札幌 12R 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

12R 札幌競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラインシュミット	横山琉	実126.2	B× A▽勝率1% EV-19% 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／前走勝利の勢い／145日ぶりの実戦）
前5走 11/18 盛岡4R 3着/10頭+0.2秒 11/04 盛岡1R 1着/9頭勝利 10/19 盛岡5R 1着/11頭勝利 08/31 3新潟42R 7着/15頭+0.8秒 07/20 2福島86R 6着/14頭+1.1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 145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 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.6% / 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。
2	ライラックデューン	古川吉	実47.5	B▽ A×勝率1% EV-51% 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／203日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌56R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌48R 4着/13頭+0.5秒 08/10 3中京62R 8着/15頭+1.3秒 07/20 2小倉83R 3着/16頭+1.3秒 03/15 1阪神51R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -51% ※ 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	ミルボナー	鮫島駿	実2.2	B🌟◎ A×勝率22% EV-50% 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／90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 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) △ ローテーション 90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 30.9% (オッズ暗示: 45.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.3% / 期待値 -51% ※ 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	ララオウ	◇小林美	実10.1	B△ A△勝率7% EV-27% 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50%と好調／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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 126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 6.8% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
5	ナムラハリス	浜中	実21.0	B▽ A▽勝率4% 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／139日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 9着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139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 3.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 3.7% / 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。
6	サウンドルーチェ	★河原田	実19.4	B△ A△勝率7% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（174日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京36R 13着/16頭+1.8秒 11/16 3福島42R 3着/15頭+0.5秒 08/31 2札幌48R 2着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌72R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉62R 7着/18頭+0.7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 6.7着 △ ローテーション 174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 6.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +28% ※ 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	ウィンターガーデン	小沢	実32.5	B▽ A▽勝率4% 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 11/22 4京都57R 10着/16頭+1.6秒 09/15 4阪神57R 9着/13頭+2.1秒 08/30 4中京37R 4着/10頭+1.5秒 06/28 2小倉18R 8着/15頭+1.7秒 04/27 2京都28R 4着/12頭+1.0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 7.3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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.9% / 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。
8	ジーティーアリア	北村友	実4.8	B○ A○勝率20% EV-5% 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／153日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 7着/12頭+0.4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 153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 18.1% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。
9	ローゾフィア	荻野琢	実9.0	B△ A△勝率9% EV-22% 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10.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 10着/15頭+3.1秒 11/01 3京都106R 6着/16頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97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 6.9% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.7% / 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。
10	リピース	◇古川奈	実33.9	B▽ A▽勝率4% EV+32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／243日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 16着/16頭+4.3秒 09/06 2札幌51R 1着/10頭勝利 08/24 2札幌21R 2着/14頭+1.0秒 08/02 1札幌35R 10着/11頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 3.9% / 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。
11	リュミナーズ	☆長浜	実41.3	B▽ A×勝率1% EV-57% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 3着/15頭+0.1秒 09/27 4中山86R 3着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌58R 8着/11頭+1.3秒 07/26 1札幌19R 3着/13頭+0.5秒 07/12 1函館97R 5着/10頭+0.6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 6.0着 △ ローテーション 105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%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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。
12	ヴェールミューズ	斎藤	実7.0	B▲ A▲勝率17% EV+21% 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／140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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 14.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.4% / 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。
13	ピラニアキッス	▲和田陽	実27.2	B▽ A▽勝率4% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 11/11 名古屋9R 3着/11頭+0.5秒 10/31 名古屋10R 1着/12頭勝利 10/17 名古屋2R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 08/19 名古屋10R 7着/12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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 2.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。

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 ×

ミルボナー

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.2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:○8ジーティーアリア

