函館 4R 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

4R 函館競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミカレオス	荻野琢	実176.9	B▽ A▽勝率6% EV+996% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都36R 14着/18頭+2.4秒 12/20 5阪神52R 15着/16頭+2.6秒 10/12 3京都45R 13着/13頭+6.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.2% / 期待値 +996% ※ 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	ダイナソーコー	鮫島駿	実53.3	B▽ A▽勝率6% EV+230% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 8着/18頭+1.3秒 01/04 1中山16R 4着/17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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.2% / 期待値 +230% ※ 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	ラッキーシグネチャ	北村友	実11.8	B△ A◎勝率7% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -23% ※ 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	タケルフォーカス	古川吉	実6.5	B○ A×勝率6% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／71日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都23R 7着/10頭+2.3秒 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.2% / 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。
5	ウインブリザード推奨	▲遠藤	実22.0	B▽ A△勝率6% EV+38% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+37%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/15 3福島33R 10着/16頭+0.9秒 09/28 4中山95R 8着/17頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 +38% ※ 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	マジックファイヤー	☆舟山	実12.1	B△ A▽勝率6% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 2京都12R 5着/9頭+1.8秒 11/09 4京都23R 6着/8頭+1.0秒 10/19 3京都75R 2着/11頭+0.2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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.2% / 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。
7	ブリックアブラック	◇古川奈	実91.9	B▽ A▽勝率6% EV+469% 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）
前5走 01/24 1小倉12R 12着/16頭+2.2秒 11/08 5東京16R 8着/13頭+0.9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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +474% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.2% / 期待値 +470% ※ 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	レジーナレガリア	小沢	実31.7	B▽ A▽勝率6% EV+96% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神83R 15着/18頭+1.6秒 08/31 4中京41R 11着/13頭+1.3秒 08/09 3中京54R 9着/10頭+1.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 148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 6.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.2% / 期待値 +96% ※ 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	レフィノス	横山琉	実175.1	B▽ A▽勝率6% EV+985% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山15R 17着/18頭+4.0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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +994% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.2% / 期待値 +985% ※ 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	モヴシエラ	▲和田陽	実36.2	B▽ A△勝率6% EV+127% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神44R 11着/11頭+2.2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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +128% ※ 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	アグアフレスカ推奨	☆長浜	実29.0	B▽ A△勝率6% EV+82% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+81%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山46R 8着/17頭+0.8秒 12/13 5中山35R 10着/13頭+1.4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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 +82% ※ 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	デイズインザサン	▲大久保	実96.6	B▽ A▽勝率6% EV+507% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +503% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +507% ※ 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	ヴィラジョヴィス	丹内	実1.9	B× A○勝率6% EV-88% 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 11/22 4京都54R 7着/11頭+1.3秒 11/01 3京都103R 4着/8頭+1.1秒 08/02 1札幌31R 2着/8頭+0.1秒 07/12 1函館95R 3着/7頭+0.7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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 52.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.3% / 期待値 -88% ※ 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	ダディーズソード	浜中	実11.1	B△ A▲勝率6% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（152日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 8着/18頭+0.9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 7.5着 (不振) △ ローテーション 152日休養明け × 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 6.2% (オッズ暗示: 9.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.3% / 期待値 -30% ※ 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。
15	ハルノアメ	★河原田	実7.6	B▲ A×勝率6% EV-52% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 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 6.2% (オッズ暗示: 13.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.2% / 期待値 -53% ※ 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。
16	テンバコウクウ	斎藤	実69.8	B▽ A▽勝率6% EV+332% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 01/17 1中山62R 13着/16頭+4.1秒 10/18 4新潟12R 13着/14頭+4.8秒 09/20 4中山61R 9着/13頭+3.4秒 09/06 2札幌51R 8着/10頭+2.7秒 06/28 1函館55R 15着/16頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +336% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.2% / 期待値 +333% ※ 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 ○

ヴィラジョヴィス

騎手丹内

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-88%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4タケルフォーカス

6.5倍

EV -59%

▲A:×15ハルノアメ

7.6倍

EV -52%

出走馬全16頭

×A:○13

ヴィラジョヴィス

丹内

1.9倍

-88%

›

○A:×4

タケルフォーカス

古川吉

6.5倍

-59%

›

▲A:×15

ハルノアメ

★河原田

7.6倍

-52%

›

△A:▲14

ダディーズソード

浜中

11.1倍

-30%

›

△A:◎3

ラッキーシグネチャ

北村友

11.8倍

-26%

›

△A:▽6

マジックファイヤー

☆舟山

12.1倍

-24%

›

▽A:△5

ウインブリザード

▲遠藤

22.0倍

+37%

›

▽A:△11

アグアフレスカ

☆長浜

29.0倍

+81%

›

▽A:▽8

レジーナレガリア

小沢

31.7倍

+98%

›

▽A:△10

モヴシエラ

▲和田陽

36.2倍

+126%

›

▽A:▽2

ダイナソーコー

鮫島駿

53.3倍

+233%

›

▽A:▽16

テンバコウクウ

斎藤

69.8倍

+336%

›

▽A:▽7

ブリックアブラック

◇古川奈

91.9倍

+474%

›

▽A:▽12

デイズインザサン

▲大久保

96.6倍

+503%

›

▽A:▽9

レフィノス

横山琉

175.1倍

+994%

›

▽A:▽1

ミカレオス

荻野琢

176.9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)

