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 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リメンバーヒム	鮫島駿	実31.7	B△ A▽勝率9% EV+189% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +214% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.1% / 期待値 +190% ※ 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	フェスタリア	和田陽	実67.2	B▽ A△勝率9% EV+518% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山37R 9着/16頭+0.8秒 09/06 4中山112R 4着/16頭+0.9秒 08/17 2新潟89R 4着/15頭+0.6秒 07/26 2新潟110R 2着/14頭+0.3秒 05/04 2東京46R 15着/16頭+9.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +566% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 1.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +519% ※ 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	ショウナンヤッホー	池添	実34.5	B▽ A△勝率9% EV+217% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京810R 11着/16頭+1.9秒 10/05 4東京212R 9着/16頭+0.9秒 08/10 1札幌612R 10着/14頭+2.2秒 07/26 1札幌19R 1着/13頭勝利 06/21 3東京512R 4着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +218% ※ 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	ギマール推奨	石川倭	実19.3	B△ A▲勝率9% EV+77% 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阪神29R 6着/13頭+0.4秒 11/15 3福島310R 4着/15頭+0.8秒 07/05 2小倉310R 3着/11頭+0.6秒 06/01 2京都129R 6着/14頭+0.5秒 03/09 1阪神48R 11着/12頭+1.2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 4.0着 △ ローテーション 90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 9.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 +78% ※ 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	セボンサデッセ	武豊	実4.3	B× A○勝率9% EV-60% 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2着／90日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8秒 05/25 2京都107R 2着/16頭+0.3秒 03/23 1阪神86R 3着/16頭+1.1秒 02/02 1小倉48R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 -60% ※ 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	ジュンラトゥール	小沢	実30.2	B△ A▽勝率9% EV+176% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14頭+0.4秒 05/11 1新潟47R 10着/15頭+1.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.1% / 期待値 +176% ※ 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	ハイクオリティ	佐々木	実6.3	B× A▽勝率9% EV-42% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都26R 7着/16頭+1.0秒 10/18 4新潟16R 7着/15頭+1.9秒 08/23 2札幌14R 1着/14頭勝利 06/28 1函館52R 7着/12頭+3.0秒 06/22 1函館46R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 15.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.1% / 期待値 -42% ※ 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	ベラジオワールド	横山和	実1.9	B○ A×勝率9% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/18 4東京67R 6着/17頭+0.9秒 09/28 4中山97R 3着/16頭+0.7秒 08/30 3新潟39R 3着/18頭+0.5秒 05/17 2東京75R 1着/18頭勝利 04/26 2東京15R 3着/18頭+0.2秒
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.2% / 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	ライフゲート	丹内	実6.2	B▲ A△勝率9% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（62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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -43% ※ 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	マッスルバック	黛	実74.8	B▽ A▽勝率8% EV+517% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京99R 6着/13頭+0.7秒 04/26 1福島512R 1着/13頭勝利 03/30 3中山27R 4着/16頭+1.0秒 03/22 2中山77R 6着/16頭+0.8秒 03/02 1小倉1212R 4着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +517% ※ 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	ヒルノピレネー	浜中	実39.0	B▽ A▽勝率9% EV+256% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +286% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.1% / 期待値 +257% ※ 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 ○

セボンサデッセ

騎手武豊

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-56%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×8ベラジオワールド

1.9倍

EV -80%

▲A:△9ライフゲート

6.2倍

EV -38%

出走馬全11頭

×A:○5

セボンサデッセ

武豊

4.3倍

-56%

›

○A:×8

ベラジオワールド

横山和

1.9倍

-80%

›

▲A:△9

ライフゲート

丹内

6.2倍

-38%

›

△A:▲4

ギマール

石川倭

19.3倍

+91%

›

△A:▽6

ジュンラトゥール

小沢

30.2倍

+199%

›

△A:▽1

リメンバーヒム

鮫島駿

31.7倍

+214%

›

▽A:△3

ショウナンヤッホー

池添

34.5倍

+242%

›

▽A:▽11

ヒルノピレネー

浜中

39.0倍

+286%

›

▽A:△2

フェスタリア

和田陽

67.2倍

+566%

›

×A:▽7

ハイクオリティ

佐々木

6.3倍

-62%

›

▽A:▽10

マッスルバック

黛

74.8倍

+222%

›

💡 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 4 ギマール実19.3倍期待値 +91% 推奨 10.1〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ギマール実19.3倍期待値 +91% 推奨 10.1〜30.0倍 200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

