函館 9R 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

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリスレジーナ	斎藤	実2.4	B× A×勝率10% EV-75% 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3着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都75R 1着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 41.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.3% / 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。
2	ゼアズノープレイス	的場	実59.6	B▽ A△勝率10% EV+494% 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／455日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5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 9.0着 (不振) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +496% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.0% / 期待値 +495% ※ 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	エオアリイ	佐々木	実35.7	B▽ A▽勝率10% EV+250% 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／196日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山77R 17着/18頭+1.9秒 11/15 3福島38R 9着/16頭+1.1秒 08/31 2札幌44R 1着/16頭勝利 08/09 1札幌56R 2着/15頭+0.4秒 05/11 1新潟43R 9着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 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 10.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.8% / 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。
4	ハルフロンティア推奨	舟山	実11.8	B△ A▽勝率10% EV+15% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.8% / 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。
5	メイショウソラリス推奨	松本	実16.0	B▽ A▲勝率10% EV+60% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/29 4京都711R 11着/11頭+2.3秒 10/26 3京都93R 1着/10頭勝利 10/04 3京都15R 5着/14頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 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	サイン	横山武	実4.3	B○ A△勝率10% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都17R 9着/11頭+1.1秒 01/10 1京都34R 6着/11頭+0.7秒 10/12 3京都42R 1着/7頭勝利 07/26 3中京13R 5着/6頭+0.7秒 07/06 2小倉45R 6着/9頭+3.6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 7.0着 (不振) × 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 10.0% (オッズ暗示: 23.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.0% / 期待値 -57% ※ 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	モルビド	小沢	実8.9	B△ A▽勝率10% EV-11% 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9.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 12着/14頭+1.2秒 08/23 2札幌16R 10着/13頭+1.1秒 07/05 1函館73R 1着/13頭勝利 04/27 2京都23R 11着/18頭+1.4秒 01/19 1中京75R 15着/18頭+2.5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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.0% / 期待値 -11% ※ 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	デルシエロ推奨	丹内	実15.1	B▽ A△勝率10% EV+50% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。
9	エトワールブーケ	横山和	実9.8	B△ A○勝率10% EV+0% 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50%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 10.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 +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	ドルチェリターン	北村友	実6.8	B▲ A▽勝率10% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／62日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都78R 6着/12頭+0.8秒 11/23 4京都67R 13着/18頭+1.4秒 11/08 4京都112R 2着/14頭+0.1秒 09/06 2札幌56R 9着/14頭+1.1秒 08/30 2札幌33R 4着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 14.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.8% / 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。

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 ×

クリスレジーナ

騎手斎藤

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6サイン

4.3倍

EV -57%

▲A:▽10ドルチェリターン

6.8倍

EV -31%

出走馬全10頭

×A:×1

クリスレジーナ

斎藤

2.4倍

-76%

›

○A:△6

サイン

横山武

4.3倍

-57%

›

▲A:▽10

ドルチェリターン

北村友

6.8倍

-31%

›

△A:▽7

モルビド

小沢

8.9倍

-10%

›

△A:○9

エトワールブーケ

横山和

9.8倍

-1%

›

△A:▽4

ハルフロンティア

舟山

11.8倍

+18%

›

▽A:△8

デルシエロ

丹内

15.1倍

+51%

›

▽A:▲5

メイショウソラリス

松本

16.0倍

+60%

›

▽A:▽3

エオアリイ

佐々木

35.7倍

+257%

›

▽A:△2

ゼアズノープレイス

的場

59.6倍

+496%

›

💡 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 5 メイショウソラリス実16.0倍期待値 +60% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 8 デルシエロ実15.1倍期待値 +50% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 4 ハルフロンティア実11.8倍期待値 +15% 推奨 10.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 メイショウソラリス実16.0倍期待値 +60% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 8 デルシエロ実15.1倍期待値 +51% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 4 ハルフロンティア実11.8倍期待値 +18% 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

