札幌 12R 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

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノリマル	丹内	実4.7	B○ A○勝率19% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島57R 2着/16頭+0.1秒 11/08 5東京13R 3着/12頭+0.8秒 10/19 4新潟21R 6着/12頭+0.9秒 09/21 4中山75R 3着/10頭+0.6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 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 期待値 -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	ハバタクジユウニ	川又	実237.5	B× A▽勝率1% EV+67% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都86R 7着/8頭+1.9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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 141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 0.1% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +67% ※ 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	モルビド	小沢	実32.6	B▽ A▽勝率4% EV+41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 08/23 2札幌16R 10着/13頭+1.1秒 07/05 1函館73R 1着/13頭勝利 04/27 2京都23R 11着/18頭+1.4秒 01/19 1中京75R 15着/18頭+2.5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 9.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 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。
4	クオンタムスター	鮫島駿	実2.1	B🌟◎ A×勝率23% EV-51% 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（237日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 3着/6頭+0.3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 3.5着 △ ローテーション 237日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.0% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.9% / 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。
5	ディーリライズ	浜中	実11.5	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（237日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12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戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 237日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。
6	ミッドタウンナイト	荻野琢	実160.4	B× A▽勝率1% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟21R 1着/16頭勝利 04/20 1福島44R 2着/16頭+0.2秒 02/22 1小倉96R 6着/15頭+0.8秒 01/18 1中京65R 11着/18頭+2.1秒 12/14 7京都55R 9着/10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 11.0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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 +13% ※ 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	ニューアライブ	石川倭	実249.1	B▽ A▽勝率1% EV+75% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（108日ぶりの実戦）
前5走 08/16 1札幌79R 5着/8頭+1.5秒 07/17 門別4R 1着/8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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 108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 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 +75% ※ 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	タビニュ	松本	実54.6	B▽ A▽勝率1% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 14着/17頭+2.9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 9.0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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -45% ※ 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	シーンオブドリーム	和田陽	実116.9	B× A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／119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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 119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 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 0.7% / 期待値 -18% ※ 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	ワンダフルデイズ	横山武	実7.2	B▲ A▲勝率15% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5秒 06/21 3東京55R 4着/12頭+0.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.0% / 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。
11	ディベルティスマン	横山典	実16.3	B▽ A▽勝率4% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山24R 5着/11頭+1.4秒 08/30 3新潟36R 10着/18頭+0.8秒 08/03 2新潟411R 4着/14頭+0.3秒 05/24 2東京93R 8着/16頭+1.3秒 04/27 1福島65R 3着/13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 3.3着 △ ローテーション 120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 3.7% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -29% ※ 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	テイクザクラウン	吉田隼	実53.2	B▽ A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -47% ※ 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	タケルフォーカス	古川吉	実12.4	B△ A△勝率8% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120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 7.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.5% / 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。
14	ドンテスタマスター	斎藤	実8.7	B△ A△勝率12% EV+6% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神15R 2着/10頭+0.1秒 ― ― ― ―
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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.2% / 期待値 +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 ×

