札幌 3R 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

3R 札幌競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニンジャトットリ	丹内	実6.1	B△ A▲勝率17% EV+4% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9秒 08/16 2新潟74R 4着/11頭+1.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 11.0% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.2% / 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	ペイシャクロス	☆長浜	実75.3	B▽ A▽勝率1% EV-32% 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／104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 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 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。
3	チョウスター	▲和田陽	実6.7	B▲ A△勝率15% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（146日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.6% / 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。
4	アイビーミャーオ	◇小林美	実2.9	B◎ A◎勝率19% EV-43% 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（前走3着／97日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京41R 9着/13頭+2.8秒 11/22 4京都56R 14着/16頭+3.8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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 19.4% / 期待値 -44% ※ 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	メイショウマドンナ	吉田隼	実7.1	B△ A△勝率10% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／118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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 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。
6	スラッシュコード	小沢	実165.2	B▽ A▽勝率1% EV+46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 6着/16頭+1.7秒 11/16 5東京41R 14着/16頭+1.9秒 09/28 4中山92R 14着/16頭+1.5秒 08/10 2新潟63R 13着/15頭+3.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
7	オリヒメボシ	▲大久保	実155.0	B× A▽勝率1% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都86R 8着/16頭+1.2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 12.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +38% ※ 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	ハイティー	北村友	実12.4	B△ A△勝率6% EV-20% 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／433日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2福島26R 2着/7頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 433日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 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。
9	ナブッコ	★河原田	実3.7	B○ A○勝率19% EV-28% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（108日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京31R 6着/14頭+1.2秒 11/23 4京都62R 7着/13頭+2.0秒 11/08 3福島13R 6着/15頭+1.8秒 10/05 3京都23R 11着/16頭+5.4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 4.0着 △ ローテーション 108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 22.3% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 -28% ※ 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	スマートコーラル	鮫島駿	実19.9	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（105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京41R 12着/13頭+3.6秒 11/23 4京都62R 12着/13頭+3.6秒 09/21 4阪神73R 8着/11頭+2.7秒 08/31 4中京45R 6着/7頭+2.0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 4.3着 △ ローテーション 105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 4.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 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。
11	サンライズロイ	佐々木	実35.6	B▽ A▽勝率3% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟15R 8着/15頭+1.5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 3.7着 △ ローテーション 105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 2.2% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.4% / 期待値 +22% ※ 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	ホワイトラバーズ	古川吉	実194.8	B▽ A▽勝率1% EV+72% 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／112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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ ローテーション 112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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +72% ※ 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 ◎

アイビーミャーオ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9ナブッコ

3.7倍

EV -17%

▲A:△3チョウスター

6.7倍

EV -2%

出走馬全12頭

◎A:◎4

アイビーミャーオ

◇小林美

2.9倍

-35%

›

○A:○9

ナブッコ

★河原田

3.7倍

-17%

›

▲A:△3

チョウスター

▲和田陽

6.7倍

-2%

›

△A:△5

メイショウマドンナ

吉田隼

7.1倍

+3%

›

△A:▲1

ニンジャトットリ

丹内

6.1倍

-32%

›

△A:△8

ハイティー

北村友

12.4倍

-14%

›

▽A:▽10

スマートコーラル

鮫島駿

19.9倍

-16%

›

▽A:▽11

サンライズロイ

佐々木

35.6倍

-21%

›

▽A:▽2

ペイシャクロス

☆長浜

75.3倍

-19%

›

×A:▽7

オリヒメボシ

▲大久保

155.0倍

-50%

›

▽A:▽6

スラッシュコード

小沢

165.2倍

-47%

›

▽A:▽12

ホワイトラバーズ

古川吉

194.8倍

-37%

›

💡 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

3R 札幌競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニンジャトットリ	丹内	実6.1	▲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3着／133日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山51R 3着/16頭+0.5秒 11/30 5東京81R 6着/16頭+0.8秒 08/30 3新潟33R 8着/11頭+1.9秒 08/16 2新潟74R 4着/11頭+1.3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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
2	ペイシャクロス	☆長浜	実75.3	▽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／104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 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 104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 0.9% (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。
3	チョウスター	▲和田陽	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（146日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 10着/16頭+1.6秒 11/15 4京都36R 6着/16頭+1.5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 6.0着 △ ローテーション 146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 14.6% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
4	アイビーミャーオ	◇小林美	実2.9	◎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（前走3着／97日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京41R 9着/13頭+2.8秒 11/22 4京都56R 14着/16頭+3.8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 5.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 97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 19.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	メイショウマドンナ	吉田隼	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／118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戦の調子平均 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 118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 9.7% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
6	スラッシュコード	小沢	実165.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山61R 6着/16頭+1.7秒 11/16 5東京41R 14着/16頭+1.9秒 09/28 4中山92R 14着/16頭+1.5秒 08/10 2新潟63R 13着/15頭+3.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 126日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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	オリヒメボシ	▲大久保	実155.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都86R 8着/16頭+1.2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 12.0着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。
8	ハイティー	北村友	実12.4	△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／433日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2福島26R 2着/7頭+0.5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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 433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 6.4% (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。
9	ナブッコ	★河原田	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（108日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京31R 6着/14頭+1.2秒 11/23 4京都62R 7着/13頭+2.0秒 11/08 3福島13R 6着/15頭+1.8秒 10/05 3京都23R 11着/16頭+5.4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 4.0着 △ ローテーション 108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 19.4% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
10	スマートコーラル	鮫島駿	実19.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京41R 12着/13頭+3.6秒 11/23 4京都62R 12着/13頭+3.6秒 09/21 4阪神73R 8着/11頭+2.7秒 08/31 4中京45R 6着/7頭+2.0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 4.3着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	サンライズロイ	佐々木	実35.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟15R 8着/15頭+1.5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 3.7着 △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
12	ホワイトラバーズ	古川吉	実194.8	▽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／112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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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

アイビーミャーオ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ナブッコ

3.7倍

EV -28%

▲1ニンジャトットリ

6.1倍

EV +4%

出走馬全12頭

◎4

アイビーミャーオ

◇小林美

2.9倍

-43%

›

○9

ナブッコ

★河原田

3.7倍

-28%

›

▲1

ニンジャトットリ

丹内

6.1倍

+4%

›

△3

チョウスター

▲和田陽

6.7倍

-1%

›

△5

メイショウマドンナ

吉田隼

7.1倍

-31%

›

△8

ハイティー

北村友

12.4倍

-20%

›

▽10

スマートコーラル

鮫島駿

19.9倍

+24%

›

▽11

サンライズロイ

佐々木

35.6倍

+21%

›

▽2

ペイシャクロス

☆長浜

75.3倍

-32%

›

▽7

オリヒメボシ

▲大久保

155.0倍

+38%

›

▽6

スラッシュコード

小沢

165.2倍

+46%

›

▽12

ホワイトラバーズ

古川吉

194.8倍

+72%

›

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両モデルとも見送り

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