札幌 3R 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

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴーントゥファー	☆長浜	実46.1	B△ A○勝率10% EV+366% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／111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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +363% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 2.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.1% / 期待値 +367% ※ 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	クロームクロス	鮫島駿	実26.5	B△ A▽勝率9% EV+146% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／62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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.3% / 期待値 +146% ※ 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	ヤマメイッカ	佐々木	実2.5	B× A▲勝率10% EV-74% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 40.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.1% / 期待値 -75% ※ 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	ダンツアラーム推奨	池添	実20.8	B▽ A▽勝率10% EV+109% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ20.8倍で期待値+104%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/29 4京都73R 11着/14頭+1.2秒 11/02 3京都115R 5着/15頭+0.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.1% / 期待値 +109% ※ 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	メイショウシンガン	横山琉	実6.6	B◎ A◎勝率10% EV-33% 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（273日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都81R 10着/14頭+2.2秒 09/27 4阪神82R 3着/9頭+1.8秒 09/14 4阪神46R 3着/12頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 273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 10.5% (オッズ暗示: 15.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.1% / 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。
6	アオイミズホ	横山和	実3.5	B× A△勝率10% EV-64% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/13 5中山34R 4着/16頭+1.0秒 11/01 4東京101R 4着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 5着/16頭+1.1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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 28.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 -65% ※ 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	メイショウノヴァス推奨	小沢	実26.3	B▽ A▽勝率10% EV+164% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ26.3倍で期待値+158%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/28 5阪神83R 6着/18頭+0.9秒 12/07 5阪神25R 2着/17頭+0.0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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 10.1% / 期待値 +165% ※ 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	ブルーフレア	横山武	実5.1	B○ A△勝率10% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 19.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 期待値 -49% ※ 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	ワンダーゾルダート推奨	松本	実13.0	B▲ A△勝率10% EV+30% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.1% / 期待値 +31% ※ 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	マクローリン	▲和田陽	実112.0	B△ A▽勝率10% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/06 5阪神19R 5着/8頭+1.0秒 11/30 4京都82R 10着/13頭+3.0秒 10/12 3京都42R 7着/7頭+3.6秒 09/27 4阪神82R 8着/9頭+4.1秒 09/13 4阪神33R 4着/5頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 10.1% / 期待値 +1027% ※ 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 ◎

メイショウシンガン

騎手横山琉

単勝オッズ

6.6倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8ブルーフレア

5.1倍

EV -48%

▲A:△9ワンダーゾルダート

13.0倍

EV +30%

出走馬全10頭

◎A:◎5

メイショウシンガン

横山琉

6.6倍

-30%

›

○A:△8

ブルーフレア

横山武

5.1倍

-48%

›

▲A:△9

ワンダーゾルダート

松本

13.0倍

+30%

›

△A:▽2

クロームクロス

鮫島駿

26.5倍

+166%

›

△A:○1

ゴーントゥファー

☆長浜

46.1倍

+363%

›

△A:▽10

マクローリン

▲和田陽

112.0倍

+999%

›

×A:▲3

ヤマメイッカ

佐々木

2.5倍

-75%

›

×A:△6

アオイミズホ

横山和

3.5倍

-65%

›

▽A:▽4

ダンツアラーム

池添

20.8倍

+104%

›

▽A:▽7

メイショウノヴァス

小沢

26.3倍

+158%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 7 メイショウノヴァス実26.3倍期待値 +158% 推奨 10.2〜30.0倍 300円
単勝 4 ダンツアラーム実20.8倍期待値 +104% 推奨 10.2〜30.0倍 300円
単勝 9 ワンダーゾルダート実13.0倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 メイショウノヴァス実26.3倍期待値 +158% 推奨 10.2〜30.0倍 300円
単勝 4 ダンツアラーム実20.8倍期待値 +104% 推奨 10.2〜30.0倍 300円
単勝 9 ワンダーゾルダート実13.0倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 100円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

3R 札幌競馬場　発走 11:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴーントゥファー	☆長浜	実46.1	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／111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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +366% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	クロームクロス	鮫島駿	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／62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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ヤマメイッカ	佐々木	実2.5	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.0着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京64R 5着/14頭+1.8秒 10/25 4東京86R 5着/16頭+1.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
4	ダンツアラーム推奨	池添	実20.8	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ20.8倍で期待値+109%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/29 4京都73R 11着/14頭+1.2秒 11/02 3京都115R 5着/15頭+0.7秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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。
5	メイショウシンガン	横山琉	実6.6	◎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（273日ぶりの実戦）
前5走 10/25 3京都81R 10着/14頭+2.2秒 09/27 4阪神82R 3着/9頭+1.8秒 09/14 4阪神46R 3着/12頭+1.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 273日休養明け × 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 10.1% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	アオイミズホ	横山和	実3.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/13 5中山34R 4着/16頭+1.0秒 11/01 4東京101R 4着/16頭+0.8秒 10/11 4東京36R 5着/16頭+1.1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 3.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (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。
7	メイショウノヴァス推奨	小沢	実26.3	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ26.3倍で期待値+164%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/28 5阪神83R 6着/18頭+0.9秒 12/07 5阪神25R 2着/17頭+0.0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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ブルーフレア	横山武	実5.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
9	ワンダーゾルダート推奨	松本	実13.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	マクローリン	▲和田陽	実112.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/06 5阪神19R 5着/8頭+1.0秒 11/30 4京都82R 10着/13頭+3.0秒 10/12 3京都42R 7着/7頭+3.6秒 09/27 4阪神82R 8着/9頭+4.1秒 09/13 4阪神33R 4着/5頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (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

メイショウシンガン

騎手横山琉

単勝オッズ

6.6倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ゴーントゥファー

46.1倍

EV +366%

▲3ヤマメイッカ

2.5倍

EV -74%

出走馬全10頭

◎5

メイショウシンガン

横山琉

6.6倍

-33%

›

○1

ゴーントゥファー

☆長浜

46.1倍

+366%

›

▲3

ヤマメイッカ

佐々木

2.5倍

-74%

›

△6

アオイミズホ

横山和

3.5倍

-64%

›

△8

ブルーフレア

横山武

5.1倍

-48%

›

△9

ワンダーゾルダート

松本

13.0倍

+30%

›

▽4

ダンツアラーム

池添

20.8倍

+109%

›

▽7

メイショウノヴァス

小沢

26.3倍

+164%

›

▽10

マクローリン

▲和田陽

112.0倍

+999%

›

▽2

クロームクロス

鮫島駿

26.5倍

+146%

›

💡 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 (AI 期待値プラス判定)

A. 現行モデル (binary)

単勝 7 メイショウノヴァス実26.3倍期待値 +165% 推奨 10.0〜30.0倍 300円
単勝 4 ダンツアラーム実20.8倍期待値 +109% 推奨 10.0〜30.0倍 300円
単勝 9 ワンダーゾルダート実13.0倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 7 メイショウノヴァス実26.3倍期待値 +165% 推奨 10.0〜30.0倍 300円
単勝 4 ダンツアラーム実20.8倍期待値 +109% 推奨 10.0〜30.0倍 300円
単勝 9 ワンダーゾルダート実13.0倍期待値 +31% 推奨 10.0〜30.0倍 100円

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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