札幌 7R 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

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライアーヒル	▲大久保	実117.0	B▽ A▽勝率1% EV-4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 9着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 15着/18頭+1.1秒 09/13 4阪神39R 17着/18頭+2.0秒 07/06 2小倉43R 1着/18頭勝利 06/07 3阪神13R 2着/16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戦の調子平均 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 168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 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
2	カップッチョ	黛	実109.3	B× A▽勝率1% EV-11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 442日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (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 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -11% ※ 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	ヨドノゴールド	石川倭	実3.9	B○ A○勝率19% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0秒 04/13 1福島28R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1中京48R 6着/16頭+0.3秒 12/15 4中京62R 2着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.6% / 期待値 -27% ※ 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	アスコットアイ	古川吉	実37.9	B▽ A▽勝率2% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京67R 16着/16頭+1.8秒 12/07 5中京27R 5着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟24R 6着/13頭+1.2秒 08/03 3中京410R 6着/16頭+1.2秒 07/19 2小倉72R 1着/14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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 183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 1.5% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 -17% ※ 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	ラスベガスサイン推奨	横山琉	実25.7	B△ A△勝率9% EV+130% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ25.7倍で期待値+136%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 12/13 5中京39R 6着/11頭+0.6秒 09/06 2札幌52R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌41R 2着/10頭+0.1秒 08/16 1札幌75R 3着/11頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 +131% ※ 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	セイウンバジリスク	▲和田陽	実6.0	B△ A▲勝率16% EV-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／113日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 14着/15頭+3.8秒 11/09 4京都21R 5着/16頭+0.6秒 09/28 4阪神95R 6着/18頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 14.2% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 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。
7	ステラノヴァ	☆長浜	実28.7	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／162日ぶりの実戦）
前5走 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1秒 10/30 園田9R 1着/9頭勝利 10/16 園田4R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 162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 2.3% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 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。
8	ワイドデコラシオン	横山武	実2.1	B◎ A×勝率19% EV-60% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 09/10 笠松8R 1着/9頭勝利 06/29 2小倉24R 5着/16頭+1.4秒 05/03 1新潟13R 3着/15頭+0.2秒 04/20 2阪神81R 2着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神22R 3着/16頭+0.6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) △ ローテーション 112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 25.1% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.6% / 期待値 -61% ※ 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	セイルロケット	大野	実27.7	B▽ A▽勝率7% EV+91% 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／176日ぶりの実戦）
前5走 10/14 門別10R 1着/12頭勝利 10/02 門別7R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌53R 3着/12頭+0.4秒 08/31 2札幌43R 2着/12頭+0.0秒 07/13 1函館103R 8着/16頭+0.5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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.9% / 期待値 +91% ※ 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	スパークルジョイ	小沢	実41.0	B▽ A▽勝率2% EV-31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 162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 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 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。
11	プルミエールパス	川又	実9.2	B▲ A△勝率16% EV+45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（112日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京32R 6着/16頭+0.8秒 11/16 3福島48R 4着/16頭+0.1秒 10/19 3京都77R 6着/12頭+0.7秒 08/15 大井8R 1着/14頭勝利 05/21 大井9R 1着/15頭勝利
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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.8% / 期待値 +46% ※ 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	メイショウハッブル	◇古川奈	実14.2	B△ A△勝率8% EV+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9.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 9着/16頭+0.8秒 08/30 2札幌37R 12着/12頭+2.0秒 08/09 1札幌57R 9着/12頭+1.5秒 07/12 1函館912R 7着/12頭+0.9秒 07/06 1函館87R 6着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134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 5.6% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.5% / 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。