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリスレジーナ	斎藤	実2.4	×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3着／70日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都75R 1着/17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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 10.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	ゼアズノープレイス	的場	実59.6	△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／455日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5秒 04/12 1福島19R 9着/14頭+1.5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 9.0着 (不振) △ ローテーション 455日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +494% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (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。
3	エオアリイ	佐々木	実35.7	▽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／196日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山77R 17着/18頭+1.9秒 11/15 3福島38R 9着/16頭+1.1秒 08/31 2札幌44R 1着/16頭勝利 08/09 1札幌56R 2着/15頭+0.4秒 05/11 1新潟43R 9着/14頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け 🌟◎ 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 9.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
4	ハルフロンティア推奨	舟山	実11.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す）
前5走 11/15 3福島36R 12着/16頭+2.6秒 09/07 2札幌65R 3着/14頭+0.1秒 08/09 1札幌54R 4着/14頭+2.0秒 08/02 1札幌33R 3着/14頭+0.6秒 06/08 3阪神23R 12着/16頭+2.9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 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	メイショウソラリス推奨	松本	実16.0	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/29 4京都711R 11着/11頭+2.3秒 10/26 3京都93R 1着/10頭勝利 10/04 3京都15R 5着/14頭+0.4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 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	サイン	横山武	実4.3	△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 01/31 2京都17R 9着/11頭+1.1秒 01/10 1京都34R 6着/11頭+0.7秒 10/12 3京都42R 1着/7頭勝利 07/26 3中京13R 5着/6頭+0.7秒 07/06 2小倉45R 6着/9頭+3.6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 7.0着 (不振) × 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 10.0% (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。
7	モルビド	小沢	実8.9	▽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9.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 12着/14頭+1.2秒 08/23 2札幌16R 10着/13頭+1.1秒 07/05 1函館73R 1着/13頭勝利 04/27 2京都23R 11着/18頭+1.4秒 01/19 1中京75R 15着/18頭+2.5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 9.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	デルシエロ推奨	丹内	実15.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/23 4京都67R 8着/18頭+0.9秒 11/08 4京都112R 5着/14頭+0.5秒 10/25 3京都812R 5着/10頭+0.3秒 10/05 3京都27R 3着/12頭+0.1秒 08/09 3中京58R 3着/7頭+0.4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 7.0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) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	エトワールブーケ	横山和	実9.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
10	ドルチェリターン	北村友	実6.8	▽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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／62日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都78R 6着/12頭+0.8秒 11/23 4京都67R 13着/18頭+1.4秒 11/08 4京都112R 2着/14頭+0.1秒 09/06 2札幌56R 9着/14頭+1.1秒 08/30 2札幌33R 4着/14頭+0.8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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) × 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 9.8% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

クリスレジーナ

騎手斎藤

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9エトワールブーケ

9.8倍

EV +0%

▲5メイショウソラリス

16.0倍

EV +60%

出走馬全10頭

×1

クリスレジーナ

斎藤

2.4倍

-75%

›

○9

エトワールブーケ

横山和

9.8倍

+0%

›

▲5

メイショウソラリス

松本

16.0倍

+60%

›

△8

デルシエロ

丹内

15.1倍

+50%

›

△6

サイン

横山武

4.3倍

-57%

›

△2

ゼアズノープレイス

的場

59.6倍

+494%

›

▽7

モルビド

小沢

8.9倍

-11%

›

▽10

ドルチェリターン

北村友

6.8倍

-33%

›

▽4

ハルフロンティア

舟山

11.8倍

+15%

›

▽3

エオアリイ

佐々木

35.7倍

+250%

›

💡 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 5 メイショウソラリス実16.0倍期待値 +60% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 8 デルシエロ実15.1倍期待値 +50% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 4 ハルフロンティア実11.8倍期待値 +15% 推奨 10.2〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 メイショウソラリス実16.0倍期待値 +60% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 8 デルシエロ実15.1倍期待値 +51% 推奨 10.0〜30.0倍 200円
単勝 4 ハルフロンティア実11.8倍期待値 +18% 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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