札幌 6R 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

6R 札幌競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャンドルマス	鮫島駿	実13.2	B△ A▽勝率7% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／169日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京62R 8着/16頭+1.0秒 11/24 3福島67R 4着/16頭+0.3秒 11/08 3福島18R 4着/16頭+0.4秒 07/12 1函館912R 3着/12頭+0.4秒 06/14 1函館18R 6着/12頭+1.4秒
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 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。
2	ステラノヴァ	☆長浜	実11.4	B△ A△勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1秒 10/30 園田9R 1着/9頭勝利 10/16 園田4R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 169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 5.0% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -26% ※ 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	シェイプオブユー	川又	実12.3	B△ A△勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島61R 5着/16頭+1.5秒 10/18 3京都66R 6着/16頭+2.1秒 ― ― ―
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 3.7着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.6% / 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。
4	アドリアフレイバー	横山武	実11.9	B× A△勝率7% EV-22% 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／351日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山63R 13着/16頭+1.1秒 08/30 3新潟312R 2着/15頭+0.1秒 06/28 2福島12R 1着/16頭勝利 06/07 3東京12R 3着/16頭+0.5秒 05/17 2東京71R 4着/16頭+0.8秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 351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 4.0% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -23% ※ 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	パドゼフィール	★河原田	実21.0	B▽ A▽勝率5% EV-2% 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／183日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神31R 6着/15頭+0.6秒 10/19 3京都71R 5着/12頭+1.9秒 08/17 3中京82R 14着/16頭+3.3秒 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 183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 4.0% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.6% / 期待値 -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。
6	ディアフリーゼ	▲大久保	実127.5	B× A▽勝率1% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（96日ぶりの実戦）
前5走 04/04 船橋8R 4着/14頭+0.4秒 03/10 船橋6R 1着/14頭勝利 02/13 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/22 船橋2R 3着/9頭+0.2秒 12/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ ローテーション 96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 0.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +18% ※ 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	レストプレドゥモア	小沢	実4.2	B○ A○勝率18% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神27R 11着/11頭+3.4秒 07/19 1函館112R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神11R 6着/15頭+1.1秒 10/26 5京都73R 12着/12頭+3.0秒 08/18 2中京45R 5着/16頭+0.8秒
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 10.0着 (不振) △ ローテーション 148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 19.2% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 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。
8	ヒナノムサシ	落合玄	実39.7	B▽ A▽勝率5% EV+82% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京81R 1着/16頭勝利 11/01 4東京105R 5着/13頭+0.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.6% / 期待値 +83% ※ 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	マカニ	▲遠藤	実38.4	B× A▽勝率2% EV-23% 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／148日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌32R 1着/12頭勝利 01/11 1中山31R 14着/16頭+2.6秒 08/03 2新潟33R 9着/15頭+3.5秒 ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148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 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 2.0% / 期待値 -23% ※ 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	ロードヴィゴラス	▲和田陽	実5.8	B▲ A▲勝率18% EV+7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都79R 7着/7頭+2.1秒 07/06 2小倉46R 1着/5頭勝利 ― ― ―
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 6.3着 △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.5% / 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	ドリームガッサン	◇小林美	実2.7	B◎ A◎勝率20% EV-45% 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 11/09 3福島21R 8着/16頭+0.9秒 09/15 4中山51R 14着/16頭+2.2秒 08/10 2新潟63R 6着/15頭+2.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.1% / 期待値 -46% ※ 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	スパークルジョイ	斎藤	実23.3	B▽ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169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 3.6% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ 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。

