札幌 9R 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

9R 札幌競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フリーガー	古川奈	実74.3	B▽ A▽勝率1% EV-10% 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／266日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 8着/9頭+1.8秒 11/29 4京都711R 8着/11頭+0.8秒 09/27 4阪神85R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 266日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 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。
2	カージオイド	長浜	実20.3	B▽ A▽勝率5% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京107R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 3着/16頭+0.1秒 09/21 4中山77R 3着/16頭+1.6秒 08/02 2新潟310R 3着/13頭+1.2秒 07/12 2福島512R 7着/15頭+0.9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 7.7着 (不振) △ ローテーション 160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 4.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 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。
3	ディヒターリーベ	佐々木	実6.4	B○ A○勝率18% EV+14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 1回7日札幌7R 4着/15頭 1回1日札幌9R 2着/10頭 ― ― ―
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 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 期待値 +14% ※ 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	コスモヘリアンサス	小沢	実109.9	B× A▽勝率1% EV-23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（335日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京25R 7着/15頭+1.2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 7.0着 (不振) △ ローテーション 335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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 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。
5	メイショウテンク	吉田隼	実8.3	B△ A△勝率9% EV-28% 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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 119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 8.4% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 -29% ※ 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	ハルフロンティア	鮫島駿	実5.7	B△ A▲勝率12% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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。
7	レイヌドプランタン	横山琉	実17.6	B▽ A▽勝率5% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島65R 7着/16頭+0.8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 6.0着 △ ローテーション 104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 4.5% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 -19% ※ 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	バズアップビート	浜中	実6.6	B▲ A△勝率10% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（111日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 7着/18頭+0.9秒 06/29 2福島211R 10着/14頭+0.7秒 06/01 2京都1211R 3着/11頭+0.0秒 02/01 1小倉37R 1着/12頭勝利 01/18 1中京65R 4着/18頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 111日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
9	マイネルシンベリン	丹内	実3.3	B◎ A◎勝率23% EV-23% 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（119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6頭+0.0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 6.0着 △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.1% / 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。
10	マイネルマスター	北村友	実17.6	B▽ A▽勝率5% EV-19% 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 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 167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 4.5% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 -19% ※ 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	デルシエロ	斎藤	実20.4	B▽ A▽勝率5% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0着 (不振) △ ローテーション 153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 3.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 -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	コワンニシタガウ	池添	実10.6	B△ A△勝率6% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 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 147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 5.6% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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。
13	エイカイカッシーナ	和田陽	実104.8	B× A▽勝率1% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 18着/18頭+2.8秒 06/01 2京都1211R 10着/11頭+2.1秒 04/26 2京都15R 1着/18頭勝利 03/02 1阪神25R 9着/18頭+0.7秒 12/15 7京都65R 6着/14頭+0.7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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (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 13位 / 勝率 0.7% / 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。
14	サクラアドリア	古川吉	実39.9	B▽ A×勝率1% EV-52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 3着/16頭+0.3秒 11/24 3福島612R 4着/16頭+0.3秒 09/20 4中山67R 7着/18頭+0.6秒 07/19 1函館119R 12着/14頭+2.0秒 06/29 1函館66R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188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 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.2% / 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。

