札幌 2R 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

2R 札幌競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルリコルディ	丹内	実7.6	B△ A△勝率15% EV+18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 1回3日札幌2R 3着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 15.2% / 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	ロゼプレミア	鮫島駿	実2.7	B◎ A◎勝率21% EV-34% 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2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回4日札幌5R 2着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.0% / 期待値 -35% ※ 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	ソフィーサンライズ	小沢	実76.6	B▽ A▽勝率3% EV+127% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日札幌5R 5着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 +127% ※ 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	アオイゲート	横山武	実3.5	B○ A○勝率21% EV-32% 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／前走3着）
前5走 2回2日札幌5R 3着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.7% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 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。
5	ラヴァンドローリエ	古川吉	実81.9	B▽ A▽勝率3% EV+136% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回7日札幌2R 6着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.6% / 期待値 +137% ※ 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	イッペイ	浜中	実3.6	B▲ A▲勝率17% EV-45% 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2着）
前5走 1回7日札幌2R 4着/10頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.6% / 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。
7	マサノブルスカイ	▲和田陽	実18.8	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
前5走 1回8日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。
8	バトルナイト	横山和	実21.4	B▽ A△勝率6% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日札幌5R 4着/7頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 +40% ※ 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	アオイノリプー	佐々木	実15.8	B△ A△勝率6% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 -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	ブライトシーン	▲遠藤	実67.7	B▽ A▽勝率3% EV+102% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 1回3日札幌2R 5着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +103% ※ 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 ◎

ロゼプレミア

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4アオイゲート

3.5倍

EV -17%

▲A:▲6イッペイ

3.6倍

EV -22%

出走馬全10頭

◎A:◎2

ロゼプレミア

鮫島駿

2.7倍

-34%

›

○A:○4

アオイゲート

横山武

3.5倍

-17%

›

▲A:▲6

イッペイ

浜中

3.6倍

-22%

›

△A:△1

マイネルリコルディ

丹内

7.6倍

-16%

›

△A:△9

アオイノリプー

佐々木

15.8倍

-16%

›

△A:▽7

マサノブルスカイ

▲和田陽

18.8倍

›

▽A:△8

バトルナイト

横山和

21.4倍

+12%

›

▽A:▽10

ブライトシーン

▲遠藤

67.7倍

+17%

›

▽A:▽3

ソフィーサンライズ

小沢

76.6倍

-20%

›

▽A:▽5

ラヴァンドローリエ

古川吉

81.9倍

-15%

›

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

2R 札幌競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルリコルディ	丹内	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 1回3日札幌2R 3着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
2	ロゼプレミア	鮫島駿	実2.7	◎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2.0着と安定／前走2着）
前5走 1回4日札幌5R 2着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
3	ソフィーサンライズ	小沢	実76.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 2回2日札幌5R 5着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
4	アオイゲート	横山武	実3.5	○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／前走3着）
前5走 2回2日札幌5R 3着/7頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
5	ラヴァンドローリエ	古川吉	実81.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 1回7日札幌2R 6着/10頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
6	イッペイ	浜中	実3.6	▲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2着）
前5走 1回7日札幌2R 4着/10頭+1.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 16.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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	マサノブルスカイ	▲和田陽	実18.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 1回8日札幌5R 5着/12頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
8	バトルナイト	横山和	実21.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 2回2日札幌5R 4着/7頭+3.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
9	アオイノリプー	佐々木	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	ブライトシーン	▲遠藤	実67.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 1回3日札幌2R 5着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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

ロゼプレミア

騎手鮫島駿

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4アオイゲート

3.5倍

EV -32%

▲6イッペイ

3.6倍

EV -45%

出走馬全10頭

◎2

ロゼプレミア

鮫島駿

2.7倍

-34%

›

○4

アオイゲート

横山武

3.5倍

-32%

›

▲6

イッペイ

浜中

3.6倍

-45%

›

△1

マイネルリコルディ

丹内

7.6倍

+18%

›

△9

アオイノリプー

佐々木

15.8倍

-1%

›

△8

バトルナイト

横山和

21.4倍

+40%

›

▽7

マサノブルスカイ

▲和田陽

18.8倍

+6%

›

▽10

ブライトシーン

▲遠藤

67.7倍

+102%

›

▽3

ソフィーサンライズ

小沢

76.6倍

+127%

›

▽5

ラヴァンドローリエ

古川吉

81.9倍

+136%

›

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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

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