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	エチゴドラゴン	荻野琢	実6.2	B▲ A▲勝率18% EV+10% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 2着/8頭+0.1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 4.3着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.9% / 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。
2	チェイサー	◇小林美	実8.1	B△ A△勝率10% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 7着/16頭+1.5秒 11/29 5東京72R 17着/18頭+1.8秒 09/07 2札幌61R 6着/8頭+1.0秒 08/30 2札幌32R 4着/7頭+1.8秒 08/09 1札幌55R 8着/11頭+2.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120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 9.5% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
3	ロードスカイブルー	落合玄	実88.3	B▽ A▽勝率1% EV-17% 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／直近3走平均11.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 07/13 1函館104R 1着/13頭勝利 06/22 1函館46R 2着/11頭+0.2秒 03/30 3中山23R 3着/14頭+0.7秒 03/08 2中山36R 5着/16頭+0.9秒 01/06 1中山23R 4着/16頭+1.1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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11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。
4	ザハント	小沢	実18.6	B▽ A▽勝率5% EV-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／371日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11頭+1.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 371日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.9% / 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。
5	グレイスフルマーチ	斎藤	実2.9	B○ A◎勝率20% EV-41% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均9.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島43R 7着/15頭+1.0秒 08/02 1札幌38R 10着/11頭+1.9秒 06/28 1函館512R 3着/14頭+0.3秒 06/15 1函館212R 3着/11頭+1.0秒 04/26 2京都17R 9着/12頭+2.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 34.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 20.3% / 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。
6	ホウオウファラオ	横山琉	実77.1	B▽ A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 92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 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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	ファイアリービート	☆長浜	実12.4	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（105日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京101R 3着/16頭+0.6秒 10/11 4東京34R 4着/16頭+2.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 105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 6.5% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 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。
8	アチーヴァー	丹内	実3.7	B◎ A○勝率20% EV-25% 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50%と好調／前走勝利の勢い／148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 8 ◎ 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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 26.2% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -25% ※ 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	クルビデンス	佐々木	実21.1	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走平均8.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山81R 12着/16頭+1.6秒 10/25 4東京84R 8着/16頭+1.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 134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 3.5% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 4.9% / 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。
10	ココデイック	鮫島駿	実33.8	B▽ A▽勝率5% EV+56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 10着/13頭+2.6秒 09/20 4阪神66R 6着/16頭+1.3秒 07/06 2小倉42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神12R 2着/16頭+0.2秒 04/13 1福島24R 8着/15頭+1.9秒
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112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: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 4.6% / 期待値 +57% ※ 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	ホウオウバローロ	★河原田	実8.2	B△ A△勝率8% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（133日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌88R 2着/13頭+0.1秒 07/20 1函館1212R 2着/13頭+0.1秒 07/13 1函館108R 2着/12頭+0.1秒 04/17 大井10R 9着/12頭+1.1秒 03/16 1阪神68R 9着/13頭+1.3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 4.7着 △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 -36% ※ 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	カップッチョ	黛	実149.1	B× A▽勝率1% EV+37% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 449日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 +37% ※ 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 ○