4.8倍

EV -13%

▲A:▲12ヴェールミューズ

7.0倍

EV -4%

出走馬全13頭

◎A:×3

ミルボナー

鮫島駿

2.2倍

-31%

›

○A:○8

ジーティーアリア

北村友

4.8倍

-13%

›

▲A:▲12

ヴェールミューズ

斎藤

7.0倍

-4%

›

△A:△9

ローゾフィア

荻野琢

9.0倍

-37%

›

△A:△4

ララオウ

◇小林美

10.1倍

-31%

›

△A:△6

サウンドルーチェ

★河原田

19.4倍

+31%

›

▽A:▽10

リピース

◇古川奈

33.9倍

+41%

›

▽A:▽5

ナムラハリス

浜中

21.0倍

-21%

›

▽A:▽7

ウィンターガーデン

小沢

32.5倍

+5%

›

▽A:▽13

ピラニアキッス

▲和田陽

27.2倍

-25%

›

▽A:×11

リュミナーズ

☆長浜

41.3倍

-45%

›

▽A:×2

ライラックデューン

古川吉

47.5倍

-37%

›

×A:▽1

クラインシュミット

横山琉

126.2倍

-58%

›

💡 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

12R 札幌競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラインシュミット	横山琉	実126.2	▽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／前走勝利の勢い／145日ぶりの実戦）
前5走 11/18 盛岡4R 3着/10頭+0.2秒 11/04 盛岡1R 1着/9頭勝利 10/19 盛岡5R 1着/11頭勝利 08/31 3新潟42R 7着/15頭+0.8秒 07/20 2福島86R 6着/14頭+1.1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 145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 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ライラックデューン	古川吉	実47.5	×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／203日ぶりの実戦）
前5走 09/06 2札幌56R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌48R 4着/13頭+0.5秒 08/10 3中京62R 8着/15頭+1.3秒 07/20 2小倉83R 3着/16頭+1.3秒 03/15 1阪神51R 4着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 203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 1.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ミルボナー	鮫島駿	実2.2	×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／90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 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) △ ローテーション 90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 22.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	ララオウ	◇小林美	実10.1	△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50%と好調／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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) △ ローテーション 126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 7.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	ナムラハリス	浜中	実21.0	▽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／139日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神86R 9着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 139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 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
6	サウンドルーチェ	★河原田	実19.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（174日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京36R 13着/16頭+1.8秒 11/16 3福島42R 3着/15頭+0.5秒 08/31 2札幌48R 2着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌72R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉62R 7着/18頭+0.7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 6.7着 △ ローテーション 174日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	ウィンターガーデン	小沢	実32.5	▽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 11/22 4京都57R 10着/16頭+1.6秒 09/15 4阪神57R 9着/13頭+2.1秒 08/30 4中京37R 4着/10頭+1.5秒 06/28 2小倉18R 8着/15頭+1.7秒 04/27 2京都28R 4着/12頭+1.0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 7.3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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (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。
8	ジーティーアリア	北村友	実4.8	○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／153日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神65R 7着/12頭+0.4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 153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 19.7% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	ローゾフィア	荻野琢	実9.0	△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10.7着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都52R 10着/15頭+3.1秒 11/01 3京都106R 6着/16頭+1.5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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 97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 8.7% (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。
10	リピース	◇古川奈	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／243日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都119R 16着/16頭+4.3秒 09/06 2札幌51R 1着/10頭勝利 08/24 2札幌21R 2着/14頭+1.0秒 08/02 1札幌35R 10着/11頭+1.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 243日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 3.9% (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。
11	リュミナーズ	☆長浜	実41.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京47R 3着/15頭+0.1秒 09/27 4中山86R 3着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌58R 8着/11頭+1.3秒 07/26 1札幌19R 3着/13頭+0.5秒 07/12 1函館97R 5着/10頭+0.6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 6.0着 △ ローテーション 105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 1.0% (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。
12	ヴェールミューズ	斎藤	実7.0	▲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／140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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 140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 17.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
13	ピラニアキッス	▲和田陽	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／133日ぶりの実戦）
前5走 11/11 名古屋9R 3着/11頭+0.5秒 10/31 名古屋10R 1着/12頭勝利 10/17 名古屋2R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋7R 2着/12頭+0.0秒 08/19 名古屋10R 7着/12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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 133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 3.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ミルボナー

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ジーティーアリア

4.8倍

EV -5%

▲12ヴェールミューズ

7.0倍

EV +21%

出走馬全13頭

×3

ミルボナー

鮫島駿

2.2倍

-50%

›

○8

ジーティーアリア

北村友

4.8倍

-5%

›

▲12

ヴェールミューズ

斎藤

7.0倍

+21%

›

△9

ローゾフィア

荻野琢

9.0倍

-22%

›

△4

ララオウ

◇小林美

10.1倍

-27%

›

△6

サウンドルーチェ

★河原田

19.4倍

+28%

›

▽13

ピラニアキッス

▲和田陽

27.2倍

+6%

›

▽7

ウィンターガーデン

小沢

32.5倍

+27%

›

▽10

リピース

◇古川奈

33.9倍

+32%

›

▽5

ナムラハリス

浜中

21.0倍

-21%

›

×11

リュミナーズ

☆長浜

41.3倍

-57%

›

×2

ライラックデューン

古川吉

47.5倍

-51%

›

▽1

クラインシュミット

横山琉

126.2倍

-19%

›

💡 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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