札幌 10R 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

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァイザーバルコ推奨	石川倭	実20.8	B○ A▽勝率9% EV+91% 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+100%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5秒 07/26 1札幌110R 5着/13頭+0.7秒 06/01 2東京128R 10着/16頭+1.0秒
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.3% / 期待値 +92% ※ 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	リギーロ推奨	佐々木	実24.3	B▲ A△勝率9% EV+140% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ24.3倍で期待値+134%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/28 5中山89R 10着/14頭+1.1秒 10/18 3京都610R 3着/9頭+0.6秒 09/15 4中山511R 7着/12頭+0.7秒 07/05 1函館77R 1着/12頭勝利 06/15 1函館24R 1着/10頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.3% / 期待値 +140% ※ 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	ライフセービング	古川吉	実34.0	B▽ A▽勝率9% EV+213% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神510R 4着/8頭+0.7秒 10/18 3京都610R 7着/9頭+1.4秒 09/28 4阪神99R 7着/12頭+1.3秒 08/17 1札幌812R 5着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌110R 4着/13頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +221% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.3% / 期待値 +214% ※ 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	レイデラルース	丹内	実12.8	B▽ A△勝率9% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4秒 07/28 1札幌49R 7着/12頭+1.0秒 06/29 2福島19R 1着/8頭勝利 04/20 2東京19R 6着/11頭+0.6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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 期待値 +20% ※ 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	ボンドロア	横山武	実11.6	B◎ A△勝率9% EV+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（154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山89R 13着/14頭+3.8秒 09/21 4阪神711R 10着/10頭+1.6秒 08/31 2札幌49R 1着/14頭勝利 08/03 1札幌412R 4着/7頭+0.8秒 06/22 3阪神64R 1着/15頭勝利
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 154日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 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。
6	アスクデッドヒート	古川奈	実4.2	B× A×勝率7% EV-71% 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5走 12/20 5中京58R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京18R 12着/18頭+0.9秒 08/31 2札幌49R 7着/14頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 1着/14頭勝利 07/06 1函館86R 5着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 8.3% (オッズ暗示: 23.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.0% / 期待値 -71% ※ 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	ジュンツバメガエシ	岩田康	実5.3	B△ A▲勝率9% EV-50% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／419日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 419日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 期待値 -51% ※ 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	レイヤードレッド推奨	長浜	実15.0	B▽ A▽勝率9% EV+37% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18頭勝利 09/06 4中山19R 7着/11頭+0.6秒 06/29 2福島24R 1着/15頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.3% / 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。
9	バースライト	浜中	実4.4	B△ A×勝率9% EV-58% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 5着/16頭+0.5秒 10/26 4新潟48R 10着/12頭+2.7秒 10/13 3京都58R 5着/13頭+1.0秒 06/28 2小倉19R 4着/8頭+0.7秒 02/09 1東京49R 10着/11頭+1.4秒
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 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.3% / 期待値 -59% ※ 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	ドッビアーコ	小沢	実30.9	B▽ A▽勝率9% EV+184% 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11.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 10着/13頭+1.1秒 09/28 4中山98R 9着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌310R 6着/14頭+1.9秒 05/10 2京都512R 7着/10頭+1.7秒 01/26 1小倉212R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.3% / 期待値 +184% ※ 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	ウェイクフィールド	横山和	実4.5	B△ A○勝率9% EV-58% 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／97日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京15R 8着/14頭+1.4秒 11/24 3福島65R 8着/16頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.3% / 期待値 -58% ※ 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 △

ボンドロア

騎手横山武

単勝オッズ

11.6倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽1ヴァイザーバルコ

20.8倍

EV +100%

▲A:△2リギーロ

24.3倍

EV +134%

出走馬全11頭

◎A:△5

ボンドロア

横山武

11.6倍

+12%

›

○A:▽1

ヴァイザーバルコ

石川倭

20.8倍

+100%

›

▲A:△2

リギーロ

佐々木

24.3倍

+134%

›

△A:×9

バースライト

浜中

4.4倍

-58%

›

△A:○11

ウェイクフィールド

横山和

4.5倍

-57%

›

△A:▲7

ジュンツバメガエシ

岩田康

5.3倍

-49%

›

▽A:△4

レイデラルース

丹内

12.8倍

+21%

›

▽A:▽8

レイヤードレッド

長浜

15.0倍

+41%

›

▽A:▽3

ライフセービング

古川吉

34.0倍

+221%

›

×A:×6

アスクデッドヒート

古川奈

4.2倍

-65%

›

▽A:▽10

ドッビアーコ

小沢

30.9倍

+84%

›

💡 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 2 リギーロ実24.3倍期待値 +135% 推奨 10.4〜30.0倍 300円
単勝 1 ヴァイザーバルコ実20.8倍期待値 +101% 推奨 10.4〜30.0倍 200円
単勝 8 レイヤードレッド実15.0倍期待値 +42% 推奨 10.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 リギーロ実24.3倍期待値 +135% 推奨 10.4〜30.0倍 300円
単勝 1 ヴァイザーバルコ実20.8倍期待値 +101% 推奨 10.4〜30.0倍 300円
単勝 8 レイヤードレッド実15.0倍期待値 +42% 推奨 10.6〜30.0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