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 ◎

ドリームガッサン

騎手 ◇小林美

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:○7レストプレドゥモア

4.2倍

EV -19%

▲A:▲10ロードヴィゴラス

5.8倍

EV +11%

出走馬全12頭

◎A:◎11

ドリームガッサン

◇小林美

2.7倍

-34%

›

○A:○7

レストプレドゥモア

小沢

4.2倍

-19%

›

▲A:▲10

ロードヴィゴラス

▲和田陽

5.8倍

+11%

›

△A:△3

シェイプオブユー

川又

12.3倍

-8%

›

△A:▽1

キャンドルマス

鮫島駿

13.2倍

-14%

›

△A:△2

ステラノヴァ

☆長浜

11.4倍

-43%

›

▽A:▽8

ヒナノムサシ

落合玄

39.7倍

+98%

›

▽A:▽5

パドゼフィール

★河原田

21.0倍

-15%

›

×A:△4

アドリアフレイバー

横山武

11.9倍

-52%

›

▽A:▽12

スパークルジョイ

斎藤

23.3倍

-15%

›

×A:▽9

マカニ

▲遠藤

38.4倍

-51%

›

×A:▽6

ディアフリーゼ

▲大久保

127.5倍

-51%

›

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

6R 札幌競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キャンドルマス	鮫島駿	実13.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／169日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京62R 8着/16頭+1.0秒 11/24 3福島67R 4着/16頭+0.3秒 11/08 3福島18R 4着/16頭+0.4秒 07/12 1函館912R 3着/12頭+0.4秒 06/14 1函館18R 6着/12頭+1.4秒
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
2	ステラノヴァ	☆長浜	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 12/31 園田10R 2着/12頭+0.3秒 12/04 園田9R 2着/9頭+0.4秒 11/12 園田10R 2着/8頭+0.1秒 10/30 園田9R 1着/9頭勝利 10/16 園田4R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 169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 6.5% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
3	シェイプオブユー	川又	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島61R 5着/16頭+1.5秒 10/18 3京都66R 6着/16頭+2.1秒 ― ― ―
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 3.7着 △ ローテーション 133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 6.6% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
4	アドリアフレイバー	横山武	実11.9	△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／351日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4中山63R 13着/16頭+1.1秒 08/30 3新潟312R 2着/15頭+0.1秒 06/28 2福島12R 1着/16頭勝利 06/07 3東京12R 3着/16頭+0.5秒 05/17 2東京71R 4着/16頭+0.8秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 351日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
5	パドゼフィール	★河原田	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／183日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神31R 6着/15頭+0.6秒 10/19 3京都71R 5着/12頭+1.9秒 08/17 3中京82R 14着/16頭+3.3秒 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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	ディアフリーゼ	▲大久保	実127.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（96日ぶりの実戦）
前5走 04/04 船橋8R 4着/14頭+0.4秒 03/10 船橋6R 1着/14頭勝利 02/13 船橋5R 3着/12頭+0.6秒 01/22 船橋2R 3着/9頭+0.2秒 12/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 4.0着 △ ローテーション 96日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	レストプレドゥモア	小沢	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神27R 11着/11頭+3.4秒 07/19 1函館112R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神11R 6着/15頭+1.1秒 10/26 5京都73R 12着/12頭+3.0秒 08/18 2中京45R 5着/16頭+0.8秒
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 10.0着 (不振) △ ローテーション 148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 18.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
8	ヒナノムサシ	落合玄	実39.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調／126日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京81R 1着/16頭勝利 11/01 4東京105R 5着/13頭+0.5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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
9	マカニ	▲遠藤	実38.4	▽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／148日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌32R 1着/12頭勝利 01/11 1中山31R 14着/16頭+2.6秒 08/03 2新潟33R 9着/15頭+3.5秒 ― ―
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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	ロードヴィゴラス	▲和田陽	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（140日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都79R 7着/7頭+2.1秒 07/06 2小倉46R 1着/5頭勝利 ― ― ―
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 6.3着 △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ドリームガッサン	◇小林美	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（119日ぶりの実戦）
前5走 11/09 3福島21R 8着/16頭+0.9秒 09/15 4中山51R 14着/16頭+2.2秒 08/10 2新潟63R 6着/15頭+2.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 △ ローテーション 119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 20.1% (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。
12	スパークルジョイ	斎藤	実23.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／169日ぶりの実戦）
前5走 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒 07/20 1函館127R 8着/12頭+0.6秒 07/06 1函館87R 4着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 169日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ドリームガッサン

騎手 ◇小林美

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7レストプレドゥモア

4.2倍

EV -22%

▲10ロードヴィゴラス

5.8倍

EV +7%

出走馬全12頭

◎11

ドリームガッサン

◇小林美

2.7倍

-45%

›

○7

レストプレドゥモア

小沢

4.2倍

-22%

›

▲10

ロードヴィゴラス

▲和田陽

5.8倍

+7%

›

△3

シェイプオブユー

川又

12.3倍

-18%

›

△2

ステラノヴァ

☆長浜

11.4倍

-25%

›

△4

アドリアフレイバー

横山武

11.9倍

-22%

›

▽1

キャンドルマス

鮫島駿

13.2倍

-14%

›

▽5

パドゼフィール

★河原田

21.0倍

-2%

›

▽12

スパークルジョイ

斎藤

23.3倍

+7%

›

▽8

ヒナノムサシ

落合玄

39.7倍

+82%

›

▽9

マカニ

▲遠藤

38.4倍

-23%

›

▽6

ディアフリーゼ

▲大久保

127.5倍

+17%

›

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

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