札幌 7R 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

7R 札幌競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズワーフ	★河原田	実22.0	B▽ A▽勝率5% EV+8% 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 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6秒 10/05 4東京28R 7着/14頭+0.9秒 08/02 2新潟36R 6着/14頭+0.8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 4.0着 △ ローテーション 112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 4.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
2	ベネディクション	◇古川奈	実11.5	B▽ A▽勝率6% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京24R 10着/14頭+0.6秒 11/22 4京都55R 8着/17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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.0% / 期待値 -30% ※ 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	エナジーショット	横山琉	実102.1	B× A▽勝率1% EV-5% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒 07/12 2福島57R 4着/14頭+0.9秒 06/29 2福島28R 5着/9頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 0.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。
4	フリーヤ	◇小林美	実4.7	B△ A○勝率19% EV-12% 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／前走勝利の勢い／105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 4 ◎ 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 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。
5	カリーン推奨	☆長浜	実18.1	B△ A△勝率7% EV+21% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6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 4.3着 △ ローテーション 490日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。
6	ジェルブロア	北村友	実4.9	B○ A▲勝率19% EV-8% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（167日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.7% / 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。
7	サウンドサンライズ	斎藤	実31.2	B▽ A▽勝率5% EV+46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（265日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 12着/18頭+1.3秒 08/23 2札幌16R 7着/13頭+0.8秒 08/03 1札幌48R 2着/11頭+0.0秒 03/02 1阪神211R 12着/14頭+0.9秒 02/10 1京都310R 7着/9頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 265日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.7% / 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。
8	アドマイヤシュラ	佐々木	実2.9	B◎ A◎勝率20% EV-40% 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／146日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都15R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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 146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 24.0% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.4% / 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。
9	グロリアス	松本	実53.6	B▽ A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島51R 8着/14頭+1.5秒 10/12 3京都42R 5着/7頭+1.8秒 09/28 4阪神94R 3着/9頭+0.9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 13着 (大敗) △ ローテーション 90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 1.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -50% ※ 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	エイカイコバチ	小沢	実5.5	B▲ A△勝率10% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／105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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 13.0% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
11	ホウオウペトリュス	吉田隼	実38.0	B× A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 5着/18頭+0.4秒 11/22 3福島58R 5着/16頭+0.5秒 11/09 3福島29R 4着/16頭+0.2秒 10/12 3京都412R 11着/18頭+0.8秒 09/20 4阪神67R 4着/16頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
12	ユメシルベ推奨	丹内	実27.8	B△ A△勝率7% EV+82% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ27.8倍で期待値+126%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟71R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2福島75R 5着/16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 5.0着 △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +83% ※ 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 ◎

アドマイヤシュラ

騎手佐々木

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6ジェルブロア

4.9倍

EV -7%

▲A:△10エイカイコバチ

5.5倍

EV -28%

出走馬全12頭

◎A:◎8

アドマイヤシュラ

佐々木

2.9倍

-30%

›

○A:▲6

ジェルブロア

北村友

4.9倍

-7%

›

▲A:△10

エイカイコバチ

小沢

5.5倍

-28%

›

△A:○4

フリーヤ

◇小林美

4.7倍

-54%

›

△A:△5

カリーン

☆長浜

18.1倍

+47%

›

△A:△12

ユメシルベ

丹内

27.8倍

+126%

›

▽A:▽2

ベネディクション

◇古川奈

11.5倍

-26%

›

▽A:▽7

サウンドサンライズ

斎藤

31.2倍

+53%

›

▽A:▽1

クイーンズワーフ

★河原田

22.0倍

-13%

›

×A:×11

ホウオウペトリュス

吉田隼

38.0倍

-52%

›

▽A:▽9

グロリアス

松本

53.6倍

-32%

›

×A:▽3

エナジーショット

横山琉

102.1倍

-61%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ユメシルベ実27.8倍期待値 +127% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 カリーン実18.1倍期待値 +48% 推奨 12.3〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

