函館 3R 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

3R 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファントムグレース	小沢	実183.4	B▽ A▽勝率7% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
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 1 ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.1% / 期待値 +1198% ※ 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	サクセスゴールド推奨	吉田隼	実20.0	B△ A▽勝率7% EV+41% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山84R 7着/15頭+1.0秒 01/11 1中山45R 4着/16頭+0.6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 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.1% / 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。
3	コーリンクレア推奨	横山和	実27.9	B△ A▽勝率7% EV+97% 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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 🌟◎ 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 7.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 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。
4	ジャストアダッシュ	▲和田陽	実36.4	B▽ A▽勝率7% EV+157% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／66日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都61R 8着/14頭+2.2秒 10/25 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 09/27 4阪神81R 5着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神11R 7着/9頭+1.4秒 07/19 2小倉75R 6着/9頭+1.3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 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (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 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +158% ※ 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	セラサイト推奨	斎藤	実29.7	B▽ A▽勝率7% EV+110% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ29.7倍で期待値+112%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/10 1京都31R 4着/16頭+1.4秒 12/27 5阪神73R 11着/16頭+1.8秒 10/26 4新潟41R 9着/13頭+2.0秒 09/13 4阪神36R 9着/13頭+2.7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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +110% ※ 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	ゴーントゥファー	☆長浜	実102.0	B▽ A△勝率7% EV+633% 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／98日ぶりの実戦）
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 6 ◎ 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) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +628% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +634% ※ 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	ロスニーニョス	古川吉	実136.5	B▽ A▽勝率7% EV+865% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/21 5阪神64R 12着/12頭+2.8秒 12/06 5阪神15R 6着/10頭+1.0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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +875% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.1% / 期待値 +866% ※ 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	ハイテイラオユエ	横山武	実11.8	B▲ A△勝率7% EV-16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 11/09 5東京26R 10着/15頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 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。
9	エクラドット	丹内	実15.1	B△ A▲勝率7% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山85R 15着/18頭+1.6秒 08/24 3新潟25R 11着/14頭+2.0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 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 +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。
10	ホウオウロレンシア	☆舟山	実7.3	B○ A△勝率7% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／前走3着）
前5走 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
11	コサージュ	横山琉	実49.9	B▽ A▽勝率7% EV+253% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都71R 9着/14頭+1.5秒 11/15 4京都36R 9着/16頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 140日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +253% ※ 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	ビンバラ	佐々木	実1.3	B× A×勝率7% EV-90% 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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.4% / 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	アドバンスジェンヌ	▲遠藤	実92.0	B▽ A○勝率7% EV+582% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +557% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.4% / 期待値 +583% ※ 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	スリーケイ	鮫島駿	実45.6	B▽ A▽勝率7% EV+222% 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）
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 14 ◎ 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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +223% ※ 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 ×

ビンバラ

騎手佐々木

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ホウオウロレンシア

7.3倍

EV -47%

▲A:△8ハイテイラオユエ

11.8倍

EV -15%

出走馬全14頭

×A:×12

ビンバラ

佐々木

1.3倍

-90%

›

○A:△10

ホウオウロレンシア

☆舟山

7.3倍

-47%

›

▲A:△8

ハイテイラオユエ

横山武

11.8倍

-15%

›

△A:▲9

エクラドット

丹内

15.1倍

+7%

›

△A:▽2

サクセスゴールド

吉田隼

20.0倍

+42%

›

△A:▽3

コーリンクレア

横山和

27.9倍

+99%

›

▽A:▽5

セラサイト

斎藤

29.7倍

+112%

›

▽A:▽4

ジャストアダッシュ

▲和田陽

36.4倍

+159%

›

▽A:▽14

スリーケイ

鮫島駿

45.6倍

+225%

›

▽A:▽11

コサージュ

横山琉

49.9倍

+256%

›

▽A:○13

アドバンスジェンヌ

▲遠藤

92.0倍

+557%

›

▽A:△6

ゴーントゥファー

☆長浜

102.0倍

+628%

›

▽A:▽7

ロスニーニョス

古川吉

136.5倍

+875%

›

▽A:▽1

ファントムグレース

小沢

183.4倍

+999%

›

💡 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 2 サクセスゴールド実20.0倍期待値 +41% 推奨 14.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 セラサイト実29.7倍期待値 +112% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 3 コーリンクレア実27.9倍期待値 +99% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 2 サクセスゴールド実20.0倍期待値 +42% 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

