函館 9R 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

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルフーガ	斎藤	実15.4	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（91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0秒 11/16 5東京48R 9着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌47R 1着/13頭勝利 08/09 1札幌59R 2着/10頭+0.8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 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。
2	ジャズ推奨	吉田隼	実17.2	B△ A▽勝率7% EV+20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/17 1京都612R 4着/18頭+0.3秒 11/23 4京都69R 5着/13頭+0.5秒 10/26 4新潟49R 1着/14頭勝利 06/01 2東京126R 6着/16頭+1.0秒 05/04 2京都47R 3着/9頭+1.0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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +20% ※ 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	バルティカ推奨	鮫島駿	実29.2	B▽ A▽勝率7% EV+109% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ29.2倍で期待値+108%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/01 3京都109R 6着/11頭+0.8秒 10/04 3京都18R 5着/12頭+0.4秒 09/07 2札幌610R 4着/14頭+0.3秒 07/12 1函館99R 1着/11頭勝利 07/06 1函館88R 11着/13頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +108% (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 +109% ※ 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	ウィルサヴァイブ推奨	横山武	実16.8	B△ A△勝率7% EV+20% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0秒 09/20 4阪神610R 2着/7頭+0.2秒 08/24 2札幌212R 4着/14頭+0.2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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +20% ※ 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	テルヒコウ	武豊	実1.7	B× A×勝率7% EV-87% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 4着/12頭+0.4秒 10/26 3京都95R 1着/10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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 58.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.2% / 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。
6	ロードマンハイム	古川吉	実39.7	B▽ A▽勝率7% EV+188% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（442日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +183% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +188% ※ 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	エリム	原田和	実105.4	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9.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +652% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.0% / 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。
8	サタデーサンライズ	北村友	実7.8	B▲ A▲勝率7% EV-43% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 1着/15頭勝利 09/28 4阪神98R 2着/18頭+0.4秒 09/07 4中山211R 6着/13頭+0.3秒 07/19 2小倉78R 2着/10頭+0.4秒 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 12.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -44% ※ 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	エーデル	酒井	実83.5	B▽ A▽勝率7% EV+485% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +496% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +485% ※ 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	コッツォリーノ	佐々木	実6.7	B○ A○勝率7% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 10着/12頭+1.5秒 09/28 4中山93R 1着/16頭勝利 09/07 4中山25R 3着/12頭+0.1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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92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 7.1% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 期待値 -51% ※ 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	レイヤードレッド	長浜	実57.6	B▽ A▽勝率7% EV+305% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +311% (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 11位 / 勝率 7.1% / 期待値 +306% ※ 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	フォルテフィオーレ推奨	丹内	実18.9	B▽ A▽勝率7% EV+33% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／92日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7秒 10/13 4東京59R 11着/18頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 7着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 10着/12頭+2.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 期待値 +34% ※ 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	フナデ	横山和	実68.6	B▽ A▽勝率7% EV+396% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 12着/12頭+1.6秒 08/03 2新潟46R 2着/5頭+0.0秒 09/07 4中山17R 1着/10頭勝利 08/11 3新潟27R 6着/11頭+1.0秒 11/12 3京都49R 5着/7頭+0.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +390% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +396% ※ 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	ラブリーリディア推奨	小沢	実23.2	B▽ A△勝率7% EV+67% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+65%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/22 4京都512R 5着/15頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 1着/16頭勝利 07/19 1函館115R 1着/16頭勝利 06/22 3阪神63R 6着/18頭+0.5秒 05/03 2京都33R 10着/18頭+1.3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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。

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 ×

テルヒコウ

騎手武豊

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10コッツォリーノ

6.7倍

EV -52%

▲A:▲8サタデーサンライズ

7.8倍

EV -44%

出走馬全14頭

×A:×5

テルヒコウ

武豊

1.7倍

-87%

›

○A:○10

コッツォリーノ

佐々木

6.7倍

-52%

›

▲A:▲8

サタデーサンライズ

北村友

7.8倍

-44%

›

△A:△1

マイネルフーガ

斎藤

15.4倍

+9%

›

△A:△4

ウィルサヴァイブ

横山武

16.8倍

+19%

›

△A:▽2

ジャズ

吉田隼

17.2倍

+22%

›

▽A:▽12

フォルテフィオーレ

丹内

18.9倍

+34%

›

▽A:△14

ラブリーリディア

小沢

23.2倍

+65%

›

▽A:▽3

バルティカ

鮫島駿

29.2倍

+108%

›

▽A:▽6

ロードマンハイム

古川吉

39.7倍

+183%

›

▽A:▽11

レイヤードレッド

長浜

57.6倍

+311%

›

▽A:▽13

フナデ

横山和

68.6倍

+390%

›

▽A:▽9

エーデル

酒井

83.5倍

+496%

›

▽A:▽7

エリム

原田和

105.4倍

+652%

›

💡 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 12 フォルテフィオーレ実18.9倍期待値 +34% 推奨 14.1〜30.0倍 100円
単勝 4 ウィルサヴァイブ実16.8倍期待値 +21% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 2 ジャズ実17.2倍期待値 +20% 推奨 14.3〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 バルティカ実29.2倍期待値 +108% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 14 ラブリーリディア実23.2倍期待値 +65% 推奨 14.0〜30.0倍 100円
単勝 12 フォルテフィオーレ実18.9倍期待値 +34% 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

