札幌 2R 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

2R 札幌競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サノノベリー	★河原田	実23.2	B▽ A▽勝率6% EV+31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 1回1日札幌2R 8着/8頭 ― ― ― ―
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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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。
2	ゴートゥービッツン	▲遠藤	実39.7	B▽ A▽勝率3% EV+15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回8日札幌2R 3着/8頭 1回5日札幌2R 12着/13頭 ― ― ―
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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.9% / 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。
3	リーディンアクター	佐々木	実6.6	B▲ A▲勝率18% EV+15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.5% / 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。
4	ハヤテノギンジロウ	☆長浜	実22.1	B△ A△勝率6% EV+24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回1日札幌5R 10着/14頭 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 +25% ※ 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	サンシルヴァリー	川又	実76.9	B▽ A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日札幌2R 7着/11頭+1.0秒 1回5日札幌2R 8着/13頭 ― ― ―
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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (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 1.1% / 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。
6	ハミングリップス	藤懸	実38.0	B▽ A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回7日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 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%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。
7	アワードリームス	松本	実15.2	B△ A△勝率7% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 1回3日札幌5R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
8	リアルクウカイ	原田和	実106.2	B▽ A▽勝率1% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 1回8日札幌2R 7着/8頭+2.0秒 1回2日札幌1R 9着/12頭 ― ― ―
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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 +15% ※ 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	アルデシンザン	丹内	実4.2	B○ A○勝率18% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日札幌2R 8着/11頭+1.0秒 1回5日札幌2R 4着/13頭 ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.5% / 期待値 -26% ※ 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	スクレイプバイ	横山琉	実7.5	B△ A△勝率16% EV+20% 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）
前5走 1回8日札幌2R 2着/8頭 1回3日札幌5R 10着/12頭 ― ― ―
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 16.1% / 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。
11	ミハテヌユメ	◇小林美	実1.9	B🌟◎ A×勝率22% EV-57% 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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.3% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.1% / 期待値 -58% ※ 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 ×

ミハテヌユメ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9アルデシンザン

4.2倍

EV -29%

▲A:▲3リーディンアクター

6.6倍

EV -26%

出走馬全11頭

◎A:×11

ミハテヌユメ

◇小林美

1.9倍

-19%

›

○A:○9

アルデシンザン

丹内

4.2倍

-29%

›

▲A:▲3

リーディンアクター

佐々木

6.6倍

-26%

›

△A:△10

スクレイプバイ

横山琉

7.5倍

-16%

›

△A:△7

アワードリームス

松本

15.2倍

-18%

›

△A:△4

ハヤテノギンジロウ

☆長浜

22.1倍

-9%

›

▽A:▽1

サノノベリー

★河原田

23.2倍

-23%

›

▽A:▽6

ハミングリップス

藤懸

38.0倍

-17%

›

▽A:▽2

ゴートゥービッツン

▲遠藤

39.7倍

-29%

›

▽A:▽5

サンシルヴァリー

川又

76.9倍

-19%

›

▽A:▽8

リアルクウカイ

原田和

106.2倍

+11%

›

💡 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

2R 札幌競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サノノベリー	★河原田	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 1回1日札幌2R 8着/8頭 ― ― ― ―
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 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ゴートゥービッツン	▲遠藤	実39.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回8日札幌2R 3着/8頭 1回5日札幌2R 12着/13頭 ― ― ―
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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	リーディンアクター	佐々木	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.5% (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。
4	ハヤテノギンジロウ	☆長浜	実22.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 2回1日札幌5R 10着/14頭 ― ― ― ―
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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	サンシルヴァリー	川又	実76.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日札幌2R 7着/11頭+1.0秒 1回5日札幌2R 8着/13頭 ― ― ―
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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
6	ハミングリップス	藤懸	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回7日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (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。
7	アワードリームス	松本	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 1回3日札幌5R 9着/12頭 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	リアルクウカイ	原田和	実106.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 1回8日札幌2R 7着/8頭+2.0秒 1回2日札幌1R 9着/12頭 ― ― ―
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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	アルデシンザン	丹内	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 2回2日札幌2R 8着/11頭+1.0秒 1回5日札幌2R 4着/13頭 ― ― ―
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
10	スクレイプバイ	横山琉	実7.5	△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）
前5走 1回8日札幌2R 2着/8頭 1回3日札幌5R 10着/12頭 ― ― ―
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 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ミハテヌユメ	◇小林美	実1.9	×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5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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

ミハテヌユメ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9アルデシンザン

4.2倍

EV -26%

▲3リーディンアクター

6.6倍

EV +15%

出走馬全11頭

×11

ミハテヌユメ

◇小林美

1.9倍

-57%

›

○9

アルデシンザン

丹内

4.2倍

-26%

›

▲3

リーディンアクター

佐々木

6.6倍

+15%

›

△10

スクレイプバイ

横山琉

7.5倍

+20%

›

△7

アワードリームス

松本

15.2倍

+10%

›

△4

ハヤテノギンジロウ

☆長浜

22.1倍

+24%

›

▽1

サノノベリー

★河原田

23.2倍

+31%

›

▽6

ハミングリップス

藤懸

38.0倍

+17%

›

▽2

ゴートゥービッツン

▲遠藤

39.7倍

+15%

›

▽5

サンシルヴァリー

川又

76.9倍

-16%

›

▽8

リアルクウカイ

原田和

106.2倍

+14%

›

💡 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

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