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 ◎

マイネルシンベリン

騎手丹内

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ディヒターリーベ

6.4倍

EV -2%

▲A:△8バズアップビート

6.6倍

EV +0%

出走馬全14頭

◎A:◎9

マイネルシンベリン

丹内

3.3倍

-31%

›

○A:○3

ディヒターリーベ

佐々木

6.4倍

-2%

›

▲A:△8

バズアップビート

浜中

6.6倍

+0%

›

△A:▲6

ハルフロンティア

鮫島駿

5.7倍

-15%

›

△A:△5

メイショウテンク

吉田隼

8.3倍

-30%

›

△A:△12

コワンニシタガウ

池添

10.6倍

-40%

›

▽A:▽7

レイヌドプランタン

横山琉

17.6倍

-20%

›

▽A:▽10

マイネルマスター

北村友

17.6倍

-20%

›

▽A:▽2

カージオイド

長浜

20.3倍

-8%

›

▽A:▽11

デルシエロ

斎藤

20.4倍

-28%

›

▽A:×14

サクラアドリア

古川吉

39.9倍

-42%

›

▽A:▽1

フリーガー

古川奈

74.3倍

+6%

›

×A:▽13

エイカイカッシーナ

和田陽

104.8倍

-59%

›

×A:▽4

コスモヘリアンサス

小沢

109.9倍

-60%

›

💡 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

9R 札幌競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フリーガー	古川奈	実74.3	▽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／266日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神39R 8着/9頭+1.8秒 11/29 4京都711R 8着/11頭+0.8秒 09/27 4阪神85R 1着/11頭勝利 ― ―
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) △ ローテーション 266日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	カージオイド	長浜	実20.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（160日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京107R 7着/16頭+0.9秒 10/13 4東京57R 3着/16頭+0.1秒 09/21 4中山77R 3着/16頭+1.6秒 08/02 2新潟310R 3着/13頭+1.2秒 07/12 2福島512R 7着/15頭+0.9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 7.7着 (不振) △ ローテーション 160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 4.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	ディヒターリーベ	佐々木	実6.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 1回7日札幌7R 4着/15頭 1回1日札幌9R 2着/10頭 ― ― ―
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 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
4	コスモヘリアンサス	小沢	実109.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（335日ぶりの実戦）
前5走 10/05 4東京25R 7着/15頭+1.2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 7.0着 (不振) △ ローテーション 335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 0.7% (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。
5	メイショウテンク	吉田隼	実8.3	△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／119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 119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 8.6% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
6	ハルフロンティア	鮫島駿	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (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。
7	レイヌドプランタン	横山琉	実17.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（104日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島65R 7着/16頭+0.8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 6.0着 △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	バズアップビート	浜中	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（111日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 7着/18頭+0.9秒 06/29 2福島211R 10着/14頭+0.7秒 06/01 2京都1211R 3着/11頭+0.0秒 02/01 1小倉37R 1着/12頭勝利 01/18 1中京65R 4着/18頭+1.2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 7.7着 (不振) △ ローテーション 111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 10.1% (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。
9	マイネルシンベリン	丹内	実3.3	◎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（119日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6頭+0.0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 6.0着 △ ローテーション 119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 23.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
10	マイネルマスター	北村友	実17.6	▽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 12/06 5中山19R 9着/11頭+1.1秒 09/27 4中山89R 5着/9頭+0.4秒 09/07 4中山24R 1着/10頭勝利 07/05 2福島33R 2着/9頭+0.3秒 06/07 3東京15R 5着/9頭+1.5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 7.0着 (不振) △ ローテーション 167日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	デルシエロ	斎藤	実20.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（153日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0着 (不振) △ ローテーション 153日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
12	コワンニシタガウ	池添	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 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 147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 6.3% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	エイカイカッシーナ	和田陽	実104.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 09/28 4阪神98R 18着/18頭+2.8秒 06/01 2京都1211R 10着/11頭+2.1秒 04/26 2京都15R 1着/18頭勝利 03/02 1阪神25R 9着/18頭+0.7秒 12/15 7京都65R 6着/14頭+0.7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 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 98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 0.7% (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。
14	サクラアドリア	古川吉	実39.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（188日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 3着/16頭+0.3秒 11/24 3福島612R 4着/16頭+0.3秒 09/20 4中山67R 7着/18頭+0.6秒 07/19 1函館119R 12着/14頭+2.0秒 06/29 1函館66R 1着/16頭勝利
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 5.7着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 188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 1.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マイネルシンベリン

騎手丹内

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ディヒターリーベ

6.4倍

EV +14%

▲6ハルフロンティア

5.7倍

EV -32%

出走馬全14頭

◎9

マイネルシンベリン

丹内

3.3倍

-23%

›

○3

ディヒターリーベ

佐々木

6.4倍

+14%

›

▲6

ハルフロンティア

鮫島駿

5.7倍

-32%

›

△8

バズアップビート

浜中

6.6倍

-33%

›

△5

メイショウテンク

吉田隼

8.3倍

-28%

›

△12

コワンニシタガウ

池添

10.6倍

-33%

›

▽7

レイヌドプランタン

横山琉

17.6倍

-19%

›

▽10

マイネルマスター

北村友

17.6倍

-19%

›

▽2

カージオイド

長浜

20.3倍

-6%

›

▽11

デルシエロ

斎藤

20.4倍

-6%

›

×14

サクラアドリア

古川吉

39.9倍

-52%

›

▽1

フリーガー

古川奈

74.3倍

-10%

›

▽13

エイカイカッシーナ

和田陽

104.8倍

+24%

›

▽4

コスモヘリアンサス

小沢

109.9倍

-23%

›

💡 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。

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