函館 11R 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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カテリーナ	浜中	実6.3	B△ A×勝率8% EV-51% 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4走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／229日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 15着/16頭+0.7秒 09/07 2札幌610R 7着/14頭+0.5秒 08/09 1札幌510R 2着/11頭+0.3秒 07/19 1函館1110R 5着/14頭+0.5秒 06/14 1函館110R 2着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 229日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 15.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.6% / 期待値 -52% ※ 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	アイスグリーン推奨	小沢	実25.7	B▽ A▽勝率8% EV+94% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 440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 7.7% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.7% / 期待値 +95% ※ 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	ダンツファイター	武豊	実4.4	B○ A○勝率8% EV-65% 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3着）
前5走 01/05 1中山210R 1着/11頭勝利 12/14 5中山49R 2着/12頭+0.1秒 11/02 4東京1112R 3着/13頭+0.2秒 08/17 1札幌812R 11着/14頭+3.0秒 06/15 3東京47R 1着/14頭勝利
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 3着 (好走) × 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 7.7% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.7% / 期待値 -65% ※ 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	ノーブルスカイ	吉田隼	実42.5	B▽ A▽勝率8% EV+220% 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／62日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4秒 11/16 4京都412R 5着/12頭+0.5秒 04/27 2京都210R 15着/16頭+1.0秒 04/12 2阪神510R 13着/16頭+1.0秒 02/10 1京都38R 1着/8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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.6% / 期待値 +221% ※ 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	ミッキージュエリー	丹内	実9.0	B△ A△勝率8% EV-31% 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8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都410R 2着/15頭+0.1秒 11/08 4京都110R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神411R 16着/17頭+2.8秒 07/13 1函館109R 1着/11頭勝利 05/11 2京都67R 1着/8頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -31% ※ 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	ショウナンサムデイ推奨	池添	実17.4	B▽ A△勝率8% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+33%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4秒 07/26 1札幌18R 1着/5頭勝利 04/19 3中山76R 4着/8頭+0.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
7	インパクトシー	横山琉	実4.3	B× A×勝率8% EV-66% 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67%と好調／前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 3着/13頭+0.4秒 11/15 3福島39R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4東京98R 4着/15頭+0.1秒 09/28 4中山97R 2着/16頭+0.1秒 07/19 1函館119R 2着/14頭+0.8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 67% (絶好調) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 23.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.7% / 期待値 -67% ※ 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	インヴォーグ	北村友	実6.0	B▲ A▲勝率8% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/24 1小倉111R 6着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 4着/11頭+0.2秒 10/19 3京都711R 9着/18頭+0.9秒 09/07 4阪神28R 1着/5頭勝利 07/13 2小倉68R 1着/16頭勝利
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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.7% / 期待値 -54% ※ 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	ドゥカート	佐々木	実31.4	B▽ A▽勝率8% EV+141% 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 01/24 1中山89R 1着/9頭勝利 01/05 1中山210R 6着/11頭+0.7秒 12/14 5中山49R 9着/12頭+1.1秒 09/28 4中山910R 2着/13頭+0.2秒 09/07 2札幌610R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.7% / 期待値 +141% ※ 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	ウイントレメンデス	横山和	実9.6	B△ A△勝率8% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都110R 2着/9頭+0.0秒 11/22 4京都510R 3着/16頭+0.5秒 10/04 3京都18R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌59R 1着/15頭勝利 04/06 2阪神46R 7着/11頭+0.7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 6.3着 △ ローテーション 90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 7.7% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 期待値 -27% ※ 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	ソリダリティ	岩田康	実30.2	B▽ A▽勝率8% EV+131% 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0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7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 5.0着 × 当競馬場適性 12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) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.7% / 期待値 +132% ※ 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	ウィープディライト推奨	斎藤	実25.1	B▽ A▽勝率8% EV+89% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+93%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 2京都210R 6着/8頭+0.9秒 01/11 1京都410R 11着/15頭+1.0秒 11/16 4京都412R 4着/12頭+0.5秒 10/13 4東京510R 8着/8頭+0.6秒 06/15 3東京410R 14着/15頭+7.8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) △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.6% / 期待値 +90% ※ 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	ピンクジン	古川吉	実31.3	B▽ A▽勝率8% EV+131% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 392日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.5% / 期待値 +132% ※ 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 ×