7R 札幌競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クイーンズワーフ	★河原田	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 12/21 5中京66R 7着/16頭+0.5秒 12/06 5中京112R 2着/16頭+0.2秒 10/26 4新潟49R 12着/14頭+1.6秒 10/05 4東京28R 7着/14頭+0.9秒 08/02 2新潟36R 6着/14頭+0.8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 4.0着 △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
2	ベネディクション	◇古川奈	実11.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京24R 10着/14頭+0.6秒 11/22 4京都55R 8着/17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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -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%) ※ 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	エナジーショット	横山琉	実102.1	▽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／133日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 15着/16頭+5.5秒 12/14 5中京412R 13着/16頭+0.7秒 09/14 4中山412R 8着/16頭+1.0秒 07/12 2福島57R 4着/14頭+0.9秒 06/29 2福島28R 5着/9頭+0.7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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 133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 0.9% (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。
4	フリーヤ	◇小林美	実4.7	○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／前走勝利の勢い／105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 4 ◎ 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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 18.7% (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。
5	カリーン推奨	☆長浜	実18.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6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 4.3着 △ ローテーション 490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 6.7% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
6	ジェルブロア	北村友	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（167日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神47R 7着/14頭+0.5秒 08/31 3新潟48R 6着/9頭+1.5秒 07/05 2小倉37R 1着/16頭勝利 06/14 3阪神34R 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戦の調子平均 4.0着 △ ローテーション 167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 18.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
7	サウンドサンライズ	斎藤	実31.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（265日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 12着/18頭+1.3秒 08/23 2札幌16R 7着/13頭+0.8秒 08/03 1札幌48R 2着/11頭+0.0秒 03/02 1阪神211R 12着/14頭+0.9秒 02/10 1京都310R 7着/9頭+1.7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 7.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 265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 4.7% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
8	アドマイヤシュラ	佐々木	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（直近3走で勝率33%と好調／146日ぶりの実戦）
前5走 11/08 4京都15R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.4% (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。
9	グロリアス	松本	実53.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／90日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島51R 8着/14頭+1.5秒 10/12 3京都42R 5着/7頭+1.8秒 09/28 4阪神94R 3着/9頭+0.9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 13着 (大敗) △ ローテーション 90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 0.9% (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。
10	エイカイコバチ	小沢	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／前走3着／105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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105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 10.1% (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。
11	ホウオウペトリュス	吉田隼	実38.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（111日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京46R 5着/18頭+0.4秒 11/22 3福島58R 5着/16頭+0.5秒 11/09 3福島29R 4着/16頭+0.2秒 10/12 3京都412R 11着/18頭+0.8秒 09/20 4阪神67R 4着/16頭+0.3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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	ユメシルベ推奨	丹内	実27.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+82%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 10/11 3京都38R 3着/7頭+0.4秒 09/15 4中山52R 1着/10頭勝利 08/16 2新潟71R 2着/13頭+0.2秒 07/19 2福島75R 5着/16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 5.0着 △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アドマイヤシュラ

騎手佐々木

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4フリーヤ

4.7倍

EV -12%

▲6ジェルブロア

4.9倍

EV -8%

出走馬全12頭

◎8

アドマイヤシュラ

佐々木

2.9倍

-40%

›

○4

フリーヤ

◇小林美

4.7倍

-12%

›

▲6

ジェルブロア

北村友

4.9倍

-8%

›

△10

エイカイコバチ

小沢

5.5倍

-44%

›

△5

カリーン

☆長浜

18.1倍

+21%

›

△12

ユメシルベ

丹内

27.8倍

+82%

›

▽2

ベネディクション

◇古川奈

11.5倍

-30%

›

▽1

クイーンズワーフ

★河原田

22.0倍

+8%

›

▽7

サウンドサンライズ

斎藤

31.2倍

+46%

›

×11

ホウオウペトリュス

吉田隼

38.0倍

-52%

›

▽9

グロリアス

松本

53.6倍

-49%

›

▽3

エナジーショット

横山琉

102.1倍

-5%

›

💡 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)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 12 ユメシルベ実27.8倍期待値 +83% 推奨 15.2〜30.0倍 ¥200 ❌不的中
単勝 5 カリーン実18.1倍期待値 +21% 推奨 14.9〜30.0倍 ¥100 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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