12R 札幌競馬場　発走 16:01

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リメンバーヒム	鮫島駿	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（90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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +189% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
2	フェスタリア	和田陽	実67.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／97日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山37R 9着/16頭+0.8秒 09/06 4中山112R 4着/16頭+0.9秒 08/17 2新潟89R 4着/15頭+0.6秒 07/26 2新潟110R 2着/14頭+0.3秒 05/04 2東京46R 15着/16頭+9.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +518% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ショウナンヤッホー	池添	実34.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 11/30 5東京810R 11着/16頭+1.9秒 10/05 4東京212R 9着/16頭+0.9秒 08/10 1札幌612R 10着/14頭+2.2秒 07/26 1札幌19R 1着/13頭勝利 06/21 3東京512R 4着/16頭+0.4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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (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	ギマール推奨	石川倭	実19.3	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%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阪神29R 6着/13頭+0.4秒 11/15 3福島310R 4着/15頭+0.8秒 07/05 2小倉310R 3着/11頭+0.6秒 06/01 2京都129R 6着/14頭+0.5秒 03/09 1阪神48R 11着/12頭+1.2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 4.0着 △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
5	セボンサデッセ	武豊	実4.3	○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2着／90日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8秒 05/25 2京都107R 2着/16頭+0.3秒 03/23 1阪神86R 3着/16頭+1.1秒 02/02 1小倉48R 2着/8頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ジュンラトゥール	小沢	実30.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14頭+0.4秒 05/11 1新潟47R 10着/15頭+1.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ハイクオリティ	佐々木	実6.3	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 11/09 4京都26R 7着/16頭+1.0秒 10/18 4新潟16R 7着/15頭+1.9秒 08/23 2札幌14R 1着/14頭勝利 06/28 1函館52R 7着/12頭+3.0秒 06/22 1函館46R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 9.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	ベラジオワールド	横山和	実1.9	×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3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/18 4東京67R 6着/17頭+0.9秒 09/28 4中山97R 3着/16頭+0.7秒 08/30 3新潟39R 3着/18頭+0.5秒 05/17 2東京75R 1着/18頭勝利 04/26 2東京15R 3着/18頭+0.2秒
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	ライフゲート	丹内	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（62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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) × 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 9.1% (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。
10	マッスルバック	黛	実74.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 10/26 4東京99R 6着/13頭+0.7秒 04/26 1福島512R 1着/13頭勝利 03/30 3中山27R 4着/16頭+1.0秒 03/22 2中山77R 6着/16頭+0.8秒 03/02 1小倉1212R 4着/16頭+0.3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 8.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +517% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
11	ヒルノピレネー	浜中	実39.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率100%と適性高／直近3走平均10.0着と低調／427日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒 05/24 2京都912R 10着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 100% (得意) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 427日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベラジオワールド

騎手横山和

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5セボンサデッセ

4.3倍

EV -60%

▲4ギマール

19.3倍

EV +77%

出走馬全11頭

×8

ベラジオワールド

横山和

1.9倍

-82%

›

○5

セボンサデッセ

武豊

4.3倍

-60%

›

▲4

ギマール

石川倭

19.3倍

+77%

›

△3

ショウナンヤッホー

池添

34.5倍

+217%

›

△2

フェスタリア

和田陽

67.2倍

+518%

›

△9

ライフゲート

丹内

6.2倍

-43%

›

▽7

ハイクオリティ

佐々木

6.3倍

-42%

›

▽6

ジュンラトゥール

小沢

30.2倍

+176%

›

▽1

リメンバーヒム

鮫島駿

31.7倍

+189%

›

▽11

ヒルノピレネー

浜中

39.0倍

+256%

›

▽10

マッスルバック

黛

74.8倍

+517%

›

💡 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 4 ギマール実19.3倍期待値 +78% 推奨 10.9〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 ギマール実19.3倍期待値 +78% 推奨 10.9〜30.0倍 200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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