函館 2R 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

2R 函館競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レディリリス	鮫島駿	実23.3	B▽ A▲勝率9% EV+107% 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／357日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟13R 8着/18頭+1.3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) △ ローテーション 357日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 +107% ※ 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	メモリーデイズ推奨	小沢	実14.1	B▽ A△勝率8% EV+14% 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 12/20 5中京51R 7着/16頭+1.0秒 11/30 4京都81R 8着/16頭+1.0秒 11/15 4京都36R 12着/16頭+2.3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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +15% ※ 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	ジェッディンデデン推奨	黛	実23.1	B▲ A▽勝率8% EV+88% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ23.1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 02/01 1東京25R 12着/16頭+1.3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 9.5着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 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。
4	ブルーメンフェスト	▲和田陽	実72.0	B△ A▽勝率8% EV+486% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／350日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 350日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +556% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +487% ※ 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	チュラヴェール	丹内	実5.2	B× A○勝率9% EV-53% 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 01/31 1小倉31R 5着/14頭+0.9秒 12/27 5中山73R 12着/16頭+2.7秒 11/24 3福島61R 6着/16頭+1.8秒 08/09 2新潟51R 3着/15頭+2.1秒 07/20 2福島84R 2着/8頭+0.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.9% / 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。
6	メメボス推奨	古川吉	実20.7	B○ A▽勝率8% EV+68% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都95R 3着/18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 7.7着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +69% ※ 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	ドリームガッサン	▲遠藤	実2.1	B× A△勝率8% EV-82% 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（69日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 6着/16頭+1.0秒 11/09 3福島21R 8着/16頭+0.9秒 09/15 4中山51R 14着/16頭+2.2秒 08/10 2新潟63R 6着/15頭+2.3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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 47.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -83% ※ 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	クリーンブーケ	吉田隼	実62.2	B△ A▽勝率8% EV+406% 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／158日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 8着/17頭+1.1秒 12/20 5阪神55R 12着/18頭+0.9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 9.7着 (不振) △ ローテーション 158日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +466% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +407% ※ 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	ジャストキュート	横山琉	実80.8	B▽ A▽勝率8% EV+558% 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／286日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都21R 12着/16頭+2.4秒 09/06 4中山16R 6着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 286日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +636% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +558% ※ 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	コシタンタン	★河原田	実17.6	B▽ A△勝率8% EV+43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 6着/18頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 167日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +43% ※ 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	マーマレードスカイ	佐々木	実3.7	B× A×勝率9% EV-67% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 5着/15頭+1.2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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 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 6.6% (オッズ暗示: 27.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.9% / 期待値 -67% ※ 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	ペイシャクロス	☆長浜	実32.3	B△ A▽勝率8% EV+163% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +163% ※ 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 △

ドリームガッサン

騎手 ▲遠藤

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-80%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽6メメボス

20.7倍

EV +88%

▲A:▽3ジェッディンデデン

23.1倍

EV +110%

出走馬全12頭

×A:△7

ドリームガッサン

▲遠藤

2.1倍

-80%

›

○A:▽6

メメボス

古川吉

20.7倍

+88%

›

▲A:▽3

ジェッディンデデン

黛

23.1倍

+110%

›

△A:▽12

ペイシャクロス

☆長浜

32.3倍

+194%

›

△A:▽8

クリーンブーケ

吉田隼

62.2倍

+466%

›

△A:▽4

ブルーメンフェスト

▲和田陽

72.0倍

+556%

›

▽A:▽9

ジャストキュート

横山琉

80.8倍

+636%

›

×A:○5

チュラヴェール

丹内

5.2倍

-61%

›

▽A:△2

メモリーデイズ

小沢

14.1倍

+4%

›

▽A:△10

コシタンタン

★河原田

17.6倍

+30%

›

▽A:▲1

レディリリス

鮫島駿

23.3倍

+72%

›

×A:×11

マーマレードスカイ

佐々木

3.7倍

-75%

›

💡 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 メモリーデイズ実14.1倍期待値 +14% 推奨 12.3〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ジェッディンデデン実23.1倍期待値 +110% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 6 メメボス実20.7倍期待値 +88% 推奨 11.0〜30.0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