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 ×

ワイドデコラシオン

騎手横山武

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ヨドノゴールド

3.9倍

EV -33%

▲A:△11プルミエールパス

9.2倍

EV +57%

出走馬全12頭

◎A:×8

ワイドデコラシオン

横山武

2.1倍

-47%

›

○A:○3

ヨドノゴールド

石川倭

3.9倍

-33%

›

▲A:△11

プルミエールパス

川又

9.2倍

+57%

›

△A:▲6

セイウンバジリスク

▲和田陽

6.0倍

-14%

›

△A:△5

ラスベガスサイン

横山琉

25.7倍

+136%

›

△A:△12

メイショウハッブル

◇古川奈

14.2倍

-20%

›

▽A:▽9

セイルロケット

大野

27.7倍

+54%

›

▽A:▽7

ステラノヴァ

☆長浜

28.7倍

-33%

›

▽A:▽4

アスコットアイ

古川吉

37.9倍

-44%

›

▽A:▽10

スパークルジョイ

小沢

41.0倍

-39%

›

▽A:▽1

ブライアーヒル

▲大久保

117.0倍

-27%

›

×A:▽2

カップッチョ

黛

109.3倍

-66%

›

💡 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 5 ラスベガスサイン実25.7倍期待値 +137% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ラスベガスサイン実25.7倍期待値 +137% 推奨 10.9〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 札幌競馬場　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブライアーヒル	▲大久保	実117.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.3着と低調／168日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 9着/16頭+0.5秒 10/25 4新潟39R 15着/18頭+1.1秒 09/13 4阪神39R 17着/18頭+2.0秒 07/06 2小倉43R 1着/18頭勝利 06/07 3阪神13R 2着/16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戦の調子平均 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
2	カップッチョ	黛	実109.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／442日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 442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 0.8% (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。
3	ヨドノゴールド	石川倭	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟712R 5着/14頭+0.5秒 05/04 1新潟27R 2着/14頭+0.0秒 04/13 1福島28R 2着/16頭+0.0秒 01/12 1中京48R 6着/16頭+0.3秒 12/15 4中京62R 2着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	アスコットアイ	古川吉	実37.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京67R 16着/16頭+1.8秒 12/07 5中京27R 5着/14頭+0.9秒 10/19 4新潟24R 6着/13頭+1.2秒 08/03 3中京410R 6着/16頭+1.2秒 07/19 2小倉72R 1着/14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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 183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 2.2% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
5	ラスベガスサイン推奨	横山琉	実25.7	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ25.7倍で期待値+130%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 12/13 5中京39R 6着/11頭+0.6秒 09/06 2札幌52R 1着/11頭勝利 08/31 2札幌41R 2着/10頭+0.1秒 08/16 1札幌75R 3着/11頭+0.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	セイウンバジリスク	▲和田陽	実6.0	▲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／113日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 14着/15頭+3.8秒 11/09 4京都21R 5着/16頭+0.6秒 09/28 4阪神95R 6着/18頭+0.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ステラノヴァ	☆長浜	実28.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／162日ぶりの実戦）
前5走 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1秒 10/30 園田9R 1着/9頭勝利 10/16 園田4R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 162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 2.2% (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。
8	ワイドデコラシオン	横山武	実2.1	×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／112日ぶりの実戦）
前5走 09/10 笠松8R 1着/9頭勝利 06/29 2小倉24R 5着/16頭+1.4秒 05/03 1新潟13R 3着/15頭+0.2秒 04/20 2阪神81R 2着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神22R 3着/16頭+0.6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) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
9	セイルロケット	大野	実27.7	▽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／176日ぶりの実戦）
前5走 10/14 門別10R 1着/12頭勝利 10/02 門別7R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌53R 3着/12頭+0.4秒 08/31 2札幌43R 2着/12頭+0.0秒 07/13 1函館103R 8着/16頭+0.5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 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 176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 6.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	スパークルジョイ	小沢	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 162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 1.7% (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。
11	プルミエールパス	川又	実9.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（112日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京32R 6着/16頭+0.8秒 11/16 3福島48R 4着/16頭+0.1秒 10/19 3京都77R 6着/12頭+0.7秒 08/15 大井8R 1着/14頭勝利 05/21 大井9R 1着/15頭勝利
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 6.3着 ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 15.8% (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。
12	メイショウハッブル	◇古川奈	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 9着/16頭+0.8秒 08/30 2札幌37R 12着/12頭+2.0秒 08/09 1札幌57R 9着/12頭+1.5秒 07/12 1函館912R 7着/12頭+0.9秒 07/06 1函館87R 6着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 134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 7.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ワイドデコラシオン

騎手横山武

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ヨドノゴールド

3.9倍

EV -27%

▲6セイウンバジリスク

6.0倍

EV -5%

出走馬全12頭

×8

ワイドデコラシオン

横山武

2.1倍

-60%

›

○3

ヨドノゴールド

石川倭

3.9倍

-27%

›

▲6

セイウンバジリスク

▲和田陽

6.0倍

-5%

›

△11

プルミエールパス

川又

9.2倍

+45%

›

△5

ラスベガスサイン

横山琉

25.7倍

+130%

›

△12

メイショウハッブル

◇古川奈

14.2倍

+6%

›

▽9

セイルロケット

大野

27.7倍

+91%

›

▽7

ステラノヴァ

☆長浜

28.7倍

-36%

›

▽4

アスコットアイ

古川吉

37.9倍

-16%

›

▽10

スパークルジョイ

小沢

41.0倍

-31%

›

▽2

カップッチョ

黛

109.3倍

-11%

›

▽1

ブライアーヒル

▲大久保

117.0倍

-4%

›

💡 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 5 ラスベガスサイン実25.7倍期待値 +131% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 ラスベガスサイン実25.7倍期待値 +131% 推奨 11.1〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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