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルフーガ	斎藤	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0秒 11/16 5東京48R 9着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌47R 1着/13頭勝利 08/09 1札幌59R 2着/10頭+0.8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 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ジャズ推奨	吉田隼	実17.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/17 1京都612R 4着/18頭+0.3秒 11/23 4京都69R 5着/13頭+0.5秒 10/26 4新潟49R 1着/14頭勝利 06/01 2東京126R 6着/16頭+1.0秒 05/04 2京都47R 3着/9頭+1.0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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	バルティカ推奨	鮫島駿	実29.2	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ29.2倍で期待値+109%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/01 3京都109R 6着/11頭+0.8秒 10/04 3京都18R 5着/12頭+0.4秒 09/07 2札幌610R 4着/14頭+0.3秒 07/12 1函館99R 1着/11頭勝利 07/06 1函館88R 11着/13頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (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。
4	ウィルサヴァイブ推奨	横山武	実16.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0秒 09/20 4阪神610R 2着/7頭+0.2秒 08/24 2札幌212R 4着/14頭+0.2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 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
5	テルヒコウ	武豊	実1.7	×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／78日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 4着/12頭+0.4秒 10/26 3京都95R 1着/10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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	ロードマンハイム	古川吉	実39.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（442日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	エリム	原田和	実105.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) 🌟◎ 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 7.0% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	サタデーサンライズ	北村友	実7.8	▲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／147日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 1着/15頭勝利 09/28 4阪神98R 2着/18頭+0.4秒 09/07 4中山211R 6着/13頭+0.3秒 07/19 2小倉78R 2着/10頭+0.4秒 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	エーデル	酒井	実83.5	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +485% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	コッツォリーノ	佐々木	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 10着/12頭+1.5秒 09/28 4中山93R 1着/16頭勝利 09/07 4中山25R 3着/12頭+0.1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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
11	レイヤードレッド	長浜	実57.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18頭勝利
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 5.3着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
12	フォルテフィオーレ推奨	丹内	実18.9	▽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（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／92日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7秒 10/13 4東京59R 11着/18頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 7着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 10着/12頭+2.2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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (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。
13	フナデ	横山和	実68.6	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 12着/12頭+1.6秒 08/03 2新潟46R 2着/5頭+0.0秒 09/07 4中山17R 1着/10頭勝利 08/11 3新潟27R 6着/11頭+1.0秒 11/12 3京都49R 5着/7頭+0.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +396% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
14	ラブリーリディア推奨	小沢	実23.2	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/22 4京都512R 5着/15頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 1着/16頭勝利 07/19 1函館115R 1着/16頭勝利 06/22 3阪神63R 6着/18頭+0.5秒 05/03 2京都33R 10着/18頭+1.3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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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

テルヒコウ

騎手武豊

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10コッツォリーノ

6.7倍

EV -50%

▲8サタデーサンライズ

7.8倍

EV -43%

出走馬全14頭

×5

テルヒコウ

武豊

1.7倍

-87%

›

○10

コッツォリーノ

佐々木

6.7倍

-50%

›

▲8

サタデーサンライズ

北村友

7.8倍

-43%

›

△14

ラブリーリディア

小沢

23.2倍

+67%

›

△1

マイネルフーガ

斎藤

15.4倍

+11%

›

△4

ウィルサヴァイブ

横山武

16.8倍

+20%

›

▽13

フナデ

横山和

68.6倍

+396%

›

▽12

フォルテフィオーレ

丹内

18.9倍

+33%

›

▽3

バルティカ

鮫島駿

29.2倍

+109%

›

▽6

ロードマンハイム

古川吉

39.7倍

+188%

›

▽11

レイヤードレッド

長浜

57.6倍

+305%

›

▽9

エーデル

酒井

83.5倍

+485%

›

▽2

ジャズ

吉田隼

17.2倍

+20%

›

▽7

エリム

原田和

105.4倍

+633%

›

💡 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 12 フォルテフィオーレ実18.9倍期待値 +34% 推奨 14.1〜30.0倍 100円
単勝 4 ウィルサヴァイブ実16.8倍期待値 +21% 推奨 13.9〜30.0倍 100円
単勝 2 ジャズ実17.2倍期待値 +20% 推奨 14.3〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 バルティカ実29.2倍期待値 +108% 推奨 14.0〜30.0倍 200円
単勝 14 ラブリーリディア実23.2倍期待値 +65% 推奨 14.0〜30.0倍 100円
単勝 12 フォルテフィオーレ実18.9倍期待値 +34% 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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。