函館 10R 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

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カネコメブライト	横山琉	実12.4	B▽ A△勝率8% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都74R 7着/10頭+0.3秒 12/14 5阪神46R 3着/7頭+0.9秒 11/16 4京都42R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 7着/16頭+1.0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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +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	サンディブロンド	舟山	実46.2	B▽ A▽勝率8% EV+277% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 16着/16頭+3.8秒 10/18 4新潟110R 6着/15頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 5着/11頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 8着/12頭+0.7秒 05/04 1新潟210R 15着/16頭+2.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +285% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +278% ※ 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	デアプリームス	横山武	実7.0	B▲ A▽勝率8% EV-41% 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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 10着/18頭+1.2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 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 14.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 -41% ※ 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	エコロレバン	酒井	実4.5	B○ A○勝率8% EV-62% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 2着/14頭+0.8秒 11/15 4京都36R 3着/16頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 -62% ※ 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	ヒットミー	長浜	実13.0	B▽ A▽勝率8% EV+7% 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 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15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 7.7着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +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。
6	クロナ	小沢	実11.2	B△ A▽勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4阪神55R 7着/10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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.0% / 期待値 -10% ※ 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	サベージラヴ	佐々木	実34.0	B▽ A▽勝率8% EV+180% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91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 8.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +181% ※ 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	ビーマックス	浜中	実12.0	B△ A△勝率8% EV+1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都88R 7着/15頭+0.8秒 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 +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。
9	マメタンク	斎藤	実2.9	B× A×勝率8% EV-75% 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（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 34.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.4% / 期待値 -76% ※ 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	ストリンジェンド	北村友	実31.9	B▽ A▽勝率8% EV+164% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +165% ※ 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	ルイステソーロ	丹内	実8.4	B△ A▲勝率8% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島67R 11着/16頭+1.5秒 10/13 4東京512R 6着/16頭+0.3秒 09/20 4中山68R 3着/15頭+0.3秒 05/10 2京都56R 6着/16頭+0.6秒 04/13 3中山68R 12着/16頭+1.7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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -29% ※ 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	ストロングボンド	吉田隼	実72.7	B▽ A△勝率8% EV+512% 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／227日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 227日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +505% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +513% ※ 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 ×

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4エコロレバン

4.5倍

EV -62%

▲A:▽3デアプリームス

7.0倍

EV -41%

出走馬全12頭

×A:×9

マメタンク

斎藤

2.9倍

-75%

›

○A:○4

エコロレバン

酒井

4.5倍

-62%

›

▲A:▽3

デアプリームス

横山武

7.0倍

-41%

›

△A:▲11

ルイステソーロ

丹内

8.4倍

-30%

›

△A:▽6

クロナ

小沢

11.2倍

-6%

›

△A:△8

ビーマックス

浜中

12.0倍

+0%

›

▽A:△1

カネコメブライト

横山琉

12.4倍

+3%

›

▽A:▽5

ヒットミー

長浜

13.0倍

+8%

›

▽A:▽10

ストリンジェンド

北村友

31.9倍

+165%

›

▽A:▽7

サベージラヴ

佐々木

34.0倍

+183%

›

▽A:▽2

サンディブロンド

舟山

46.2倍

+285%

›

▽A:△12

ストロングボンド

吉田隼

72.7倍

+505%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カネコメブライト	横山琉	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／105日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都74R 7着/10頭+0.3秒 12/14 5阪神46R 3着/7頭+0.9秒 11/16 4京都42R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 7着/16頭+1.0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 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
2	サンディブロンド	舟山	実46.2	▽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／91日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 16着/16頭+3.8秒 10/18 4新潟110R 6着/15頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 5着/11頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 8着/12頭+0.7秒 05/04 1新潟210R 15着/16頭+2.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +277% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
3	デアプリームス	横山武	実7.0	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 10着/18頭+1.2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 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	エコロレバン	酒井	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 2着/14頭+0.8秒 11/15 4京都36R 3着/16頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ヒットミー	長浜	実13.0	▽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 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15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 7.7着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
6	クロナ	小沢	実11.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4阪神55R 7着/10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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。
7	サベージラヴ	佐々木	実34.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率33%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +180% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ビーマックス	浜中	実12.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都88R 7着/15頭+0.8秒 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (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。
9	マメタンク	斎藤	実2.9	×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（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
10	ストリンジェンド	北村友	実31.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +164% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
11	ルイステソーロ	丹内	実8.4	▲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／85日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島67R 11着/16頭+1.5秒 10/13 4東京512R 6着/16頭+0.3秒 09/20 4中山68R 3着/15頭+0.3秒 05/10 2京都56R 6着/16頭+0.6秒 04/13 3中山68R 12着/16頭+1.7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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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。
12	ストロングボンド	吉田隼	実72.7	△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／227日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 227日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +512% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エコロレバン

4.5倍

EV -62%

▲11ルイステソーロ

8.4倍

EV -29%

出走馬全12頭

×9

マメタンク

斎藤

2.9倍

-75%

›

○4

エコロレバン

酒井

4.5倍

-62%

›

▲11

ルイステソーロ

丹内

8.4倍

-29%

›

△8

ビーマックス

浜中

12.0倍

+1%

›

△1

カネコメブライト

横山琉

12.4倍

+4%

›

△12

ストロングボンド

吉田隼

72.7倍

+512%

›

▽3

デアプリームス

横山武

7.0倍

-41%

›

▽10

ストリンジェンド

北村友

31.9倍

+164%

›

▽7

サベージラヴ

佐々木

34.0倍

+180%

›

▽5

ヒットミー

長浜

13.0倍

+7%

›

▽2

サンディブロンド

舟山

46.2倍

+277%

›

▽6

クロナ

小沢

11.2倍

-10%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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