札幌 8R 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

8R 札幌競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シニャンガ	岩田望	実4.6	B▲ A▲勝率13% EV-41% 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／120日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京36R 2着/14頭+0.0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 120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 13.4% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 -41% ※ 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	サクラアドリア推奨	武豊	実14.7	B△ A△勝率8% EV+20% 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 12/14 5中山412R 3着/16頭+0.3秒 11/24 3福島612R 4着/16頭+0.3秒 09/20 4中山67R 7着/18頭+0.6秒 07/19 1函館119R 12着/14頭+2.0秒 06/29 1函館66R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 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。
3	ブランヴァンダイク	小沢	実18.1	B▽ A▽勝率7% EV+33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 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戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133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 3.2% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.3% / 期待値 +33% ※ 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	シャルムグリーン	吉村智	実28.4	B▽ A▽勝率6% EV+77% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／210日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6秒 08/03 1札幌45R 6着/7頭+3.4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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 210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 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 +77% ※ 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	ララオウ	▲小林美	実11.2	B△ A△勝率9% EV+2% 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50%と好調／113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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 113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 7.6% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +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。
6	ピティロディア	池添謙一	実59.5	B▽ A▽勝率6% EV+250% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島19R 12着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟36R 6着/15頭+0.6秒 08/23 2札幌13R 7着/16頭+1.1秒 07/27 1札幌24R 6着/9頭+1.1秒 06/28 1函館54R 2着/13頭+0.5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 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.9% / 期待値 +251% ※ 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	ジェルブロア	松山	実6.6	B△ A△勝率11% EV-24% 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 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 6着/18頭+0.6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 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 期待値 -24% ※ 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	ダノンプレサージュ	横山典	実3.1	B○ A○勝率14% EV-56% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 4着/16頭+0.5秒 11/15 5東京36R 3着/14頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 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 23.7% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 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。
9	マイネルシンベリン	丹内	実3.4	B◎ A×勝率14% 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（106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6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 6.0着 △ ローテーション 106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 27.6% (オッズ暗示: 29.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 14.1% / 期待値 -52% ※ 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	ゴールドジェスター	黛	実96.3	B▽ A▽勝率6% EV+469% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.9% / 期待値 +470% ※ 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	ソワンドヴィクター	☆長浜	実173.1	B▽ A▽勝率5% EV+763% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91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 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.0% / 期待値 +763% ※ 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 ×

マイネルシンベリン

騎手丹内

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ダノンプレサージュ

3.1倍

EV -26%

▲A:▲1シニャンガ

4.6倍

EV -38%

出走馬全11頭

◎A:×9

マイネルシンベリン

丹内

3.4倍

-6%

›

○A:○8

ダノンプレサージュ

横山典

3.1倍

-26%

›

▲A:▲1

シニャンガ

岩田望

4.6倍

-38%

›

△A:△7

ジェルブロア

松山

6.6倍

-11%

›

△A:△5

ララオウ

▲小林美

11.2倍

-14%

›

△A:△2

サクラアドリア

武豊

14.7倍

-22%

›

▽A:▽3

ブランヴァンダイク

小沢

18.1倍

-42%

›

▽A:▽4

シャルムグリーン

吉村智

28.4倍

-28%

›

▽A:▽6

ピティロディア

池添謙一

59.5倍

-17%

›

▽A:▽10

ゴールドジェスター

黛

96.3倍

+33%

›

▽A:▽11

ソワンドヴィクター

☆長浜

173.1倍

-8%

›

💡 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 2 サクラアドリア実14.7倍期待値 -23% 推奨 19.0〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

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。

8R 札幌競馬場　発走 14:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シニャンガ	岩田望	実4.6	▲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／120日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京36R 2着/14頭+0.0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 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	サクラアドリア推奨	武豊	実14.7	△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 12/14 5中山412R 3着/16頭+0.3秒 11/24 3福島612R 4着/16頭+0.3秒 09/20 4中山67R 7着/18頭+0.6秒 07/19 1函館119R 12着/14頭+2.0秒 06/29 1函館66R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
3	ブランヴァンダイク	小沢	実18.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 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戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (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	シャルムグリーン	吉村智	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／210日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 2着/16頭+0.2秒 11/23 5東京53R 4着/17頭+0.6秒 08/24 2札幌22R 6着/11頭+0.6秒 08/03 1札幌45R 6着/7頭+3.4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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 210日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
5	ララオウ	▲小林美	実11.2	△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50%と好調／113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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
6	ピティロディア	池添謙一	実59.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島19R 12着/16頭+0.6秒 10/25 4新潟36R 6着/15頭+0.6秒 08/23 2札幌13R 7着/16頭+1.1秒 07/27 1札幌24R 6着/9頭+1.1秒 06/28 1函館54R 2着/13頭+0.5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 106日休養明け 🌟◎ 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 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。
7	ジェルブロア	松山	実6.6	△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 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 6着/18頭+0.6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 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (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	ダノンプレサージュ	横山典	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／126日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 4着/16頭+0.5秒 11/15 5東京36R 3着/14頭+0.1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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 126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 13.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
9	マイネルシンベリン	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（106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6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 6.0着 △ ローテーション 106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 14.1% (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。
10	ゴールドジェスター	黛	実96.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京1012R 10着/15頭+1.1秒 10/18 4新潟17R 7着/18頭+0.6秒 08/10 2新潟65R 10着/18頭+2.1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 6.7着 △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +469% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
11	ソワンドヴィクター	☆長浜	実173.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +763% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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

マイネルシンベリン

騎手丹内

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ダノンプレサージュ

3.1倍

EV -56%

▲1シニャンガ

4.6倍

EV -41%

出走馬全11頭

×9

マイネルシンベリン

丹内

3.4倍

-52%

›

○8

ダノンプレサージュ

横山典

3.1倍

-56%

›

▲1

シニャンガ

岩田望

4.6倍

-41%

›

△7

ジェルブロア

松山

6.6倍

-24%

›

△5

ララオウ

▲小林美

11.2倍

+2%

›

△2

サクラアドリア

武豊

14.7倍

+20%

›

▽3

ブランヴァンダイク

小沢

18.1倍

+33%

›

▽4

シャルムグリーン

吉村智

28.4倍

+77%

›

▽10

ゴールドジェスター

黛

96.3倍

+469%

›

▽6

ピティロディア

池添謙一

59.5倍

+250%

›

▽11

ソワンドヴィクター

☆長浜

173.1倍

+763%

›

💡 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 2 サクラアドリア実14.7倍期待値 +21% 推奨 12.2〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

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。

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