札幌 8R 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

8R 札幌競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウコシュウ	浜中	実11.1	B△ A△勝率7% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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 91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 6.6% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 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。
2	リテラシー	松本	実999.9	B▽ A▽勝率1% EV+515% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走3着）
前5走 1回3日札幌3R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 +515% ※ 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	レッドフロイデ	★河原田	実6.1	B○ A○勝率19% EV+15% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都23R 4着/16頭+2.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91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 13.5% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.9% / 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。
4	ハイライトニング	横山和	実6.2	B▲ A△勝率15% EV-9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 13.5% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.6% / 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。
5	カフェブーケット	☆長浜	実60.0	B▽ A▽勝率1% 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11.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
6	デリシュー	丹内	実41.8	B▽ A▽勝率4% EV+48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13頭+0.3秒 08/16 1札幌712R 10着/12頭+1.1秒 05/24 高知7R 1着/9頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 132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 1.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.6% / 期待値 +49% ※ 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	ベルアズーロ	◇小林美	実2.1	B🌟◎ A×勝率21% EV-55% 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8.3着と低調／91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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ ローテーション 91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 36.0% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.4% / 期待値 -55% ※ 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	ファンタイムギフト	横山琉	実35.0	B▽ A▽勝率4% EV+31% 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／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 期待値 +32% ※ 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	アイムスティルミー	▲遠藤	実221.9	B▽ A▽勝率1% EV+36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京24R 11着/14頭+1.9秒 10/04 4東京12R 5着/9頭+1.1秒 09/15 4中山52R 6着/10頭+0.4秒 08/02 1札幌31R 3着/8頭+0.6秒 07/12 1函館95R 7着/7頭+2.7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 6.3着 △ ローテーション 90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 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 0.6% / 期待値 +37% ※ 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	ピエナオルカ	古川吉	実13.8	B△ A△勝率7% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神32R 3着/10頭+1.7秒 11/23 4京都62R 3着/13頭+1.3秒 06/22 3阪神66R 6着/16頭+0.8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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 期待値 -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	ミスティマウンテン	佐々木	実5.7	B△ A▲勝率17% EV-5% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 11着/15頭+1.2秒 12/07 5中山212R 11着/16頭+2.3秒 08/30 2札幌38R 2着/11頭+0.5秒 08/16 1札幌76R 1着/14頭勝利 06/08 3東京24R 4着/16頭+0.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 13.2% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 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。
12	ノースミソロジー	小沢	実42.0	B▽ A▽勝率1% EV-44% 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／217日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 13着/16頭+3.0秒 09/13 4阪神31R 1着/8頭勝利 08/23 4中京16R 3着/12頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 217日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 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。
13	ブランヴァンダイク	吉田隼	実32.0	B▽ A▽勝率4% EV+20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 2着/12頭+0.1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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 146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 2.6% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 +20% ※ 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 ×