インパクトシー

騎手横山琉

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ダンツファイター

4.4倍

EV -66%

▲A:▲8インヴォーグ

6.0倍

EV -53%

出走馬全13頭

×A:×7

インパクトシー

横山琉

4.3倍

-66%

›

○A:○3

ダンツファイター

武豊

4.4倍

-66%

›

▲A:▲8

インヴォーグ

北村友

6.0倍

-53%

›

△A:×1

カテリーナ

浜中

6.3倍

-51%

›

△A:△5

ミッキージュエリー

丹内

9.0倍

-30%

›

△A:△10

ウイントレメンデス

横山和

9.6倍

-26%

›

▽A:△6

ショウナンサムデイ

池添

17.4倍

+33%

›

▽A:▽12

ウィープディライト

斎藤

25.1倍

+93%

›

▽A:▽2

アイスグリーン

小沢

25.7倍

+97%

›

▽A:▽11

ソリダリティ

岩田康

30.2倍

+132%

›

▽A:▽13

ピンクジン

古川吉

31.3倍

+140%

›

▽A:▽9

ドゥカート

佐々木

31.4倍

+141%

›

▽A:▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

42.5倍

+226%

›

💡 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 6 ショウナンサムデイ実17.4倍期待値 +34% 推奨 12.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 アイスグリーン実25.7倍期待値 +97% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 12 ウィープディライト実25.1倍期待値 +93% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 6 ショウナンサムデイ実17.4倍期待値 +33% 推奨 13.0〜30.0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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カテリーナ	浜中	実6.3	×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4走で勝率50%と適性高／直近3走平均8.0着と低調／229日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 15着/16頭+0.7秒 09/07 2札幌610R 7着/14頭+0.5秒 08/09 1札幌510R 2着/11頭+0.3秒 07/19 1函館1110R 5着/14頭+0.5秒 06/14 1函館110R 2着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 229日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (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。
2	アイスグリーン推奨	小沢	実25.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+94%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7秒 04/27 2京都210R 11着/16頭+0.7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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 440日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
3	ダンツファイター	武豊	実4.4	○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3着）
前5走 01/05 1中山210R 1着/11頭勝利 12/14 5中山49R 2着/12頭+0.1秒 11/02 4東京1112R 3着/13頭+0.2秒 08/17 1札幌812R 11着/14頭+3.0秒 06/15 3東京47R 1着/14頭勝利
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 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (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。
4	ノーブルスカイ	吉田隼	実42.5	▽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／62日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5阪神210R 5着/18頭+0.4秒 11/16 4京都412R 5着/12頭+0.5秒 04/27 2京都210R 15着/16頭+1.0秒 04/12 2阪神510R 13着/16頭+1.0秒 02/10 1京都38R 1着/8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戦の調子平均 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
5	ミッキージュエリー	丹内	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.7着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1京都410R 2着/15頭+0.1秒 11/08 4京都110R 2着/12頭+0.1秒 09/14 4阪神411R 16着/17頭+2.8秒 07/13 1函館109R 1着/11頭勝利 05/11 2京都67R 1着/8頭勝利
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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
6	ショウナンサムデイ推奨	池添	実17.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 11/16 5東京410R 9着/11頭+0.9秒 09/28 4中山910R 1着/13頭勝利 08/30 2札幌311R 2着/14頭+0.4秒 07/26 1札幌18R 1着/5頭勝利 04/19 3中山76R 4着/8頭+0.6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 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (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。
7	インパクトシー	横山琉	実4.3	×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67%と好調／前走3着／90日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 3着/13頭+0.4秒 11/15 3福島39R 2着/16頭+0.0秒 10/26 4東京98R 4着/15頭+0.1秒 09/28 4中山97R 2着/16頭+0.1秒 07/19 1函館119R 2着/14頭+0.8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 67% (絶好調) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (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。
8	インヴォーグ	北村友	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/24 1小倉111R 6着/18頭+0.2秒 11/16 5東京410R 4着/11頭+0.2秒 10/19 3京都711R 9着/18頭+0.9秒 09/07 4阪神28R 1着/5頭勝利 07/13 2小倉68R 1着/16頭勝利
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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (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。
9	ドゥカート	佐々木	実31.4	▽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 01/24 1中山89R 1着/9頭勝利 01/05 1中山210R 6着/11頭+0.7秒 12/14 5中山49R 9着/12頭+1.1秒 09/28 4中山910R 2着/13頭+0.2秒 09/07 2札幌610R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
10	ウイントレメンデス	横山和	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（90日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都110R 2着/9頭+0.0秒 11/22 4京都510R 3着/16頭+0.5秒 10/04 3京都18R 1着/12頭勝利 09/06 2札幌59R 1着/15頭勝利 04/06 2阪神46R 7着/11頭+0.7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 6.3着 △ ローテーション 90日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
11	ソリダリティ	岩田康	実30.2	▽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0%と苦戦傾向／433日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7秒 05/04 2東京49R 5着/13頭+0.7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 5.0着 × 当競馬場適性 12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) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
12	ウィープディライト推奨	斎藤	実25.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+89%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 2京都210R 6着/8頭+0.9秒 01/11 1京都410R 11着/15頭+1.0秒 11/16 4京都412R 4着/12頭+0.5秒 10/13 4東京510R 8着/8頭+0.6秒 06/15 3東京410R 14着/15頭+7.8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) △ ローテーション 160日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
13	ピンクジン	古川吉	実31.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場84走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2秒 06/14 1函館110R 3着/16頭+0.2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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 392日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

インパクトシー

騎手横山琉

単勝オッズ

4.3倍

AI期待値

-66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ダンツファイター

4.4倍

EV -65%

▲8インヴォーグ

6.0倍

EV -53%

出走馬全13頭

×7

インパクトシー

横山琉

4.3倍

-66%

›

○3

ダンツファイター

武豊

4.4倍

-65%

›

▲8

インヴォーグ

北村友

6.0倍

-53%

›

△5

ミッキージュエリー

丹内

9.0倍

-31%

›

△6

ショウナンサムデイ

池添

17.4倍

+41%

›

△10

ウイントレメンデス

横山和

9.6倍

-26%

›

▽2

アイスグリーン

小沢

25.7倍

+94%

›

▽11

ソリダリティ

岩田康

30.2倍

+131%

›

▽9

ドゥカート

佐々木

31.4倍

+141%

›

×1

カテリーナ

浜中

6.3倍

-51%

›

▽12

ウィープディライト

斎藤

25.1倍

+89%

›

▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

42.5倍

+220%

›

▽13

ピンクジン

古川吉

31.3倍

+131%

›

💡 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 6 ショウナンサムデイ実17.4倍期待値 +34% 推奨 12.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 2 アイスグリーン実25.7倍期待値 +97% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 12 ウィープディライト実25.1倍期待値 +93% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 6 ショウナンサムデイ実17.4倍期待値 +33% 推奨 13.0〜30.0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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