クオンタムスター

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ノリマル

4.7倍

EV -42%

▲A:▲10ワンダフルデイズ

7.2倍

EV -26%

出走馬全14頭

◎A:×4

クオンタムスター

鮫島駿

2.1倍

-9%

›

○A:○1

ノリマル

丹内

4.7倍

-42%

›

▲A:▲10

ワンダフルデイズ

横山武

7.2倍

-26%

›

△A:△14

ドンテスタマスター

斎藤

8.7倍

-12%

›

△A:△13

タケルフォーカス

古川吉

12.4倍

-11%

›

△A:△5

ディーリライズ

浜中

11.5倍

-30%

›

▽A:▽11

ディベルティスマン

横山典

16.3倍

-40%

›

▽A:▽3

モルビド

小沢

32.6倍

+13%

›

▽A:▽12

テイクザクラウン

吉田隼

53.2倍

-15%

›

▽A:▽8

タビニュ

松本

54.6倍

-13%

›

×A:▽9

シーンオブドリーム

和田陽

116.9倍

-60%

›

▽A:▽7

ニューアライブ

石川倭

249.1倍

-16%

›

×A:▽6

ミッドタウンナイト

荻野琢

160.4倍

-69%

›

×A:▽2

ハバタクジユウニ

川又

237.5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

両モデルとも見送り

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノリマル	丹内	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島57R 2着/16頭+0.1秒 11/08 5東京13R 3着/12頭+0.8秒 10/19 4新潟21R 6着/12頭+0.9秒 09/21 4中山75R 3着/10頭+0.6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 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
2	ハバタクジユウニ	川又	実237.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／141日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都86R 7着/8頭+1.9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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 141日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	モルビド	小沢	実32.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／133日ぶりの実戦）
前5走 08/23 2札幌16R 10着/13頭+1.1秒 07/05 1函館73R 1着/13頭勝利 04/27 2京都23R 11着/18頭+1.4秒 01/19 1中京75R 15着/18頭+2.5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 9.7着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (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。
4	クオンタムスター	鮫島駿	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（237日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京25R 3着/6頭+0.3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 3.5着 △ ローテーション 237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 22.9% (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。
5	ディーリライズ	浜中	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（237日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12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戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 237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 8.5% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	ミッドタウンナイト	荻野琢	実160.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟21R 1着/16頭勝利 04/20 1福島44R 2着/16頭+0.2秒 02/22 1小倉96R 6着/15頭+0.8秒 01/18 1中京65R 11着/18頭+2.1秒 12/14 7京都55R 9着/10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 11.0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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
7	ニューアライブ	石川倭	実249.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（108日ぶりの実戦）
前5走 08/16 1札幌79R 5着/8頭+1.5秒 07/17 門別4R 1着/8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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 108日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	タビニュ	松本	実54.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山55R 14着/17頭+2.9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 9.0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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
9	シーンオブドリーム	和田陽	実116.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／119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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 119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 0.7% (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。
10	ワンダフルデイズ	横山武	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（85日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5秒 06/21 3東京55R 4着/12頭+0.7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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ディベルティスマン	横山典	実16.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（120日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山24R 5着/11頭+1.4秒 08/30 3新潟36R 10着/18頭+0.8秒 08/03 2新潟411R 4着/14頭+0.3秒 05/24 2東京93R 8着/16頭+1.3秒 04/27 1福島65R 3着/13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 3.3着 △ ローテーション 120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 4.3% (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。
12	テイクザクラウン	吉田隼	実53.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／140日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 140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 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
13	タケルフォーカス	古川吉	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
14	ドンテスタマスター	斎藤	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神15R 2着/10頭+0.1秒 ― ― ― ―
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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (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

クオンタムスター

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-51%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ノリマル

4.7倍

EV -8%

▲10ワンダフルデイズ

7.2倍

EV +7%

出走馬全14頭

×4

クオンタムスター

鮫島駿

2.1倍

-51%

›

○1

ノリマル

丹内

4.7倍

-8%

›

▲10

ワンダフルデイズ

横山武

7.2倍

+7%

›

△14

ドンテスタマスター

斎藤

8.7倍

+6%

›

△5

ディーリライズ

浜中

11.5倍

-2%

›

△13

タケルフォーカス

古川吉

12.4倍

+5%

›

▽11

ディベルティスマン

横山典

16.3倍

-29%

›

▽3

モルビド

小沢

32.6倍

+41%

›

▽12

テイクザクラウン

吉田隼

53.2倍

-46%

›

▽8

タビニュ

松本

54.6倍

-45%

›

▽9

シーンオブドリーム

和田陽

116.9倍

-17%

›

▽6

ミッドタウンナイト

荻野琢

160.4倍

+12%

›

▽2

ハバタクジユウニ

川又

237.5倍

+67%

›

▽7

ニューアライブ

石川倭

249.1倍

+75%

›

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