函館 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 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トウカイエルデ	岩田康	実10.3	B△ A▽勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都212R 12着/16頭+0.9秒 09/06 2札幌510R 4着/16頭+0.3秒 07/20 1函館129R 10着/13頭+0.7秒 06/29 1函館612R 2着/14頭+0.2秒 06/15 1函館211R 6着/14頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 9.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 -25% ※ 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	ピコアーガイル	横山和	実4.7	B○ A△勝率7% EV-65% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.3着と低調／125日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8秒 04/19 3中山79R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 21.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 -66% ※ 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	ライツユーアップ推奨	丹内	実28.6	B▽ A▽勝率7% EV+102% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ28.6倍で期待値+104%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 10/04 3京都16R 15着/16頭+2.0秒 08/03 3中京410R 10着/16頭+1.9秒 07/20 2小倉86R 4着/9頭+1.1秒 06/01 2京都126R 12着/14頭+1.9秒 03/22 2中京311R 13着/18頭+1.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +102% ※ 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	キーガッツ	斎藤	実11.9	B△ A▲勝率7% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都18R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京62R 4着/16頭+0.5秒 11/15 3福島32R 5着/16頭+0.8秒 10/19 4新潟212R 2着/14頭+0.7秒 08/09 3中京55R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -14% ※ 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	ジーベック	古川奈	実13.0	B▽ A▽勝率7% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都88R 8着/15頭+0.9秒 01/17 1中山68R 6着/16頭+0.7秒 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.9% / 期待値 -10% ※ 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	キープサインオン推奨	浜中	実21.4	B▽ A△勝率7% EV+55% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+52%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/09 5東京212R 16着/18頭+1.4秒 09/13 4中山310R 8着/11頭+0.5秒 07/13 2福島67R 1着/15頭勝利 04/13 3中山68R 14着/16頭+2.2秒 03/22 2中山73R 1着/16頭勝利
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 16着 (大敗) △ ローテーション 244日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +55% ※ 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	アスクケンタッキー	武豊	実3.0	B× A×勝率7% EV-78% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 33.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.2% / 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。
8	フレッシュラン	河原田	実30.7	B▽ A▽勝率7% EV+119% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 12着/14頭+0.7秒 10/18 3京都69R 11着/12頭+2.8秒 09/27 4中山812R 8着/16頭+0.5秒 07/06 2福島49R 16着/16頭+14.7秒 03/16 2中京210R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +119% ※ 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	レイユール	嶋田	実12.5	B▽ A▽勝率7% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山612R 16着/16頭+1.7秒 12/13 5中山37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島512R 10着/16頭+0.5秒 09/07 4中山212R 9着/16頭+0.5秒 08/16 2新潟76R 9着/11頭+1.7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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 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。
10	エルサトアナ	遠藤	実39.1	B▽ A▽勝率7% EV+174% 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／90日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 16着/16頭+3.8秒 12/20 5阪神512R 11着/16頭+1.1秒 11/15 4京都39R 8着/15頭+0.8秒 10/05 3京都212R 8着/16頭+0.6秒 08/16 1札幌710R 5着/13頭+0.2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 10.7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) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.0% / 期待値 +175% ※ 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	ラスティングスノー	横山琉	実11.3	B△ A○勝率7% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均16.7着と低調）
前5走 12/14 5阪神411R 16着/18頭+1.8秒 10/04 3京都19R 1着/8頭勝利 08/30 2札幌31R 1着/8頭勝利 08/10 1札幌65R 2着/12頭+0.1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 16.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 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。
12	ヴィヴァクラウン	横山武	実9.5	B▲ A▽勝率7% EV-32% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6秒 11/09 3福島212R 5着/16頭+0.5秒 10/18 4東京67R 14着/17頭+1.5秒 08/03 1札幌59R 13着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 7.1% (オッズ暗示: 10.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 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。
13	モレポブラーノ	小沢	実36.8	B▽ A△勝率7% EV+166% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉33R 1着/16頭勝利 11/30 4京都87R 11着/16頭+1.7秒 11/16 3福島43R 2着/15頭+0.2秒 08/30 4中京312R 10着/12頭+2.1秒 08/09 3中京510R 5着/14頭+0.8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) +162% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +167% ※ 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	ムチャスグラシアス	佐々木	実58.9	B▽ A▽勝率7% EV+310% 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12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山79R 13着/16頭+1.5秒 11/09 5東京28R 13着/16頭+2.8秒 09/06 2札幌510R 7着/16頭+0.6秒 08/30 2札幌312R 1着/15頭勝利 08/10 1札幌67R 8着/15頭+1.1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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +320% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +310% ※ 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 ×