10R 札幌競馬場　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァイザーバルコ推奨	石川倭	実20.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+91%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/07 5中山27R 8着/11頭+1.7秒 11/16 3福島410R 4着/16頭+0.4秒 08/17 1札幌812R 2着/14頭+0.5秒 07/26 1札幌110R 5着/13頭+0.7秒 06/01 2東京128R 10着/16頭+1.0秒
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 8.0着 (不振) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (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。
2	リギーロ推奨	佐々木	実24.3	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ24.3倍で期待値+140%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/28 5中山89R 10着/14頭+1.1秒 10/18 3京都610R 3着/9頭+0.6秒 09/15 4中山511R 7着/12頭+0.7秒 07/05 1函館77R 1着/12頭勝利 06/15 1函館24R 1着/10頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
3	ライフセービング	古川吉	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（126日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神510R 4着/8頭+0.7秒 10/18 3京都610R 7着/9頭+1.4秒 09/28 4阪神99R 7着/12頭+1.3秒 08/17 1札幌812R 5着/14頭+1.1秒 07/26 1札幌110R 4着/13頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	レイデラルース	丹内	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 12/01 5中山28R 3着/11頭+0.6秒 09/21 4中山610R 4着/11頭+0.4秒 07/28 1札幌49R 7着/12頭+1.0秒 06/29 2福島19R 1着/8頭勝利 04/20 2東京19R 6着/11頭+0.6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 6.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ボンドロア	横山武	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（154日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山89R 13着/14頭+3.8秒 09/21 4阪神711R 10着/10頭+1.6秒 08/31 2札幌49R 1着/14頭勝利 08/03 1札幌412R 4着/7頭+0.8秒 06/22 3阪神64R 1着/15頭勝利
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 154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 9.3% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。
6	アスクデッドヒート	古川奈	実4.2	×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5走 12/20 5中京58R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京18R 12着/18頭+0.9秒 08/31 2札幌49R 7着/14頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 1着/14頭勝利 07/06 1函館86R 5着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (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。
7	ジュンツバメガエシ	岩田康	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／419日ぶりの実戦）
前5走 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 419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 9.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
8	レイヤードレッド推奨	長浜	実15.0	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18頭勝利 09/06 4中山19R 7着/11頭+0.6秒 06/29 2福島24R 1着/15頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 119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 9.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	バースライト	浜中	実4.4	×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33%と好調／前走勝利の勢い／147日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京58R 5着/16頭+0.5秒 10/26 4新潟48R 10着/12頭+2.7秒 10/13 3京都58R 5着/13頭+1.0秒 06/28 2小倉19R 4着/8頭+0.7秒 02/09 1東京49R 10着/11頭+1.4秒
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 147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 9.3% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ドッビアーコ	小沢	実30.9	▽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11.0着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神88R 10着/13頭+1.1秒 09/28 4中山98R 9着/16頭+1.6秒 08/30 2札幌310R 6着/14頭+1.9秒 05/10 2京都512R 7着/10頭+1.7秒 01/26 1小倉212R 1着/11頭勝利
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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ウェイクフィールド	横山和	実4.5	○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／97日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京15R 8着/14頭+1.4秒 11/24 3福島65R 8着/16頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 97日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バースライト

騎手浜中

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ウェイクフィールド

4.5倍

EV -58%

▲7ジュンツバメガエシ

5.3倍

EV -50%

出走馬全11頭

×9

バースライト

浜中

4.4倍

-58%

›

○11

ウェイクフィールド

横山和

4.5倍

-58%

›

▲7

ジュンツバメガエシ

岩田康

5.3倍

-50%

›

△5

ボンドロア

横山武

11.6倍

+7%

›

△4

レイデラルース

丹内

12.8倍

+20%

›

△2

リギーロ

佐々木

24.3倍

+140%

›

▽8

レイヤードレッド

長浜

15.0倍

+37%

›

▽1

ヴァイザーバルコ

石川倭

20.8倍

+91%

›

▽10

ドッビアーコ

小沢

30.9倍

+184%

›

▽3

ライフセービング

古川吉

34.0倍

+213%

›

×6

アスクデッドヒート

古川奈

4.2倍

-71%

›

💡 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 2 リギーロ実24.3倍期待値 +127% 推奨 10.7〜30.0倍 300円
単勝 1 ヴァイザーバルコ実20.8倍期待値 +93% 推奨 10.8〜30.0倍 200円
単勝 8 レイヤードレッド実15.0倍期待値 +39% 推奨 10.8〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 リギーロ実24.3倍期待値 +127% 推奨 10.7〜30.0倍 300円
単勝 1 ヴァイザーバルコ実20.8倍期待値 +93% 推奨 10.8〜30.0倍 300円
単勝 8 レイヤードレッド実15.0倍期待値 +39% 推奨 10.8〜30.0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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