札幌 6R 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

6R 札幌競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハヤブサブロー	横山琉	実72.5	B× A▽勝率1% EV-27% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 1.0% / 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。
2	ショウナンアワード	小沢	実97.8	B× A×勝率0% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 11着/16頭+2.8秒 11/29 4京都75R 11着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 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。
3	ウインポーシャ	☆長浜	実16.0	B▽ A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島35R 7着/16頭+0.6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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 111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 5.3% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.5% / 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。
4	ワダツミ	◇小林美	実5.5	B◎ A○勝率17% EV-4% 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走平均13.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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。
5	フローレンスフーガ	古川吉	実6.8	B▲ A▲勝率11% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日札幌4R 3着/16頭+2.0秒 1回6日札幌7R 4着/16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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.3% / 期待値 -23% ※ 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	シーラス	佐々木	実14.3	B△ A△勝率6% EV-12% 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／126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 6 ◎ 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) △ ローテーション 126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 5.3% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 -12% ※ 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	ヒメヒオウギ	★河原田	実21.5	B× A▽勝率3% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神43R 10着/11頭+1.9秒 08/17 2新潟83R 11着/11頭+2.2秒 07/12 2小倉55R 2着/12頭+0.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.5% / 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。
8	マンサニージャ	丹内	実3.5	B○ A◎勝率26% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（147日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 11着/17頭+0.7秒 10/25 4新潟33R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京55R 3着/13頭+0.2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 4.7着 △ ローテーション 147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 23.0% (オッズ暗示: 28.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.3% / 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。
9	ポリメトリック	▲和田陽	実17.9	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（168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 6.5着 △ ローテーション 168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 4.8% (オッズ暗示: 5.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.5% / 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。
10	サトノリアファル	横山和	実14.9	B▽ A×勝率2% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／125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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 125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 4.8% (オッズ暗示: 6.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 2.2% / 期待値 -68% ※ 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	レットミーテイク	吉田隼	実15.0	B△ A△勝率6% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回1日札幌6R 3着/13頭 ― ― ― ―
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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.1% / 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。
12	アップターンデイ	藤懸	実93.2	B× A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／126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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.9% / 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。
13	デルマバンダイサン	松本	実26.4	B× A×勝率2% EV-57% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（116日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 3着/15頭+0.6秒 11/09 4京都25R 5着/8頭+1.7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 △ ローテーション 116日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.6% / 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。
14	アート	鮫島駿	実22.0	B▽ A▽勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 14 ◎ 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 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 2.8% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 3.5% / 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。
15	マジックファイヤー	斎藤	実16.4	B▽ A▽勝率6% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都23R 6着/8頭+1.0秒 10/19 3京都75R 2着/11頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。
16	アルペングロー	北村友	実10.5	B△ A△勝率6% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都25R 2着/8頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 167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 5.3% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 期待値 -36% ※ 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 ○