アスクケンタッキー

騎手武豊

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2ピコアーガイル

4.7倍

EV -66%

▲A:▽12ヴィヴァクラウン

9.5倍

EV -32%

出走馬全14頭

×A:×7

アスクケンタッキー

武豊

3.0倍

-78%

›

○A:△2

ピコアーガイル

横山和

4.7倍

-66%

›

▲A:▽12

ヴィヴァクラウン

横山武

9.5倍

-32%

›

△A:▽1

トウカイエルデ

岩田康

10.3倍

-26%

›

△A:○11

ラスティングスノー

横山琉

11.3倍

-19%

›

△A:▲4

キーガッツ

斎藤

11.9倍

-15%

›

▽A:▽9

レイユール

嶋田

12.5倍

-10%

›

▽A:▽5

ジーベック

古川奈

13.0倍

-7%

›

▽A:△6

キープサインオン

浜中

21.4倍

+52%

›

▽A:▽3

ライツユーアップ

丹内

28.6倍

+104%

›

▽A:▽8

フレッシュラン

河原田

30.7倍

+119%

›

▽A:△13

モレポブラーノ

小沢

36.8倍

+162%

›

▽A:▽10

エルサトアナ

遠藤

39.1倍

+179%

›

▽A:▽14

ムチャスグラシアス

佐々木

58.9倍

+320%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ライツユーアップ実28.6倍期待値 +104% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 6 キープサインオン実21.4倍期待値 +52% 推奨 14.0〜30.0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

