札幌 9R 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

9R 札幌競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アドミラルシップ	レーン	実8.3	B△ A△勝率9% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京126R 2着/16頭+0.4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 6.7着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
2	ハルフロンティア	松山	実5.7	B▲ A▲勝率10% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 92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 10.4% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -42% ※ 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	デルシエロ	丹内	実15.3	B▽ A▽勝率6% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 -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。
4	グランツローゼ	河原田	実109.1	B× A▽勝率4% EV+377% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 11/16 佐賀10R 4着/11頭+1.0秒 11/01 佐賀10R 4着/12頭+1.0秒 10/18 佐賀3R 1着/11頭勝利 09/20 佐賀7R 4着/12頭+0.6秒 09/04 佐賀4R 1着/12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 7.3着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +377% ※ 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	エチゴドラゴン	武豊	実3.3	B🌟◎ A×勝率13% EV-58% 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（99日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 2着/8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 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -59% ※ 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	マイネルマスター	ロイド	実50.6	B▽ A▽勝率6% EV+192% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.8% / 期待値 +192% ※ 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	ドーギッド	小沢	実48.3	B▽ A▽勝率5% EV+160% 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／92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92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 1.6% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.4% / 期待値 +160% ※ 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	ジャケットポケット	岩田康	実13.4	B△ A△勝率8% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 3着/18頭+0.8秒 11/15 3福島33R 3着/16頭+0.2秒 08/10 2新潟62R 9着/12頭+2.2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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 4.4% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 期待値 +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。
9	サイン	岩田望	実14.5	B▽ A▽勝率7% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（127日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都42R 1着/7頭勝利 07/26 3中京13R 5着/6頭+0.7秒 07/06 2小倉45R 6着/9頭+3.6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 7.0着 (不振) △ ローテーション 127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 3.7% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.4% / 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。
10	ユメシルベ	長浜	実78.0	B▽ A▽勝率6% EV+331% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟71R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2福島75R 5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 5.0着 △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.5% / 期待値 +332% ※ 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	メイショウテンク	吉田隼	実4.0	B○ A○勝率11% EV-54% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.3% / 期待値 -55% ※ 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	ダノンシーホーク	松本	実32.6	B▽ A▽勝率6% EV+80% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 9着/15頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.5% / 期待値 +80% ※ 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	エイシンインアウト	横山琉	実8.7	B△ A△勝率9% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（183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 13 ◎ 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 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.8% / 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。

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 ×

エチゴドラゴン

騎手武豊

単勝オッズ

3.3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:○11メイショウテンク

4.0倍

EV -24%

▲A:▲2ハルフロンティア

5.7倍

EV -40%

出走馬全13頭

◎A:×5

エチゴドラゴン

武豊

3.3倍

+6%

›

○A:○11

メイショウテンク

吉田隼

4.0倍

-24%

›

▲A:▲2

ハルフロンティア

松山

5.7倍

-40%

›

△A:△1

アドミラルシップ

レーン

8.3倍

-15%

›

△A:△13

エイシンインアウト

横山琉

8.7倍

-11%

›

△A:△8

ジャケットポケット

岩田康

13.4倍

-40%

›

▽A:▽9

サイン

岩田望

14.5倍

-46%

›

▽A:▽3

デルシエロ

丹内

15.3倍

-44%

›

▽A:▽6

マイネルマスター

ロイド

50.6倍

+12%

›

▽A:▽12

ダノンシーホーク

松本

32.6倍

-47%

›

▽A:▽7

ドーギッド

小沢

48.3倍

-22%

›

▽A:▽10

ユメシルベ

長浜

78.0倍

-24%

›

×A:▽4

グランツローゼ

河原田

109.1倍

-70%

›

💡 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

9R 札幌競馬場　発走 14:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アドミラルシップ	レーン	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4秒 06/01 2東京126R 2着/16頭+0.4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 6.7着 △ ローテーション 98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 9.2% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
2	ハルフロンティア	松山	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 92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 10.1% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
3	デルシエロ	丹内	実15.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（140日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	グランツローゼ	河原田	実109.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（99日ぶりの実戦）
前5走 11/16 佐賀10R 4着/11頭+1.0秒 11/01 佐賀10R 4着/12頭+1.0秒 10/18 佐賀3R 1着/11頭勝利 09/20 佐賀7R 4着/12頭+0.6秒 09/04 佐賀4R 1着/12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 7.3着 (不振) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +377% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	エチゴドラゴン	武豊	実3.3	×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（99日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 2着/8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 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	マイネルマスター	ロイド	実50.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
7	ドーギッド	小沢	実48.3	▽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／92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神17R 12着/14頭+1.9秒 11/23 4京都67R 9着/18頭+1.0秒 08/24 2札幌29R 5着/13頭+1.1秒 08/10 1札幌68R 7着/9頭+1.9秒 07/27 1札幌28R 4着/8頭+0.8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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
8	ジャケットポケット	岩田康	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（92日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 3着/18頭+0.8秒 11/15 3福島33R 3着/16頭+0.2秒 08/10 2新潟62R 9着/12頭+2.2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 6.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 92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 7.6% (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。
9	サイン	岩田望	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（127日ぶりの実戦）
前5走 10/12 3京都42R 1着/7頭勝利 07/26 3中京13R 5着/6頭+0.7秒 07/06 2小倉45R 6着/9頭+3.6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 7.0着 (不振) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
10	ユメシルベ	長浜	実78.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（147日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟71R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2福島75R 5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 5.0着 △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
11	メイショウテンク	吉田隼	実4.0	○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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
12	ダノンシーホーク	松本	実32.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 9着/15頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 99日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
13	エイシンインアウト	横山琉	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（183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 13 ◎ 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 183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 8.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エチゴドラゴン

騎手武豊

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11メイショウテンク

4.0倍

EV -54%

▲2ハルフロンティア

5.7倍

EV -42%

出走馬全13頭

×5

エチゴドラゴン

武豊

3.3倍

-58%

›

○11

メイショウテンク

吉田隼

4.0倍

-54%

›

▲2

ハルフロンティア

松山

5.7倍

-42%

›

△1

アドミラルシップ

レーン

8.3倍

-23%

›

△13

エイシンインアウト

横山琉

8.7倍

-23%

›

△8

ジャケットポケット

岩田康

13.4倍

+2%

›

▽9

サイン

岩田望

14.5倍

+6%

›

▽3

デルシエロ

丹内

15.3倍

-1%

›

▽6

マイネルマスター

ロイド

50.6倍

+192%

›

▽10

ユメシルベ

長浜

78.0倍

+331%

›

▽12

ダノンシーホーク

松本

32.6倍

+80%

›

▽7

ドーギッド

小沢

48.3倍

+160%

›

▽4

グランツローゼ

河原田

109.1倍

+377%

›

💡 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