R 14着/18頭+1.1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) △ ローテーション 314日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (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。
7	アスクガンバーレ	岩田康	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（133日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌49R 6着/14頭+1.2秒 06/28 1函館56R 1着/12頭勝利 06/15 1函館22R 3着/14頭+0.6秒 05/17 2京都72R 4着/10頭+1.4秒 04/26 2京都12R 2着/16頭+0.0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 133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 11.8% (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。
8	ミスターエメラルド	岩田望	実6.5	△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／91日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神56R 3着/16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) ▽ 前走実績前走 15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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (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。
9	ステイアンビシャス	ロイド	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山48R 4着/14頭+1.4秒 10/25 4新潟38R 7着/14頭+1.7秒 09/20 4中山66R 3着/11頭+2.2秒 09/14 4中山46R 2着/16頭+1.1秒 08/17 1札幌82R 2着/12頭+0.2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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
10	ダイシンレアレア	丹内	実3.4	×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（前走3着／127日ぶりの実戦）
前5走 11/09 3福島23R 10着/15頭+2.8秒 10/19 4新潟26R 3着/15頭+0.9秒 10/04 3京都14R 13着/14頭+2.0秒 06/22 3阪神62R 1着/14頭勝利 06/07 3阪神12R 3着/16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戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
11	ブーケドグレイス	横山琉	実85.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 12/12 船橋10R 5着/14頭+2.3秒 11/18 川崎12R 1着/14頭勝利 11/03 船橋6R 3着/12頭+0.8秒 09/04 園田12R 1着/12頭勝利 08/08 園田10R 2着/10頭+0.2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 5.0着 △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +346% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ダイシンレアレア

騎手丹内

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7アスクガンバーレ

5.1倍

EV -39%

▲4リバーソニック

5.5倍

EV -35%

出走馬全11頭

×10

ダイシンレアレア

丹内

3.4倍

-55%

›

○7

アスクガンバーレ

岩田康

5.1倍

-39%

›

▲4

リバーソニック

松山

5.5倍

-35%

›

△9

ステイアンビシャス

ロイド

6.4倍

-31%

›

△8

ミスターエメラルド

岩田望

6.5倍

-31%

›

△5

ニヒトツーゼーア

★河原田

11.6倍

+16%

›

▽6

トライゴーニック

ナレドゥ

13.3倍

+8%

›

▽3

タイキフィアリーベ

Ｒヘルナン

18.3倍

+36%

›

▽1

シーリュウシー

小沢

29.4倍

+83%

›

▽11

ブーケドグレイス

横山琉

85.4倍

+346%

›

▽2

シドニーホバート

吉村智

94.1倍

+386%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項