函館 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 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンユウ	岩田康	実5.9	B▲ A▲勝率6% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 期待値 -63% ※ 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	ハッピーローヴァー	武豊	実4.8	B○ A○勝率6% EV-69% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京64R 6着/17頭+0.6秒 12/07 5中京24R 5着/14頭+0.3秒 09/27 4阪神84R 6着/16頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.3% / 期待値 -70% ※ 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	スピットブレイク推奨	池添	実28.5	B▽ A▽勝率6% EV+76% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%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中山67R 4着/16頭+1.0秒 11/29 5東京72R 4着/18頭+0.4秒 10/18 4新潟15R 14着/15頭+3.1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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +77% ※ 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	ロンドンプライド推奨	★河原田	実28.2	B▽ A▽勝率6% EV+74% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/12 2福島51R 9着/10頭+2.4秒 06/22 3東京65R 9着/16頭+1.4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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 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。
5	スノーガーネット	横山琉	実31.6	B▽ A▽勝率6% EV+95% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都51R 7着/14頭+0.8秒 10/25 3京都86R 11着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +96% ※ 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	アルサック	丹内	実6.0	B△ A×勝率6% EV-62% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（132日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 6着/14頭+1.1秒 11/24 3福島61R 3着/16頭+0.7秒 11/09 3福島21R 2着/16頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 3着/15頭+0.7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 4.3着 △ ローテーション 132日休養明け × 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 6.2% (オッズ暗示: 16.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 期待値 -63% ※ 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	テイクマイハート推奨	☆長浜	実23.7	B▽ A▽勝率6% EV+46% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+48%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都95R 6着/18頭+0.5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 8.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 期待値 +47% ※ 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	アゲンストオッズ	斎藤	実7.1	B△ A×勝率6% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都53R 16着/16頭+4.5秒 10/19 3京都74R 2着/17頭+0.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 -56% ※ 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	ダノンルミエール推奨	☆舟山	実18.4	B▽ A◎勝率6% EV+17% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/28 4中山92R 5着/16頭+0.5秒 09/06 4中山15R 2着/16頭+0.0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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.4% / 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。
10	クリオロゴールド	横山武	実4.4	B× A×勝率6% EV-72% 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（84日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山71R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5中山83R 3着/16頭+0.2秒 11/29 5東京75R 3着/13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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 -72% ※ 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	ユナダイヤ	小沢	実107.8	B▽ A▽勝率6% EV+568% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京11R 8着/16頭+1.1秒 11/15 4京都32R 5着/11頭+1.6秒 11/01 3京都102R 6着/12頭+0.5秒 10/11 3京都35R 11着/17頭+2.1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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +573% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +569% ※ 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	トゥントゥントゥン	嶋田	実91.5	B▽ A▽勝率6% EV+467% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4東京75R 10着/18頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +471% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +467% ※ 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	ブルーハーツ	黛	実98.0	B▽ A△勝率6% EV+517% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山37R 14着/16頭+2.1秒 10/26 4新潟45R 9着/18頭+1.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) +512% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +518% ※ 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	ウインドトリック	▲和田陽	実73.4	B▽ A△勝率6% EV+362% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（104日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉22R 5着/18頭+0.5秒 11/24 3福島66R 7着/16頭+0.4秒 08/31 4中京41R 12着/13頭+1.6秒 08/09 3中京54R 4着/10頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 +363% ※ 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。
15	ルージュフローラ	古川吉	実13.3	B△ A△勝率6% EV-16% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 15着/16頭+1.7秒 12/27 5中山75R 4着/16頭+0.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -16% ※ 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。
16	ナオミニオールイン	川又	実33.3	B▽ A▽勝率6% EV+106% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／100日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 11着/12頭+2.1秒 10/11 3京都35R 2着/17頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 100日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +107% ※ 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 ×

