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	ヒミノエトワール	鮫島駿	実36.5	B▽ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 4着/16頭+0.3秒 10/04 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神26R 2着/15頭+0.4秒 07/13 2小倉67R 7着/16頭+1.0秒 05/18 2東京86R 6着/16頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 120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 2.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
2	ユウェンタース	浜中	実39.5	B▽ A▽勝率2% EV-40% 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0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島43R 1着/15頭勝利 09/06 2札幌58R 4着/14頭+1.0秒 08/17 1札幌88R 5着/13頭+0.7秒 07/26 1札幌19R 8着/13頭+1.0秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 -41% ※ 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	ライフゲート	丹内	実5.6	B○ A○勝率17% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山110R 7着/12頭+0.5秒 11/15 3福島310R 5着/15頭+0.9秒 08/10 1札幌612R 3着/14頭+1.3秒 07/19 1函館118R 1着/10頭勝利 06/29 1函館68R 2着/11頭+0.2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 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 期待値 -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。
4	リメンバーヒム	横山琉	実11.8	B△ A△勝率8% EV-10% 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 12/06 5阪神18R 10着/16頭+1.0秒 11/22 4京都58R 2着/16頭+0.0秒 09/21 4阪神712R 8着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神112R 1着/13頭勝利 06/22 3阪神61R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 133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 7.9% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
5	タイヨウフレア	荻野琢	実89.0	B▽ A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6秒 07/12 1函館97R 3着/10頭+0.3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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.2% / 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。
6	ロードアマルフィ	佐々木	実12.1	B△ A△勝率8% EV-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33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 2着/15頭+0.5秒 11/02 3京都111R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌61R 12着/14頭+4.7秒 07/26 1札幌15R 4着/13頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112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 7.7% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 -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	ユージュアーナ	斎藤	実27.2	B▽ A▽勝率4% EV+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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/20 5中京52R 11着/16頭+1.2秒 12/07 5中京22R 5着/16頭+0.4秒 11/24 3福島62R 8着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 1着/14頭勝利 08/16 1札幌72R 3着/14頭+0.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.2% / 期待値 +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。
8	コスモオピニオン	長浜	実32.4	B▽ A▽勝率4% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／477日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 477日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.3% / 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。
9	アオハルブルース	横山武	実9.4	B△ A▲勝率10% EV-10% 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／前走勝利の勢い／155日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山62R 5着/16頭+0.2秒 11/30 5東京83R 8着/16頭+2.2秒 10/19 4東京74R 6着/16頭+1.1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 155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 7.7% (オッズ暗示: 10.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.9% / 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。
10	エスシービクトリア	横山和	実2.0	B◎ A◎勝率26% EV-46% 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／99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 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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.2% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 25.6% / 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。
11	スターオブロンドン推奨	小沢	実21.6	B▽ A▽勝率8% EV+73% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+66%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/21 5中京69R 2着/16頭+0.2秒 11/22 4京都59R 4着/9頭+0.8秒 11/16 3福島49R 7着/16頭+0.5秒 08/30 2札幌39R 6着/13頭+1.0秒 08/23 2札幌19R 4着/9頭+1.1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 6.3着 △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.3% / 期待値 +73% ※ 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	アラナコア	吉田隼	実9.5	B▲ A△勝率8% EV-21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 4着/13頭+0.5秒 12/07 5阪神29R 5着/13頭+0.3秒 11/15 5東京39R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 5着/15頭+1.1秒 09/07 4阪神212R 2着/12頭+0.4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 4.0着 △ ローテーション 154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 9.8% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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	エーリアル	古川吉	実87.9	B▽ A▽勝率1% EV-9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京108R 3着/16頭+0.3秒 03/29 3中山17R 1着/11頭勝利 03/01 2中山14R 2着/13頭+0.0秒 01/11 1中山36R 2着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106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 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.2% / 期待値 -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。
14	ラインフォルテ	小野楓	実107.3	B× A▽勝率1% EV+6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 12/20 佐賀5R 1着/10頭勝利 12/06 佐賀2R 6着/7頭+1.8秒 10/13 佐賀9R 5着/10頭+0.6秒 09/30 佐賀10R 3着/7頭+0.6秒 09/13 佐賀4R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (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 +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 ◎