ベルアズーロ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3レッドフロイデ

6.1倍

EV -17%

▲A:△4ハイライトニング

6.2倍

EV -16%

出走馬全13頭

◎A:×7

ベルアズーロ

◇小林美

2.1倍

-24%

›

○A:○3

レッドフロイデ

★河原田

6.1倍

-17%

›

▲A:△4

ハイライトニング

横山和

6.2倍

-16%

›

△A:▲11

ミスティマウンテン

佐々木

5.7倍

-24%

›

△A:△1

メイショウコシュウ

浜中

11.1倍

-26%

›

△A:△10

ピエナオルカ

古川吉

13.8倍

-10%

›

▽A:▽8

ファンタイムギフト

横山琉

35.0倍

+9%

›

▽A:▽13

ブランヴァンダイク

吉田隼

32.0倍

-15%

›

▽A:▽6

デリシュー

丹内

41.8倍

-30%

›

▽A:▽12

ノースミソロジー

小沢

42.0倍

-46%

›

▽A:▽5

カフェブーケット

☆長浜

60.0倍

-23%

›

▽A:▽9

アイムスティルミー

▲遠藤

221.9倍

-28%

›

▽A:▽2

リテラシー

松本

999.9倍

+220%

›

💡 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

8R 札幌競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウコシュウ	浜中	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都11R 2着/14頭+0.1秒 07/26 1札幌15R 6着/13頭+2.1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 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
2	リテラシー	松本	実999.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率50%と好調／前走3着）
前5走 1回3日札幌3R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +515% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.1%) ※ 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。
3	レッドフロイデ	★河原田	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／91日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都23R 4着/16頭+2.0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 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.9% (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。
4	ハイライトニング	横山和	実6.2	△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9.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山47R 12着/16頭+1.7秒 09/28 4中山91R 1着/12頭勝利 09/07 2札幌62R 5着/10頭+0.4秒 08/16 1札幌71R 4着/7頭+1.3秒 06/21 3東京56R 6着/16頭+2.4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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 175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 14.6% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
5	カフェブーケット	☆長浜	実60.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京612R 14着/18頭+1.7秒 11/02 4東京116R 8着/16頭+1.5秒 08/16 1札幌78R 9着/14頭+0.9秒 07/27 1札幌23R 1着/14頭勝利 06/01 2東京122R 2着/15頭+0.2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 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	デリシュー	丹内	実41.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（132日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島69R 12着/16頭+1.2秒 10/19 4新潟29R 13着/15頭+2.0秒 08/31 2札幌47R 5着/13頭+0.3秒 08/16 1札幌712R 10着/12頭+1.1秒 05/24 高知7R 1着/9頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 132日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ベルアズーロ	◇小林美	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（直近3走平均8.3着と低調／91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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) △ ローテーション 91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 21.4% (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。
8	ファンタイムギフト	横山琉	実35.0	▽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／112日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	アイムスティルミー	▲遠藤	実221.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京24R 11着/14頭+1.9秒 10/04 4東京12R 5着/9頭+1.1秒 09/15 4中山52R 6着/10頭+0.4秒 08/02 1札幌31R 3着/8頭+0.6秒 07/12 1函館95R 7着/7頭+2.7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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	ピエナオルカ	古川吉	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神32R 3着/10頭+1.7秒 11/23 4京都62R 3着/13頭+1.3秒 06/22 3阪神66R 6着/16頭+0.8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 3.3着 ○ 前走実績前走 2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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	ミスティマウンテン	佐々木	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／98日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山68R 11着/15頭+1.2秒 12/07 5中山212R 11着/16頭+2.3秒 08/30 2札幌38R 2着/11頭+0.5秒 08/16 1札幌76R 1着/14頭勝利 06/08 3東京24R 4着/16頭+0.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98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 16.7% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
12	ノースミソロジー	小沢	実42.0	▽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／217日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 13着/16頭+3.0秒 09/13 4阪神31R 1着/8頭勝利 08/23 4中京16R 3着/12頭+1.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 217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 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
13	ブランヴァンダイク	吉田隼	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（146日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 2着/12頭+0.1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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベルアズーロ

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3レッドフロイデ

6.1倍

EV +15%

▲11ミスティマウンテン

5.7倍

EV -5%

出走馬全13頭

×7

ベルアズーロ

◇小林美

2.1倍

-55%

›

○3

レッドフロイデ

★河原田

6.1倍

+15%

›

▲11

ミスティマウンテン

佐々木

5.7倍

-5%

›

△4

ハイライトニング

横山和

6.2倍

-9%

›

△1

メイショウコシュウ

浜中

11.1倍

-21%

›

△10

ピエナオルカ

古川吉

13.8倍

-6%

›

▽13

ブランヴァンダイク

吉田隼

32.0倍

+20%

›

▽8

ファンタイムギフト

横山琉

35.0倍

+31%

›

▽6

デリシュー

丹内

41.8倍

+48%

›

▽12

ノースミソロジー

小沢

42.0倍

-44%

›

▽5

カフェブーケット

☆長浜

60.0倍

-41%

›

▽9

アイムスティルミー

▲遠藤

221.9倍

+36%

›

▽2

リテラシー

松本

999.9倍

+515%

›

💡 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項