アチーヴァー

騎手丹内

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5グレイスフルマーチ

2.9倍

EV -42%

▲A:▲1エチゴドラゴン

6.2倍

EV -18%

出走馬全12頭

◎A:○8

アチーヴァー

丹内

3.7倍

-3%

›

○A:◎5

グレイスフルマーチ

斎藤

2.9倍

-42%

›

▲A:▲1

エチゴドラゴン

荻野琢

6.2倍

-18%

›

△A:△2

チェイサー

◇小林美

8.1倍

-22%

›

△A:△11

ホウオウバローロ

★河原田

8.2倍

-33%

›

△A:△7

ファイアリービート

☆長浜

12.4倍

-19%

›

▽A:▽4

ザハント

小沢

18.6倍

+18%

›

▽A:▽10

ココデイック

鮫島駿

33.8倍

+32%

›

▽A:▽9

クルビデンス

佐々木

21.1倍

-25%

›

▽A:▽6

ホウオウファラオ

横山琉

77.1倍

-3%

›

▽A:▽3

ロードスカイブルー

落合玄

88.3倍

+10%

›

×A:▽12

カップッチョ

黛

149.1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

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	エチゴドラゴン	荻野琢	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 09/20 4阪神62R 1着/7頭勝利 08/30 4中京31R 2着/12頭+0.3秒 07/13 2小倉65R 2着/8頭+0.1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 4.3着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
2	チェイサー	◇小林美	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 7着/16頭+1.5秒 11/29 5東京72R 17着/18頭+1.8秒 09/07 2札幌61R 6着/8頭+1.0秒 08/30 2札幌32R 4着/7頭+1.8秒 08/09 1札幌55R 8着/11頭+2.2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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120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 10.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
3	ロードスカイブルー	落合玄	実88.3	▽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／直近3走平均11.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 07/13 1函館104R 1着/13頭勝利 06/22 1函館46R 2着/11頭+0.2秒 03/30 3中山23R 3着/14頭+0.7秒 03/08 2中山36R 5着/16頭+0.9秒 01/06 1中山23R 4着/16頭+1.1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 11.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	ザハント	小沢	実18.6	▽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／371日ぶりの実戦）
前5走 08/31 2札幌412R 10着/12頭+1.7秒 08/03 1札幌44R 1着/14頭勝利 07/19 1函館116R 5着/13頭+0.3秒 07/05 1函館76R 2着/12頭+0.5秒 06/22 1函館46R 5着/11頭+1.1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 10着 (大敗) △ ローテーション 371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 4.9% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	グレイスフルマーチ	斎藤	実2.9	◎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9.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島43R 7着/15頭+1.0秒 08/02 1札幌38R 10着/11頭+1.9秒 06/28 1函館512R 3着/14頭+0.3秒 06/15 1函館212R 3着/11頭+1.0秒 04/26 2京都17R 9着/12頭+2.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 147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 20.3% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ホウオウファラオ	横山琉	実77.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（92日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山36R 10着/15頭+4.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 92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 0.9% (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。
7	ファイアリービート	☆長浜	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（105日ぶりの実戦）
前5走 11/01 4東京101R 3着/16頭+0.6秒 10/11 4東京34R 4着/16頭+2.7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 7.0着 (不振) △ ローテーション 105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 6.5% (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。
8	アチーヴァー	丹内	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い／148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 8 ◎ 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 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148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 20.3% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
9	クルビデンス	佐々木	実21.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／134日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山81R 12着/16頭+1.6秒 10/25 4東京84R 8着/16頭+1.0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 8.7着 (不振) △ ローテーション 134日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.9% (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。
10	ココデイック	鮫島駿	実33.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／112日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 10着/13頭+2.6秒 09/20 4阪神66R 6着/16頭+1.3秒 07/06 2小倉42R 1着/16頭勝利 06/07 3阪神12R 2着/16頭+0.2秒 04/13 1福島24R 8着/15頭+1.9秒
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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 112日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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	ホウオウバローロ	★河原田	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（133日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌88R 2着/13頭+0.1秒 07/20 1函館1212R 2着/13頭+0.1秒 07/13 1函館108R 2着/12頭+0.1秒 04/17 大井10R 9着/12頭+1.1秒 03/16 1阪神68R 9着/13頭+1.3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 4.7着 △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
12	カップッチョ	黛	実149.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場120走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調／449日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 120走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 449日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

グレイスフルマーチ

騎手斎藤

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アチーヴァー

3.7倍

EV -25%

▲1エチゴドラゴン

6.2倍

EV +10%

出走馬全12頭

◎5

グレイスフルマーチ

斎藤

2.9倍

-41%

›

○8

アチーヴァー

丹内

3.7倍

-25%

›

▲1

エチゴドラゴン

荻野琢

6.2倍

+10%

›

△2

チェイサー

◇小林美

8.1倍

-18%

›

△11

ホウオウバローロ

★河原田

8.2倍

-35%

›

△7

ファイアリービート

☆長浜

12.4倍

-18%

›

▽4

ザハント

小沢

18.6倍

-9%

›

▽9

クルビデンス

佐々木

21.1倍

+2%

›

▽10

ココデイック

鮫島駿

33.8倍

+56%

›

▽6

ホウオウファラオ

横山琉

77.1倍

-28%

›

▽3

ロードスカイブルー

落合玄

88.3倍

-17%

›

▽12

カップッチョ

黛

149.1倍

+37%

›

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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