エスシービクトリア

騎手横山和

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ライフゲート

5.6倍

EV -35%

▲A:△12アラナコア

9.5倍

EV -6%

出走馬全14頭

◎A:◎10

エスシービクトリア

横山和

2.0倍

-29%

›

○A:○3

ライフゲート

丹内

5.6倍

-35%

›

▲A:△12

アラナコア

吉田隼

9.5倍

-6%

›

△A:△4

リメンバーヒム

横山琉

11.8倍

-7%

›

△A:▲9

アオハルブルース

横山武

9.4倍

-27%

›

△A:△6

ロードアマルフィ

佐々木

12.1倍

-6%

›

▽A:▽11

スターオブロンドン

小沢

21.6倍

+66%

›

▽A:▽8

コスモオピニオン

長浜

32.4倍

+38%

›

▽A:▽7

ユージュアーナ

斎藤

27.2倍

-30%

›

▽A:▽1

ヒミノエトワール

鮫島駿

36.5倍

-7%

›

▽A:▽2

ユウェンタース

浜中

39.5倍

-40%

›

▽A:▽13

エーリアル

古川吉

87.9倍

-25%

›

▽A:▽5

タイヨウフレア

荻野琢

89.0倍

-24%

›

×A:▽14

ラインフォルテ

小野楓

107.3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

A. 現行モデル (binary)

単勝 11 スターオブロンドン実21.6倍期待値 +66% 推奨 13.0〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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	ヒミノエトワール	鮫島駿	実36.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（120日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 4着/16頭+0.3秒 10/04 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神26R 2着/15頭+0.4秒 07/13 2小倉67R 7着/16頭+1.0秒 05/18 2東京86R 6着/16頭+1.5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 6.3着 △ ローテーション 120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 1.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ユウェンタース	浜中	実39.5	▽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0%と苦戦傾向／140日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京29R 4着/16頭+0.7秒 11/16 3福島43R 1着/15頭勝利 09/06 2札幌58R 4着/14頭+1.0秒 08/17 1札幌88R 5着/13頭+0.7秒 07/26 1札幌19R 8着/13頭+1.0秒
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 140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 1.6% (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。
3	ライフゲート	丹内	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（105日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山110R 7着/12頭+0.5秒 11/15 3福島310R 5着/15頭+0.9秒 08/10 1札幌612R 3着/14頭+1.3秒 07/19 1函館118R 1着/10頭勝利 06/29 1函館68R 2着/11頭+0.2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 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 105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 16.8% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
4	リメンバーヒム	横山琉	実11.8	△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 12/06 5阪神18R 10着/16頭+1.0秒 11/22 4京都58R 2着/16頭+0.0秒 09/21 4阪神712R 8着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神112R 1着/13頭勝利 06/22 3阪神61R 1着/16頭勝利
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 7.3着 (不振) △ ローテーション 133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 8.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
5	タイヨウフレア	荻野琢	実89.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／140日ぶりの実戦）
前5走 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6秒 07/12 1函館97R 3着/10頭+0.3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戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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	ロードアマルフィ	佐々木	実12.1	△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33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 3福島53R 2着/15頭+0.5秒 11/02 3京都111R 3着/15頭+0.2秒 08/10 1札幌61R 12着/14頭+4.7秒 07/26 1札幌15R 4着/13頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
7	ユージュアーナ	斎藤	実27.2	▽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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/20 5中京52R 11着/16頭+1.2秒 12/07 5中京22R 5着/16頭+0.4秒 11/24 3福島62R 8着/15頭+0.6秒 08/31 2札幌42R 1着/14頭勝利 08/16 1札幌72R 3着/14頭+0.4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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (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。
8	コスモオピニオン	長浜	実32.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場60走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／477日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4秒 05/17 1新潟510R 8着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 477日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (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。
9	アオハルブルース	横山武	実9.4	▲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／155日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山62R 5着/16頭+0.2秒 11/30 5東京83R 8着/16頭+2.2秒 10/19 4東京74R 6着/16頭+1.1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 155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 9.9% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	エスシービクトリア	横山和	実2.0	◎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／99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 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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 99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 25.6% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
11	スターオブロンドン推奨	小沢	実21.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/21 5中京69R 2着/16頭+0.2秒 11/22 4京都59R 4着/9頭+0.8秒 11/16 3福島49R 7着/16頭+0.5秒 08/30 2札幌39R 6着/13頭+1.0秒 08/23 2札幌19R 4着/9頭+1.1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 6.3着 △ ローテーション 147日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	アラナコア	吉田隼	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 4着/13頭+0.5秒 12/07 5阪神29R 5着/13頭+0.3秒 11/15 5東京39R 6着/16頭+0.4秒 09/21 4阪神712R 5着/15頭+1.1秒 09/07 4阪神212R 2着/12頭+0.4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 4.0着 △ ローテーション 154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 8.4% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
13	エーリアル	古川吉	実87.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／106日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3阪神48R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京108R 3着/16頭+0.3秒 03/29 3中山17R 1着/11頭勝利 03/01 2中山14R 2着/13頭+0.0秒 01/11 1中山36R 2着/13頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 106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 1.2% (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。
14	ラインフォルテ	小野楓	実107.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 12/20 佐賀5R 1着/10頭勝利 12/06 佐賀2R 6着/7頭+1.8秒 10/13 佐賀9R 5着/10頭+0.6秒 09/30 佐賀10R 3着/7頭+0.6秒 09/13 佐賀4R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 △ ローテーション 112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 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。

AIの本命

AI評価1位

エスシービクトリア

騎手横山和

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ライフゲート

5.6倍

EV -7%

▲9アオハルブルース

9.4倍

EV -10%

出走馬全14頭

◎10

エスシービクトリア

横山和

2.0倍

-46%

›

○3

ライフゲート

丹内

5.6倍

-7%

›

▲9

アオハルブルース

横山武

9.4倍

-10%

›

△12

アラナコア

吉田隼

9.5倍

-21%

›

△4

リメンバーヒム

横山琉

11.8倍

-10%

›

△6

ロードアマルフィ

佐々木

12.1倍

-1%

›

▽11

スターオブロンドン

小沢

21.6倍

+73%

›

▽8

コスモオピニオン

長浜

32.4倍

+23%

›

▽7

ユージュアーナ

斎藤

27.2倍

+4%

›

▽1

ヒミノエトワール

鮫島駿

36.5倍

-45%

›

▽2

ユウェンタース

浜中

39.5倍

-40%

›

▽13

エーリアル

古川吉

87.9倍

-9%

›

▽5

タイヨウフレア

荻野琢

89.0倍

-5%

›

▽14

ラインフォルテ

小野楓

107.3倍

+6%

›

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

A. 現行モデル (binary)

単勝 11 スターオブロンドン実21.6倍期待値 +78% 推奨 12.1〜30.0倍 ¥200 不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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