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トウカイエルデ	岩田康	実10.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／119日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都212R 12着/16頭+0.9秒 09/06 2札幌510R 4着/16頭+0.3秒 07/20 1函館129R 10着/13頭+0.7秒 06/29 1函館612R 2着/14頭+0.2秒 06/15 1函館211R 6着/14頭+0.6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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	ピコアーガイル	横山和	実4.7	△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／125日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山28R 6着/16頭+0.6秒 11/08 3福島110R 9着/16頭+0.6秒 07/20 1函館129R 2着/13頭+0.3秒 05/10 2東京58R 11着/12頭+1.8秒 04/19 3中山79R 2着/13頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ライツユーアップ推奨	丹内	実28.6	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ28.6倍で期待値+102%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 10/04 3京都16R 15着/16頭+2.0秒 08/03 3中京410R 10着/16頭+1.9秒 07/20 2小倉86R 4着/9頭+1.1秒 06/01 2京都126R 12着/14頭+1.9秒 03/22 2中京311R 13着/18頭+1.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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	キーガッツ	斎藤	実11.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都18R 5着/16頭+0.6秒 12/21 5中京62R 4着/16頭+0.5秒 11/15 3福島32R 5着/16頭+0.8秒 10/19 4新潟212R 2着/14頭+0.7秒 08/09 3中京55R 1着/16頭勝利
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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
5	ジーベック	古川奈	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都88R 8着/15頭+0.9秒 01/17 1中山68R 6着/16頭+0.7秒 12/13 5中山312R 4着/13頭+0.8秒 11/30 5東京810R 8着/16頭+1.3秒 08/17 1札幌810R 3着/11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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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	キープサインオン推奨	浜中	実21.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+55%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/09 5東京212R 16着/18頭+1.4秒 09/13 4中山310R 8着/11頭+0.5秒 07/13 2福島67R 1着/15頭勝利 04/13 3中山68R 14着/16頭+2.2秒 03/22 2中山73R 1着/16頭勝利
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 16着 (大敗) △ ローテーション 244日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	アスクケンタッキー	武豊	実3.0	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 11/09 5東京29R 14着/15頭+3.8秒 10/04 3京都13R 1着/16頭勝利 ― ― ―
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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
8	フレッシュラン	河原田	実30.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.0着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉39R 12着/14頭+0.7秒 10/18 3京都69R 11着/12頭+2.8秒 09/27 4中山812R 8着/16頭+0.5秒 07/06 2福島49R 16着/16頭+14.7秒 03/16 2中京210R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
9	レイユール	嶋田	実12.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均14.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1中山612R 16着/16頭+1.7秒 12/13 5中山37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島512R 10着/16頭+0.5秒 09/07 4中山212R 9着/16頭+0.5秒 08/16 2新潟76R 9着/11頭+1.7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 14.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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	エルサトアナ	遠藤	実39.1	▽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／90日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都79R 16着/16頭+3.8秒 12/20 5阪神512R 11着/16頭+1.1秒 11/15 4京都39R 8着/15頭+0.8秒 10/05 3京都212R 8着/16頭+0.6秒 08/16 1札幌710R 5着/13頭+0.2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 10.7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) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
11	ラスティングスノー	横山琉	実11.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均16.7着と低調）
前5走 12/14 5阪神411R 16着/18頭+1.8秒 10/04 3京都19R 1着/8頭勝利 08/30 2札幌31R 1着/8頭勝利 08/10 1札幌65R 2着/12頭+0.1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 16.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 17着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
12	ヴィヴァクラウン	横山武	実9.5	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉29R 10着/16頭+0.8秒 11/22 3福島512R 12着/16頭+0.6秒 11/09 3福島212R 5着/16頭+0.5秒 10/18 4東京67R 14着/17頭+1.5秒 08/03 1札幌59R 13着/14頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 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 7.1% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
13	モレポブラーノ	小沢	実36.8	△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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉33R 1着/16頭勝利 11/30 4京都87R 11着/16頭+1.7秒 11/16 3福島43R 2着/15頭+0.2秒 08/30 4中京312R 10着/12頭+2.1秒 08/09 3中京510R 5着/14頭+0.8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) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
14	ムチャスグラシアス	佐々木	実58.9	▽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12.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山79R 13着/16頭+1.5秒 11/09 5東京28R 13着/16頭+2.8秒 09/06 2札幌510R 7着/16頭+0.6秒 08/30 2札幌312R 1着/15頭勝利 08/10 1札幌67R 8着/15頭+1.1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 12.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +310% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アスクケンタッキー

騎手武豊

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ラスティングスノー

11.3倍

EV -18%

▲4キーガッツ

11.9倍

EV -13%

出走馬全14頭

×7

アスクケンタッキー

武豊

3.0倍

-78%

›

○11

ラスティングスノー

横山琉

11.3倍

-18%

›

▲4

キーガッツ

斎藤

11.9倍

-13%

›

△6

キープサインオン

浜中

21.4倍

+55%

›

△13

モレポブラーノ

小沢

36.8倍

+166%

›

△2

ピコアーガイル

横山和

4.7倍

-65%

›

▽1

トウカイエルデ

岩田康

10.3倍

-25%

›

▽8

フレッシュラン

河原田

30.7倍

+119%

›

▽9

レイユール

嶋田

12.5倍

-11%

›

▽3

ライツユーアップ

丹内

28.6倍

+102%

›

▽12

ヴィヴァクラウン

横山武

9.5倍

-32%

›

▽10

エルサトアナ

遠藤

39.1倍

+174%

›

▽14

ムチャスグラシアス

佐々木

58.9倍

+310%

›

▽5

ジーベック

古川奈

13.0倍

-9%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ライツユーアップ実28.6倍期待値 +104% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 6 キープサインオン実21.4倍期待値 +52% 推奨 14.0〜30.0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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