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 11 アグアフレスカ実29.0倍期待値 +81% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 5 ウインブリザード実22.0倍期待値 +37% 推奨 16.0〜30.0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

4R 函館競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ミカレオス	荻野琢	実176.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1京都36R 14着/18頭+2.4秒 12/20 5阪神52R 15着/16頭+2.6秒 10/12 3京都45R 13着/13頭+6.5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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +996% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
2	ダイナソーコー	鮫島駿	実53.3	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 8着/18頭+1.3秒 01/04 1中山16R 4着/17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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ラッキーシグネチャ	北村友	実11.8	◎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 3 ◎ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	タケルフォーカス	古川吉	実6.5	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／71日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都23R 7着/10頭+2.3秒 12/14 5阪神41R 3着/11頭+1.0秒 09/27 4阪神85R 8着/11頭+1.9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 5.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ウインブリザード推奨	▲遠藤	実22.0	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/15 3福島33R 10着/16頭+0.9秒 09/28 4中山95R 8着/17頭+1.0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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	マジックファイヤー	☆舟山	実12.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 2京都12R 5着/9頭+1.8秒 11/09 4京都23R 6着/8頭+1.0秒 10/19 3京都75R 2着/11頭+0.2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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ブリックアブラック	◇古川奈	実91.9	▽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）
前5走 01/24 1小倉12R 12着/16頭+2.2秒 11/08 5東京16R 8着/13頭+0.9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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +469% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
8	レジーナレガリア	小沢	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.3着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神83R 15着/18頭+1.6秒 08/31 4中京41R 11着/13頭+1.3秒 08/09 3中京54R 9着/10頭+1.4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 13.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 148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 6.2% (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。
9	レフィノス	横山琉	実175.1	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5中山15R 17着/18頭+4.0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 10.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +985% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	モヴシエラ	▲和田陽	実36.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5阪神44R 11着/11頭+2.2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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
11	アグアフレスカ推奨	☆長浜	実29.0	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+82%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山46R 8着/17頭+0.8秒 12/13 5中山35R 10着/13頭+1.4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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
12	デイズインザサン	▲大久保	実96.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +507% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
13	ヴィラジョヴィス	丹内	実1.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 11/22 4京都54R 7着/11頭+1.3秒 11/01 3京都103R 4着/8頭+1.1秒 08/02 1札幌31R 2着/8頭+0.1秒 07/12 1函館95R 3着/7頭+0.7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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
14	ダディーズソード	浜中	実11.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（152日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 8着/18頭+0.9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 7.5着 (不振) △ ローテーション 152日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
15	ハルノアメ	★河原田	実7.6	×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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山82R 10着/16頭+2.8秒 12/27 5中山74R 6着/18頭+0.5秒 10/18 4東京65R 12着/16頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
16	テンバコウクウ	斎藤	実69.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 01/17 1中山62R 13着/16頭+4.1秒 10/18 4新潟12R 13着/14頭+4.8秒 09/20 4中山61R 9着/13頭+3.4秒 09/06 2札幌51R 8着/10頭+2.7秒 06/28 1函館55R 15着/16頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +332% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラッキーシグネチャ

騎手北村友

単勝オッズ

11.8倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ヴィラジョヴィス

1.9倍

EV -88%

▲14ダディーズソード

11.1倍

EV -30%

出走馬全16頭

◎3

ラッキーシグネチャ

北村友

11.8倍

-23%

›

○13

ヴィラジョヴィス

丹内

1.9倍

-88%

›

▲14

ダディーズソード

浜中

11.1倍

-30%

›

△5

ウインブリザード

▲遠藤

22.0倍

+38%

›

△11

アグアフレスカ

☆長浜

29.0倍

+82%

›

△10

モヴシエラ

▲和田陽

36.2倍

+127%

›

▽12

デイズインザサン

▲大久保

96.6倍

+507%

›

×4

タケルフォーカス

古川吉

6.5倍

-59%

›

×15

ハルノアメ

★河原田

7.6倍

-52%

›

▽6

マジックファイヤー

☆舟山

12.1倍

-25%

›

▽8

レジーナレガリア

小沢

31.7倍

+96%

›

▽2

ダイナソーコー

鮫島駿

53.3倍

+230%

›

▽16

テンバコウクウ

斎藤

69.8倍

+332%

›

▽7

ブリックアブラック

◇古川奈

91.9倍

+469%

›

▽9

レフィノス

横山琉

175.1倍

+985%

›

▽1

ミカレオス

荻野琢

176.9倍

+996%

›

💡 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 11 アグアフレスカ実29.0倍期待値 +81% 推奨 16.0〜30.0倍 100円
単勝 5 ウインブリザード実22.0倍期待値 +37% 推奨 16.0〜30.0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

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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