2R 函館競馬場　発走 10:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レディリリス	鮫島駿	実23.3	▲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／357日ぶりの実戦）
前5走 07/26 2新潟13R 8着/18頭+1.3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) △ ローテーション 357日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (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。
2	メモリーデイズ推奨	小沢	実14.1	△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 12/20 5中京51R 7着/16頭+1.0秒 11/30 4京都81R 8着/16頭+1.0秒 11/15 4京都36R 12着/16頭+2.3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 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
3	ジェッディンデデン推奨	黛	実23.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1東京25R 12着/16頭+1.3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 9.5着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
4	ブルーメンフェスト	▲和田陽	実72.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／350日ぶりの実戦）
前5走 08/02 1札幌35R 11着/11頭+4.1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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 350日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +486% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
5	チュラヴェール	丹内	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（90日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉31R 5着/14頭+0.9秒 12/27 5中山73R 12着/16頭+2.7秒 11/24 3福島61R 6着/16頭+1.8秒 08/09 2新潟51R 3着/15頭+2.1秒 07/20 2福島84R 2着/8頭+0.8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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 90日休養明け × 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 8.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	メメボス推奨	古川吉	実20.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都95R 3着/18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 7.7着 (不振) △ ローテーション 126日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
7	ドリームガッサン	▲遠藤	実2.1	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（69日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山21R 6着/16頭+1.0秒 11/09 3福島21R 8着/16頭+0.9秒 09/15 4中山51R 14着/16頭+2.2秒 08/10 2新潟63R 6着/15頭+2.3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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
8	クリーンブーケ	吉田隼	実62.2	▽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／158日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都86R 8着/17頭+1.1秒 12/20 5阪神55R 12着/18頭+0.9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 9.7着 (不振) △ ローテーション 158日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +406% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
9	ジャストキュート	横山琉	実80.8	▽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／286日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都21R 12着/16頭+2.4秒 09/06 4中山16R 6着/16頭+1.3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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 286日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +558% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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	コシタンタン	★河原田	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（167日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉45R 6着/18頭+0.9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 6.0着 △ ローテーション 167日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	マーマレードスカイ	佐々木	実3.7	×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（77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山46R 5着/15頭+1.2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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ペイシャクロス	☆長浜	実32.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マーマレードスカイ

騎手佐々木

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5チュラヴェール

5.2倍

EV -53%

▲1レディリリス

23.3倍

EV +107%

出走馬全12頭

×11

マーマレードスカイ

佐々木

3.7倍

-67%

›

○5

チュラヴェール

丹内

5.2倍

-53%

›

▲1

レディリリス

鮫島駿

23.3倍

+107%

›

△7

ドリームガッサン

▲遠藤

2.1倍

-82%

›

△2

メモリーデイズ

小沢

14.1倍

+14%

›

△10

コシタンタン

★河原田

17.6倍

+43%

›

▽6

メメボス

古川吉

20.7倍

+68%

›

▽3

ジェッディンデデン

黛

23.1倍

+88%

›

▽12

ペイシャクロス

☆長浜

32.3倍

+163%

›

▽8

クリーンブーケ

吉田隼

62.2倍

+406%

›

▽4

ブルーメンフェスト

▲和田陽

72.0倍

+486%

›

▽9

ジャストキュート

横山琉

80.8倍

+558%

›

💡 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 メモリーデイズ実14.1倍期待値 +14% 推奨 12.3〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 ジェッディンデデン実23.1倍期待値 +110% 推奨 11.0〜30.0倍 300円
単勝 6 メメボス実20.7倍期待値 +88% 推奨 11.0〜30.0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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