札幌 11R 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

11R 札幌競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テングカゼ	的場	実153.1	B▽ A▽勝率3% EV+387% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
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 8.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.2% / 期待値 +387% ※ 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	ショウナンガレオン	鮫島駿	実1.1	B🌟◎ A×勝率25% EV-72% 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100%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 51.0% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.2% / 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。
3	デザートスピリット	横山和	実16.6	B△ A△勝率13% EV+111% 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2着）
前5走 2回2日札幌2R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.8% / 期待値 +112% ※ 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	コスモハナミズキ	佐々木	実9.0	B▲ A▲勝率18% EV+58% 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3着）
前5走 1回7日札幌9R 3着/7頭+6.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 11.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.6% / 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。
5	ランダムナンバー	古川吉	実88.3	B▽ A▽勝率3% EV+181% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日札幌2R 5着/6頭+2.0秒 1回5日札幌2R 5着/13頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 +181% ※ 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	ハヤブサカツオー	吉田隼	実26.6	B△ A△勝率10% EV+162% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 1回8日札幌5R 3着/12頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.9% / 期待値 +162% ※ 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	イドム	松本	実49.0	B△ A△勝率5% EV+124% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回5日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
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 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 +124% ※ 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	テンカタイヘイ	丹内	実7.2	B○ A○勝率21% EV+52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 19.3% (オッズ暗示: 13.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 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。
9	ロゼハイスクール	古川奈	実166.8	B▽ A▽勝率2% EV+307% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 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 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 +308% ※ 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 ×

ショウナンガレオン

騎手鮫島駿

単勝オッズ

1.1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

○A:○8テンカタイヘイ

7.2倍

EV +39%

▲A:▲4コスモハナミズキ

9.0倍

EV +13%

出走馬全9頭

◎A:×2

ショウナンガレオン

鮫島駿

1.1倍

-43%

›

○A:○8

テンカタイヘイ

丹内

7.2倍

+39%

›

▲A:▲4

コスモハナミズキ

佐々木

9.0倍

+13%

›

△A:△3

デザートスピリット

横山和

16.6倍

›

△A:△6

ハヤブサカツオー

吉田隼

26.6倍

+27%

›

△A:△7

イドム

松本

49.0倍

+41%

›

▽A:▽5

ランダムナンバー

古川吉

88.3倍

+36%

›

▽A:▽1

テングカゼ

的場

153.1倍

+40%

›

▽A:▽9

ロゼハイスクール

古川奈

166.8倍

+53%

›

💡 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

11R 札幌競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テングカゼ	的場	実153.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +387% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	ショウナンガレオン	鮫島駿	実1.1	×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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.2% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	デザートスピリット	横山和	実16.6	△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2着）
前5走 2回2日札幌2R 1着/11頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	コスモハナミズキ	佐々木	実9.0	▲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3着）
前5走 1回7日札幌9R 3着/7頭+6.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ランダムナンバー	古川吉	実88.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回1日札幌2R 5着/6頭+2.0秒 1回5日札幌2R 5着/13頭+1.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
6	ハヤブサカツオー	吉田隼	実26.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 1回8日札幌5R 3着/12頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
7	イドム	松本	実49.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回5日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
8	テンカタイヘイ	丹内	実7.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
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 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ロゼハイスクール	古川奈	実166.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +307% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ショウナンガレオン

騎手鮫島駿

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8テンカタイヘイ

7.2倍

EV +52%

▲4コスモハナミズキ

9.0倍

EV +58%

出走馬全9頭

×2

ショウナンガレオン

鮫島駿

1.1倍

-72%

›

○8

テンカタイヘイ

丹内

7.2倍

+52%

›

▲4

コスモハナミズキ

佐々木

9.0倍

+58%

›

△3

デザートスピリット

横山和

16.6倍

+111%

›

△6

ハヤブサカツオー

吉田隼

26.6倍

+162%

›

△7

イドム

松本

49.0倍

+124%

›

▽5

ランダムナンバー

古川吉

88.3倍

+181%

›

▽1

テングカゼ

的場

153.1倍

+387%

›

▽9

ロゼハイスクール

古川奈

166.8倍

+307%

›

💡 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

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