函館 8R 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

8R 函館競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイクオンミー	☆舟山	実9.4	B△ A△勝率8% EV-21% 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 01/24 1中山84R 1着/15頭勝利 12/27 5中山72R 4着/16頭+0.8秒 10/26 4東京95R 8着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 -21% ※ 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	ブリスフル	★河原田	実42.9	B▽ A▽勝率8% EV+250% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 8着/16頭+1.2秒 12/07 5中山212R 10着/16頭+2.2秒 10/26 4新潟48R 12着/12頭+2.9秒 10/18 4新潟16R 4着/15頭+1.3秒 09/21 4中山77R 8着/16頭+2.4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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +257% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +251% ※ 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	エンダードラゴン	武豊	実2.7	B× A△勝率8% EV-77% 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（91日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 4着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 5着/16頭+0.6秒 06/08 3東京28R 13着/18頭+1.2秒 05/24 2京都99R 5着/13頭+0.2秒 03/15 1阪神56R 5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 4.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 37.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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	パラダイスフェイス	古川吉	実4.4	B○ A×勝率9% EV-62% 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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都23R 2着/10頭+0.9秒 01/18 1中山73R 3着/13頭+0.5秒 01/04 1中山14R 2着/12頭+0.0秒 12/13 5中京31R 5着/14頭+1.0秒 11/16 5東京44R 6着/16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 133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 8.3% (オッズ暗示: 22.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -62% ※ 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	アルニラム	小沢	実60.5	B▽ A▽勝率8% EV+394% 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／104日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京12R 7着/13頭+1.3秒 11/24 5東京65R 9着/16頭+2.0秒 06/08 3東京27R 12着/16頭+1.3秒 05/24 2東京98R 2着/16頭+0.1秒 04/05 3中山312R 6着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +404% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +395% ※ 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	ナムラハリス推奨	△鷲頭	実23.8	B▽ A▽勝率8% EV+99% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+98%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／83日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/25 1京都93R 6着/12頭+0.8秒 12/28 5阪神86R 9着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 +99% ※ 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	シビックアスコット	横山琉	実41.9	B▽ A▽勝率8% EV+247% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都55R 17着/17頭+3.2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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +249% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +248% ※ 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	アイファーシャドー	丹内	実7.1	B△ A▽勝率8% EV-40% 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 01/20 船橋9R 5着/14頭+0.6秒 12/08 船橋6R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋4R 4着/12頭+1.0秒 10/29 浦和5R 1着/12頭勝利 10/01 船橋5R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 8.3% (オッズ暗示: 14.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 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。
9	マテンロウカナロア	横山和	実5.0	B▲ A△勝率8% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（77日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉33R 2着/16頭+0.2秒 10/04 3京都16R 9着/16頭+1.2秒 04/26 1福島56R 1着/15頭勝利 03/23 1阪神84R 6着/17頭+1.1秒 02/02 1京都26R 3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 5.3着 × 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 8.3% (オッズ暗示: 20.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 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。
10	レイサンソク推奨	佐々木	実28.0	B▽ A○勝率8% EV+135% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.0倍で期待値+133%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/21 5阪神64R 3着/12頭+0.1秒 12/07 5中京21R 2着/13頭+0.4秒 08/10 1札幌61R 7着/14頭+2.4秒 07/27 1札幌25R 5着/6頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 +135% ※ 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	タイセイモノリス推奨	岩田康	実17.6	B△ A▲勝率8% EV+47% 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（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/30 5東京81R 9着/16頭+1.3秒 09/28 4中山91R 9着/12頭+2.8秒 08/30 2札幌35R 4着/13頭+1.0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 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 +48% ※ 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	ベイビールビオ	☆長浜	実61.6	B▽ A▽勝率8% EV+403% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +413% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.2% / 期待値 +404% ※ 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 △

エンダードラゴン

騎手武豊

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-77%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4パラダイスフェイス

4.4倍

EV -63%

▲A:△9マテンロウカナロア

5.0倍

EV -58%

出走馬全12頭

×A:△3

エンダードラゴン

武豊

2.7倍

-77%

›

○A:×4

パラダイスフェイス

古川吉

4.4倍

-63%

›

▲A:△9

マテンロウカナロア

横山和

5.0倍

-58%

›

△A:▽8

アイファーシャドー

丹内

7.1倍

-40%

›

△A:△1

テイクオンミー

☆舟山

9.4倍

-21%

›

△A:▲11

タイセイモノリス

岩田康

17.6倍

+46%

›

▽A:▽6

ナムラハリス

△鷲頭

23.8倍

+98%

›

▽A:○10

レイサンソク

佐々木

28.0倍

+133%

›

▽A:▽7

シビックアスコット

横山琉

41.9倍

+249%

›

▽A:▽2

ブリスフル

★河原田

42.9倍

+257%

›

▽A:▽5

アルニラム

小沢

60.5倍

+404%

›

▽A:▽12

ベイビールビオ

☆長浜

61.6倍

+413%

›

💡 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 11 タイセイモノリス実17.6倍期待値 +47% 推奨 11.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 レイサンソク実28.0倍期待値 +133% 推奨 12.0〜30.0倍 200円
単勝 6 ナムラハリス実23.8倍期待値 +98% 推奨 12.0〜30.0倍 200円
単勝 11 タイセイモノリス実17.6倍期待値 +46% 推奨 12.0〜30.0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