3R 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファントムグレース	小沢	実183.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
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 1 ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
2	サクセスゴールド推奨	吉田隼	実20.0	▽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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山84R 7着/15頭+1.0秒 01/11 1中山45R 4着/16頭+0.6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 5.0着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	コーリンクレア推奨	横山和	実27.9	▽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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 6.0着 🌟◎ 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 7.1% (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。
4	ジャストアダッシュ	▲和田陽	実36.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着／66日ぶりの実戦）
前5走 11/23 4京都61R 8着/14頭+2.2秒 10/25 3京都81R 2着/14頭+0.0秒 09/27 4阪神81R 5着/15頭+1.4秒 09/06 4阪神11R 7着/9頭+1.4秒 07/19 2小倉75R 6着/9頭+1.3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 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	セラサイト推奨	斎藤	実29.7	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ29.7倍で期待値+110%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/10 1京都31R 4着/16頭+1.4秒 12/27 5阪神73R 11着/16頭+1.8秒 10/26 4新潟41R 9着/13頭+2.0秒 09/13 4阪神36R 9着/13頭+2.7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 5.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
6	ゴーントゥファー	☆長浜	実102.0	△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／98日ぶりの実戦）
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 6 ◎ 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) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +633% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
7	ロスニーニョス	古川吉	実136.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/21 5阪神64R 12着/12頭+2.8秒 12/06 5阪神15R 6着/10頭+1.0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 6.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +865% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	ハイテイラオユエ	横山武	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 11/09 5東京26R 10着/15頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
9	エクラドット	丹内	実15.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山85R 15着/18頭+1.6秒 08/24 3新潟25R 11着/14頭+2.0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 10.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
10	ホウオウロレンシア	☆舟山	実7.3	△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8.0着と低調／前走3着）
前5走 11/30 5東京86R 6着/12頭+1.4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 8.0着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
11	コサージュ	横山琉	実49.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都71R 9着/14頭+1.5秒 11/15 4京都36R 9着/16頭+2.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ ローテーション 140日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	ビンバラ	佐々木	実1.3	×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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	アドバンスジェンヌ	▲遠藤	実92.0	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +582% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
14	スリーケイ	鮫島駿	実45.6	▽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）
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 14 ◎ 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) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビンバラ

騎手佐々木

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-90%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13アドバンスジェンヌ

92.0倍

EV +582%

▲9エクラドット

15.1倍

EV +8%

出走馬全14頭

×12

ビンバラ

佐々木

1.3倍

-90%

›

○13

アドバンスジェンヌ

▲遠藤

92.0倍

+582%

›

▲9

エクラドット

丹内

15.1倍

+8%

›

△6

ゴーントゥファー

☆長浜

102.0倍

+633%

›

△10

ホウオウロレンシア

☆舟山

7.3倍

-48%

›

△8

ハイテイラオユエ

横山武

11.8倍

-16%

›

▽2

サクセスゴールド

吉田隼

20.0倍

+41%

›

▽3

コーリンクレア

横山和

27.9倍

+97%

›

▽5

セラサイト

斎藤

29.7倍

+110%

›

▽4

ジャストアダッシュ

▲和田陽

36.4倍

+157%

›

▽14

スリーケイ

鮫島駿

45.6倍

+222%

›

▽11

コサージュ

横山琉

49.9倍

+253%

›

▽7

ロスニーニョス

古川吉

136.5倍

+865%

›

▽1

ファントムグレース

小沢

183.4倍

+999%

›

💡 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 2 サクセスゴールド実20.0倍期待値 +41% 推奨 14.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 5 セラサイト実29.7倍期待値 +112% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 3 コーリンクレア実27.9倍期待値 +99% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 2 サクセスゴールド実20.0倍期待値 +42% 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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