函館 6R 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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファインブライト推奨	☆舟山	実19.1	B△ A▽勝率8% EV+51% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.9% / 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。
2	トリニタリオ	横山和	実3.2	B× A×勝率9% EV-72% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 31.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -72% ※ 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	ホウショウリュウ	岩田康	実49.3	B▽ A▽勝率9% EV+325% 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／209日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京61R 16着/16頭+6.6秒 12/06 5中山14R 8着/16頭+2.2秒 11/16 5東京45R 8着/12頭+1.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +338% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +326% ※ 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	エイシンリーガル	松本	実12.7	B▲ A▽勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.5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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 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。
5	テンユウ	佐々木	実9.3	B▽ A△勝率9% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
6	コスモクラシック推奨	▲和田陽	実22.9	B▽ A▽勝率8% EV+81% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.9倍で期待値+103%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/22 3福島57R 13着/16頭+1.9秒 11/08 4京都13R 5着/9頭+0.9秒 10/05 4東京22R 4着/11頭+0.7秒 09/15 4中山52R 2着/10頭+0.0秒 08/23 3新潟15R 5着/13頭+0.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.9% / 期待値 +81% ※ 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	カリドーラ推奨	☆長浜	実17.0	B△ A▽勝率8% EV+34% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.9% / 期待値 +35% ※ 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	ホテルストリート	丹内	実5.9	B× A▲勝率9% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京112R 8着/14頭+2.2秒 10/18 4東京64R 11着/18頭+1.1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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -49% ※ 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	イーサンミラー	横山琉	実12.7	B△ A▽勝率8% EV+0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山46R 12着/17頭+1.2秒 12/20 5中山55R 4着/17頭+0.7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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.9% / 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。
10	グローリーバローズ	鮫島駿	実25.4	B▽ A△勝率9% EV+119% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（174日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都95R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +119% ※ 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	ジュラトリー	横山武	実10.5	B▽ A△勝率9% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4東京82R 3着/10頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 3着/13頭+0.8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 4.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 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。
12	ショウナンマルチ	池添	実4.8	B○ A○勝率9% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 11/23 5東京55R 2着/11頭+0.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 期待値 -59% ※ 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 ×

トリニタリオ

騎手横山和

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ショウナンマルチ

4.8倍

EV -57%

▲A:▽4エイシンリーガル

12.7倍

EV +12%

出走馬全12頭

×A:×2

トリニタリオ

横山和

3.2倍

-71%

›

○A:○12

ショウナンマルチ

池添

4.8倍

-57%

›

▲A:▽4

エイシンリーガル

松本

12.7倍

+12%

›

△A:▽9

イーサンミラー

横山琉

12.7倍

+12%

›

△A:▽7

カリドーラ

☆長浜

17.0倍

+51%

›

△A:▽1

ファインブライト

☆舟山

19.1倍

+69%

›

▽A:▽6

コスモクラシック

▲和田陽

22.9倍

+103%

›

▽A:▽3

ホウショウリュウ

岩田康

49.3倍

+338%

›

×A:▲8

ホテルストリート

丹内

5.9倍

-57%

›

▽A:△5

テンユウ

佐々木

9.3倍

-32%

›

▽A:△11

ジュラトリー

横山武

10.5倍

-24%

›

▽A:△10

グローリーバローズ

鮫島駿

25.4倍

+83%

›

💡 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 1 ファインブライト実19.1倍期待値 +51% 推奨 12.6〜30.0倍 100円
単勝 7 カリドーラ実17.0倍期待値 +34% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 コスモクラシック実22.9倍期待値 +103% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 1 ファインブライト実19.1倍期待値 +69% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 7 カリドーラ実17.0倍期待値 +51% 推奨 11.3〜30.0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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファインブライト推奨	☆舟山	実19.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
2	トリニタリオ	横山和	実3.2	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ホウショウリュウ	岩田康	実49.3	▽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／209日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京61R 16着/16頭+6.6秒 12/06 5中山14R 8着/16頭+2.2秒 11/16 5東京45R 8着/12頭+1.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +325% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
4	エイシンリーガル	松本	実12.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.5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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
5	テンユウ	佐々木	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	コスモクラシック推奨	▲和田陽	実22.9	▽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 11/22 3福島57R 13着/16頭+1.9秒 11/08 4京都13R 5着/9頭+0.9秒 10/05 4東京22R 4着/11頭+0.7秒 09/15 4中山52R 2着/10頭+0.0秒 08/23 3新潟15R 5着/13頭+0.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 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 7.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	カリドーラ推奨	☆長浜	実17.0	▽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（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	ホテルストリート	丹内	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（63日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京112R 8着/14頭+2.2秒 10/18 4東京64R 11着/18頭+1.1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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
9	イーサンミラー	横山琉	実12.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山46R 12着/17頭+1.2秒 12/20 5中山55R 4着/17頭+0.7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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	グローリーバローズ	鮫島駿	実25.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（174日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都95R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ジュラトリー	横山武	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4東京82R 3着/10頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 3着/13頭+0.8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 4.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
12	ショウナンマルチ	池添	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 11/23 5東京55R 2着/11頭+0.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 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 8.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トリニタリオ

騎手横山和

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

-72%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ショウナンマルチ

4.8倍

EV -58%

▲8ホテルストリート

5.9倍

EV -49%

出走馬全12頭

×2

トリニタリオ

横山和

3.2倍

-72%

›

○12

ショウナンマルチ

池添

4.8倍

-58%

›

▲8

ホテルストリート

丹内

5.9倍

-49%

›

△5

テンユウ

佐々木

9.3倍

-19%

›

△11

ジュラトリー

横山武

10.5倍

-9%

›

△10

グローリーバローズ

鮫島駿

25.4倍

+119%

›

▽3

ホウショウリュウ

岩田康

49.3倍

+325%

›

▽4

エイシンリーガル

松本

12.7倍

+0%

›

▽9

イーサンミラー

横山琉

12.7倍

+0%

›

▽7

カリドーラ

☆長浜

17.0倍

+34%

›

▽1

ファインブライト

☆舟山

19.1倍

+51%

›

▽6

コスモクラシック

▲和田陽

22.9倍

+81%

›

💡 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 1 ファインブライト実19.1倍期待値 +51% 推奨 12.6〜30.0倍 100円
単勝 7 カリドーラ実17.0倍期待値 +34% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 コスモクラシック実22.9倍期待値 +103% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 1 ファインブライト実19.1倍期待値 +69% 推奨 11.3〜30.0倍 200円
単勝 7 カリドーラ実17.0倍期待値 +51% 推奨 11.3〜30.0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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