8R 函館競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイクオンミー	☆舟山	実9.4	△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 01/24 1中山84R 1着/15頭勝利 12/27 5中山72R 4着/16頭+0.8秒 10/26 4東京95R 8着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
2	ブリスフル	★河原田	実42.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 8着/16頭+1.2秒 12/07 5中山212R 10着/16頭+2.2秒 10/26 4新潟48R 12着/12頭+2.9秒 10/18 4新潟16R 4着/15頭+1.3秒 09/21 4中山77R 8着/16頭+2.4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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	エンダードラゴン	武豊	実2.7	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（91日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 4着/16頭+0.7秒 11/23 4京都66R 5着/16頭+0.6秒 06/08 3東京28R 13着/18頭+1.2秒 05/24 2京都99R 5着/13頭+0.2秒 03/15 1阪神56R 5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 4.3着 △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	パラダイスフェイス	古川吉	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／133日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都23R 2着/10頭+0.9秒 01/18 1中山73R 3着/13頭+0.5秒 01/04 1中山14R 2着/12頭+0.0秒 12/13 5中京31R 5着/14頭+1.0秒 11/16 5東京44R 6着/16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 133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 8.6% (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。
5	アルニラム	小沢	実60.5	▽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／104日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中京12R 7着/13頭+1.3秒 11/24 5東京65R 9着/16頭+2.0秒 06/08 3東京27R 12着/16頭+1.3秒 05/24 2東京98R 2着/16頭+0.1秒 04/05 3中山312R 6着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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) +394% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ナムラハリス推奨	△鷲頭	実23.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／83日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/25 1京都93R 6着/12頭+0.8秒 12/28 5阪神86R 9着/16頭+0.5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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
7	シビックアスコット	横山琉	実41.9	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 11/22 4京都55R 17着/17頭+3.2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 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
8	アイファーシャドー	丹内	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走で勝率33%と好調）
前5走 01/20 船橋9R 5着/14頭+0.6秒 12/08 船橋6R 3着/13頭+1.0秒 11/06 船橋4R 4着/12頭+1.0秒 10/29 浦和5R 1着/12頭勝利 10/01 船橋5R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 8.3% (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	マテンロウカナロア	横山和	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉33R 2着/16頭+0.2秒 10/04 3京都16R 9着/16頭+1.2秒 04/26 1福島56R 1着/15頭勝利 03/23 1阪神84R 6着/17頭+1.1秒 02/02 1京都26R 3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 5.3着 × 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 8.4% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
10	レイサンソク推奨	佐々木	実28.0	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.0倍で期待値+135%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 12/21 5阪神64R 3着/12頭+0.1秒 12/07 5中京21R 2着/13頭+0.4秒 08/10 1札幌61R 7着/14頭+2.4秒 07/27 1札幌25R 5着/6頭+1.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
11	タイセイモノリス推奨	岩田康	実17.6	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/30 5東京81R 9着/16頭+1.3秒 09/28 4中山91R 9着/12頭+2.8秒 08/30 2札幌35R 4着/13頭+1.0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 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
12	ベイビールビオ	☆長浜	実61.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5秒 05/04 1新潟26R 7着/12頭+1.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 433日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +403% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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

パラダイスフェイス

騎手古川吉

単勝オッズ

4.4倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10レイサンソク

28.0倍

EV +135%

▲11タイセイモノリス

17.6倍

EV +47%

出走馬全12頭

×4

パラダイスフェイス

古川吉

4.4倍

-62%

›

○10

レイサンソク

佐々木

28.0倍

+135%

›

▲11

タイセイモノリス

岩田康

17.6倍

+47%

›

△3

エンダードラゴン

武豊

2.7倍

-77%

›

△9

マテンロウカナロア

横山和

5.0倍

-58%

›

△1

テイクオンミー

☆舟山

9.4倍

-21%

›

▽6

ナムラハリス

△鷲頭

23.8倍

+99%

›

▽8

アイファーシャドー

丹内

7.1倍

-40%

›

▽7

シビックアスコット

横山琉

41.9倍

+247%

›

▽2

ブリスフル

★河原田

42.9倍

+250%

›

▽5

アルニラム

小沢

60.5倍

+394%

›

▽12

ベイビールビオ

☆長浜

61.6倍

+403%

›

💡 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 11 タイセイモノリス実17.6倍期待値 +47% 推奨 11.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 10 レイサンソク実28.0倍期待値 +133% 推奨 12.0〜30.0倍 200円
単勝 6 ナムラハリス実23.8倍期待値 +98% 推奨 12.0〜30.0倍 200円
単勝 11 タイセイモノリス実17.6倍期待値 +46% 推奨 12.0〜30.0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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