クリオロゴールド

騎手横山武

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ハッピーローヴァー

4.8倍

EV -70%

▲A:▲1テンユウ

5.9倍

EV -63%

出走馬全16頭

×A:×10

クリオロゴールド

横山武

4.4倍

-72%

›

○A:○2

ハッピーローヴァー

武豊

4.8倍

-70%

›

▲A:▲1

テンユウ

岩田康

5.9倍

-63%

›

△A:×6

アルサック

丹内

6.0倍

-62%

›

△A:×8

アゲンストオッズ

斎藤

7.1倍

-55%

›

△A:△15

ルージュフローラ

古川吉

13.3倍

-16%

›

▽A:◎9

ダノンルミエール

☆舟山

18.4倍

+14%

›

▽A:▽7

テイクマイハート

☆長浜

23.7倍

+48%

›

▽A:▽4

ロンドンプライド

★河原田

28.2倍

+76%

›

▽A:▽3

スピットブレイク

池添

28.5倍

+78%

›

▽A:▽5

スノーガーネット

横山琉

31.6倍

+97%

›

▽A:▽16

ナオミニオールイン

川又

33.3倍

+108%

›

▽A:△14

ウインドトリック

▲和田陽

73.4倍

+358%

›

▽A:▽12

トゥントゥントゥン

嶋田

91.5倍

+471%

›

▽A:△13

ブルーハーツ

黛

98.0倍

+512%

›

▽A:▽11

ユナダイヤ

小沢

107.8倍

+573%

›

💡 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 9 ダノンルミエール実18.4倍期待値 +17% 推奨 15.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 スピットブレイク実28.5倍期待値 +78% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 4 ロンドンプライド実28.2倍期待値 +76% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 7 テイクマイハート実23.7倍期待値 +48% 推奨 16.0〜30.0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 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テンユウ	岩田康	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（91日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
2	ハッピーローヴァー	武豊	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／76日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京64R 6着/17頭+0.6秒 12/07 5中京24R 5着/14頭+0.3秒 09/27 4阪神84R 6着/16頭+0.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	スピットブレイク推奨	池添	実28.5	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+76%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中山67R 4着/16頭+1.0秒 11/29 5東京72R 4着/18頭+0.4秒 10/18 4新潟15R 14着/15頭+3.1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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
4	ロンドンプライド推奨	★河原田	実28.2	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/12 2福島51R 9着/10頭+2.4秒 06/22 3東京65R 9着/16頭+1.4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 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	スノーガーネット	横山琉	実31.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都51R 7着/14頭+0.8秒 10/25 3京都86R 11着/16頭+1.8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 8.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
6	アルサック	丹内	実6.0	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（132日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 6着/14頭+1.1秒 11/24 3福島61R 3着/16頭+0.7秒 11/09 3福島21R 2着/16頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 3着/15頭+0.7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 4.3着 △ ローテーション 132日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
7	テイクマイハート推奨	☆長浜	実23.7	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都95R 6着/18頭+0.5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 8.3着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
8	アゲンストオッズ	斎藤	実7.1	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均10.3着と低調／111日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都53R 16着/16頭+4.5秒 10/19 3京都74R 2着/17頭+0.3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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ダノンルミエール推奨	☆舟山	実18.4	◎詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/28 4中山92R 5着/16頭+0.5秒 09/06 4中山15R 2着/16頭+0.0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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (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。
10	クリオロゴールド	横山武	実4.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（84日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山71R 3着/16頭+0.3秒 12/28 5中山83R 3着/16頭+0.2秒 11/29 5東京75R 3着/13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 3.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
11	ユナダイヤ	小沢	実107.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京11R 8着/16頭+1.1秒 11/15 4京都32R 5着/11頭+1.6秒 11/01 3京都102R 6着/12頭+0.5秒 10/11 3京都35R 11着/17頭+2.1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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +568% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
12	トゥントゥントゥン	嶋田	実91.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 10/19 4東京75R 10着/18頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +467% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
13	ブルーハーツ	黛	実98.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（77日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山37R 14着/16頭+2.1秒 10/26 4新潟45R 9着/18頭+1.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 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) +517% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
14	ウインドトリック	▲和田陽	実73.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（104日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉22R 5着/18頭+0.5秒 11/24 3福島66R 7着/16頭+0.4秒 08/31 4中京41R 12着/13頭+1.6秒 08/09 3中京54R 4着/10頭+0.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 104日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +362% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
15	ルージュフローラ	古川吉	実13.3	△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／104日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山712R 15着/16頭+1.7秒 12/27 5中山75R 4着/16頭+0.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 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 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
16	ナオミニオールイン	川又	実33.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／100日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 9着/18頭+0.9秒 10/25 3京都83R 11着/12頭+2.1秒 10/11 3京都35R 2着/17頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 100日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。

🎯 AIの本命

A推奨

ダノンルミエール

騎手 ☆舟山

単勝オッズ

18.4倍

AI期待値

+17%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ハッピーローヴァー

4.8倍

EV -69%

▲1テンユウ

5.9倍

EV -62%

出走馬全16頭

◎9

ダノンルミエール

☆舟山

18.4倍

+17%

›

○2

ハッピーローヴァー

武豊

4.8倍

-69%

›

▲1

テンユウ

岩田康

5.9倍

-62%

›

△15

ルージュフローラ

古川吉

13.3倍

-16%

›

△14

ウインドトリック

▲和田陽

73.4倍

+362%

›

△13

ブルーハーツ

黛

98.0倍

+517%

›

×10

クリオロゴールド

横山武

4.4倍

-72%

›

×6

アルサック

丹内

6.0倍

-62%

›

×8

アゲンストオッズ

斎藤

7.1倍

-55%

›

▽7

テイクマイハート

☆長浜

23.7倍

+46%

›

▽4

ロンドンプライド

★河原田

28.2倍

+74%

›

▽3

スピットブレイク

池添

28.5倍

+76%

›

▽5

スノーガーネット

横山琉

31.6倍

+95%

›

▽16

ナオミニオールイン

川又

33.3倍

+106%

›

▽12

トゥントゥントゥン

嶋田

91.5倍

+467%

›

▽11

ユナダイヤ

小沢

107.8倍

+568%

›

💡 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 9 ダノンルミエール実18.4倍期待値 +17% 推奨 15.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 スピットブレイク実28.5倍期待値 +78% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 4 ロンドンプライド実28.2倍期待値 +76% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 7 テイクマイハート実23.7倍期待値 +48% 推奨 16.0〜30.0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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