ワダツミ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

5.5倍

AI期待値

+33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8マンサニージャ

3.5倍

EV -19%

▲A:▲5フローレンスフーガ

6.8倍

EV -25%

出走馬全16頭

◎A:○4

ワダツミ

◇小林美

5.5倍

+33%

›

○A:◎8

マンサニージャ

丹内

3.5倍

-19%

›

▲A:▲5

フローレンスフーガ

古川吉

6.8倍

-25%

›

△A:△16

アルペングロー

北村友

10.5倍

-44%

›

△A:△6

シーラス

佐々木

14.3倍

-24%

›

△A:△11

レットミーテイク

吉田隼

15.0倍

-20%

›

▽A:▽3

ウインポーシャ

☆長浜

16.0倍

-15%

›

▽A:×10

サトノリアファル

横山和

14.9倍

-29%

›

▽A:▽9

ポリメトリック

▲和田陽

17.9倍

-14%

›

▽A:▽15

マジックファイヤー

斎藤

16.4倍

-42%

›

▽A:▽14

アート

鮫島駿

22.0倍

-37%

›

×A:▽7

ヒメヒオウギ

★河原田

21.5倍

-52%

›

×A:×13

デルマバンダイサン

松本

26.4倍

-55%

›

×A:▽12

アップターンデイ

藤懸

93.2倍

-50%

›

×A:▽1

ハヤブサブロー

横山琉

72.5倍

-63%

›

×A:×2

ショウナンアワード

小沢

97.8倍

-50%

›

💡 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

6R 札幌競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハヤブサブロー	横山琉	実72.5	▽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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 7.0着 (不振) △ ローテーション 147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 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ショウナンアワード	小沢	実97.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神42R 11着/16頭+2.8秒 11/29 4京都75R 11着/12頭+1.2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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 111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 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
3	ウインポーシャ	☆長浜	実16.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島35R 7着/16頭+0.6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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 111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 3.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ワダツミ	◇小林美	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 111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 17.3% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
5	フローレンスフーガ	古川吉	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 2回1日札幌4R 3着/16頭+2.0秒 1回6日札幌7R 4着/16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 5.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	シーラス	佐々木	実14.3	△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／126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 6 ◎ 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) △ ローテーション 126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 6.1% (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。
7	ヒメヒオウギ	★河原田	実21.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神43R 10着/11頭+1.9秒 08/17 2新潟83R 11着/11頭+2.2秒 07/12 2小倉55R 2着/12頭+0.2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 8.0着 (不振) △ ローテーション 119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 3.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
8	マンサニージャ	丹内	実3.5	◎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（147日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京32R 11着/17頭+0.7秒 10/25 4新潟33R 4着/13頭+0.4秒 10/13 4東京55R 3着/13頭+0.2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 4.7着 △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	ポリメトリック	▲和田陽	実17.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（168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 6.5着 △ ローテーション 168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 5.5% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	サトノリアファル	横山和	実14.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.7着と低調／125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 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
11	レットミーテイク	吉田隼	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回1日札幌6R 3着/13頭 ― ― ― ―
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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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。
12	アップターンデイ	藤懸	実93.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／126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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	デルマバンダイサン	松本	実26.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（116日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 3着/15頭+0.6秒 11/09 4京都25R 5着/8頭+1.7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 △ ローテーション 116日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
14	アート	鮫島駿	実22.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 14 ◎ 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 112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 3.5% (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。
15	マジックファイヤー	斎藤	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都23R 6着/8頭+1.0秒 10/19 3京都75R 2着/11頭+0.2秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 98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 5.5% (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。
16	アルペングロー	北村友	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都25R 2着/8頭+0.5秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 167日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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

マンサニージャ

騎手丹内

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ワダツミ

5.5倍

EV -4%

▲5フローレンスフーガ

6.8倍

EV -23%

出走馬全16頭

◎8

マンサニージャ

丹内

3.5倍

-8%

›

○4

ワダツミ

◇小林美

5.5倍

-4%

›

▲5

フローレンスフーガ

古川吉

6.8倍

-23%

›

△16

アルペングロー

北村友

10.5倍

-35%

›

△6

シーラス

佐々木

14.3倍

-12%

›

△11

レットミーテイク

吉田隼

15.0倍

-7%

›

▽15

マジックファイヤー

斎藤

16.4倍

-9%

›

▽9

ポリメトリック

▲和田陽

17.9倍

-1%

›

▽3

ウインポーシャ

☆長浜

16.0倍

-44%

›

▽7

ヒメヒオウギ

★河原田

21.5倍

-25%

›

▽14

アート

鮫島駿

22.0倍

-23%

›

×10

サトノリアファル

横山和

14.9倍

-67%

›

×13

デルマバンダイサン

松本

26.4倍

-57%

›

▽1

ハヤブサブロー

横山琉

72.5倍

-27%

›

▽12

アップターンデイ

藤懸

93.2倍

-15%

›

×2

ショウナンアワード

小沢

97.8倍

-51%

›

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