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24.7	B▽ A▽勝率8% EV+90% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+90%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) +90% (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 7位 / 勝率 7.7% / 期待値 +91% ※ 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4.7	B○ A○勝率8% EV-63% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.7% / 期待値 -64% ※ 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45.7	B▽ A▽勝率8% EV+248% 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) +251% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.6% / 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。
5	ミッキージュエリー	丹内	実8.9	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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.2%) △ 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18.7	B▽ A△勝率8% EV+44% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 +45% ※ 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4.1	B× A×勝率8% EV-68% 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 24.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.7% / 期待値 -68% ※ 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5.9	B▲ A▲勝率8% EV-54% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ 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30.4	B▽ A▽勝率8% EV+134% 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) +133% (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 9位 / 勝率 7.7% / 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。
10	ウイントレメンデス	横山和	実9.3	B△ A△勝率8% EV-28% 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.7% / 期待値 -28% ※ 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	ソリダリティ推奨	岩田康	実28.3	B▽ A▽勝率8% EV+118% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.3倍で期待値+117%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.7% / 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。
12	ウィープディライト推奨	斎藤	実25.8	B▽ A▽勝率8% EV+96% 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（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) +98% (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 11位 / 勝率 7.6% / 期待値 +97% ※ 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30.7	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) +136% (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 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

4.1倍

AI期待値

-68%

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

4.7倍

EV -63%

▲A:▲8インヴォーグ

5.9倍

EV -54%

出走馬全13頭

×A:×7

インパクトシー

横山琉

4.1倍

-68%

›

○A:○3

ダンツファイター

武豊

4.7倍

-63%

›

▲A:▲8

インヴォーグ

北村友

5.9倍

-54%

›

△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

8.9倍

-31%

›

△A:△10

ウイントレメンデス

横山和

9.3倍

-28%

›

▽A:△6

ショウナンサムデイ

池添

18.7倍

+43%

›

▽A:▽2

アイスグリーン

小沢

24.7倍

+90%

›

▽A:▽12

ウィープディライト

斎藤

25.8倍

+98%

›

▽A:▽11

ソリダリティ

岩田康

28.3倍

+117%

›

▽A:▽9

ドゥカート

佐々木

30.4倍

+133%

›

▽A:▽13

ピンクジン

古川吉

30.7倍

+136%

›

▽A:▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

45.7倍

+251%

›

💡 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18.7倍期待値 +44% 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 11 ソリダリティ実28.3倍期待値 +117% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 12 ウィープディライト実25.8倍期待値 +98% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 2 アイスグリーン実24.7倍期待値 +89% 推奨 13.0〜30.0倍 200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24.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+90%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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
3	ダンツファイター	武豊	実4.7	○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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (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。
4	ノーブルスカイ	吉田隼	実45.7	▽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) +248% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
5	ミッキージュエリー	丹内	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: 11.2%) ※ 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	ショウナンサムデイ推奨	池添	実18.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	インパクトシー	横山琉	実4.1	×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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	インヴォーグ	北村友	実5.9	▲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: 16.9%) ※ 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。
9	ドゥカート	佐々木	実30.4	▽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) +134% (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。
10	ウイントレメンデス	横山和	実9.3	△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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
11	ソリダリティ推奨	岩田康	実28.3	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.3倍で期待値+118%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) +118% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (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。
12	ウィープディライト推奨	斎藤	実25.8	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+96%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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
13	ピンクジン	古川吉	実30.7	▽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: 3.3%) ※ 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。

🎯 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

4.1倍

AI期待値

-68%

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

4.7倍

EV -63%

▲8インヴォーグ

5.9倍

EV -54%

出走馬全13頭

×7

インパクトシー

横山琉

4.1倍

-68%

›

○3

ダンツファイター

武豊

4.7倍

-63%

›

▲8

インヴォーグ

北村友

5.9倍

-54%

›

△5

ミッキージュエリー

丹内

8.9倍

-31%

›

△6

ショウナンサムデイ

池添

18.7倍

+44%

›

△10

ウイントレメンデス

横山和

9.3倍

-28%

›

▽2

アイスグリーン

小沢

24.7倍

+90%

›

▽11

ソリダリティ

岩田康

28.3倍

+118%

›

▽9

ドゥカート

佐々木

30.4倍

+134%

›

×1

カテリーナ

浜中

6.3倍

-51%

›

▽12

ウィープディライト

斎藤

25.8倍

+96%

›

▽4

ノーブルスカイ

吉田隼

45.7倍

+248%

›

▽13

ピンクジン

古川吉

30.7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18.7倍期待値 +44% 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 11 ソリダリティ実28.3倍期待値 +117% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 12 ウィープディライト実25.8倍期待値 +98% 推奨 13.0〜30.0倍 200円
単勝 2 アイスグリーン実24.7倍期待値 +89% 推奨 13.0〜30.0倍 200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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