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	マカナアネラ	松本	実14.6	B▲ A▽勝率5% EV-29% 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2着／91日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 9着/18頭+0.9秒 12/21 5中京64R 7着/17頭+0.6秒 11/29 4京都71R 4着/14頭+0.7秒 10/12 4東京42R 5着/10頭+0.7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 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 6.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.8% / 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。
2	アドミラルシップ	横山武	実4.9	B△ A×勝率9% EV-58% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（62日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山512R 10着/18頭+1.0秒 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 20.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.5% / 期待値 -58% ※ 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	ホウオウペトリュス	岩田康	実54.5	B▽ A▽勝率9% EV+364% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉28R 7着/16頭+0.5秒 12/14 5中京46R 5着/18頭+0.4秒 11/22 3福島58R 5着/16頭+0.5秒 11/09 3福島29R 4着/16頭+0.2秒 10/12 3京都412R 11着/18頭+0.8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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +312% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.5% / 期待値 +365% ※ 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	グランセゾン	鮫島駿	実7.1	B▽ A○勝率9% EV-39% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉28R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟19R 4着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 3着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌13R 1着/16頭勝利 08/02 1札幌34R 5着/16頭+0.6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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 14.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.5% / 期待値 -39% ※ 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	ドッグウッド	斎藤	実4.9	B× A×勝率7% EV-66% 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2着／139日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉27R 1着/18頭勝利 12/20 5中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山15R 5着/18頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 139日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 20.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.7% / 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。
6	ビービーバザーク	和田陽	実23.5	B△ A▽勝率7% EV+58% 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 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.7% / 期待値 +58% ※ 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	マイネルシンベリン	丹内	実7.2	B▽ A▲勝率9% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（70日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山99R 3着/12頭+0.3秒 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6頭+0.0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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 期待値 -39% ※ 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	ハミルトン	北村友	実29.0	B△ A▽勝率9% EV+147% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都84R 8着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌512R 6着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌112R 2着/6頭+0.8秒 07/19 1函館118R 4着/10頭+0.6秒 06/28 1函館512R 9着/14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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.5% / 期待値 +147% ※ 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	ウインポセイドン	佐々木	実22.2	B▽ A△勝率9% EV+89% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 1函館119R 14着/14頭+2.5秒 04/27 1福島65R 1着/13頭勝利 03/15 2中京15R 8着/18頭+1.6秒 02/22 1小倉92R 4着/16頭+0.3秒 01/19 1中京74R 6着/10頭+2.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 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 7.6% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.5% / 期待値 +89% ※ 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	ディーリライズ	浜中	実12.8	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（194日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 7着/11頭+1.9秒 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 194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 7.9% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.5% / 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。
11	マイバラード	横山琉	実63.3	B▽ A▽勝率7% EV+326% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／398日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 398日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +378% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.7% / 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。
12	コウギョク	横山和	実7.5	B▽ A△勝率9% EV-36% 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／83日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都25R 1着/13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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -36% ※ 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	ゴーゴータカシ	吉田隼	実7.4	B◎ A×勝率7% EV-50% 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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走2着）
前5走 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6秒 09/06 4中山19R 8着/11頭+0.8秒 07/19 1函館119R 11着/14頭+1.9秒 06/28 1函館57R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 7.9% (オッズ暗示: 13.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.7% / 期待値 -50% ※ 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 ×

ゴーゴータカシ

騎手吉田隼

単勝オッズ

7.4倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10ディーリライズ

12.8倍

EV +1%

▲A:▽1マカナアネラ

14.6倍

EV +15%

出走馬全13頭

◎A:×13

ゴーゴータカシ

吉田隼

7.4倍

-41%

›

○A:△10

ディーリライズ

浜中

12.8倍

+1%

›

▲A:▽1

マカナアネラ

松本

14.6倍

+15%

›

△A:▽6

ビービーバザーク

和田陽

23.5倍

+85%

›

△A:▽8

ハミルトン

北村友

29.0倍

+129%

›

△A:×2

アドミラルシップ

横山武

4.9倍

-62%

›

×A:×5

ドッグウッド

斎藤

4.9倍

-62%

›

▽A:○4

グランセゾン

鮫島駿

7.1倍

-46%

›

▽A:▲7

マイネルシンベリン

丹内

7.2倍

-45%

›

▽A:△12

コウギョク

横山和

7.5倍

-43%

›

▽A:△9

ウインポセイドン

佐々木

22.2倍

+67%

›

▽A:▽3

ホウオウペトリュス

岩田康

54.5倍

+312%

›

▽A:▽11

マイバラード

横山琉

63.3倍

+378%

›

💡 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）

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	マカナアネラ	松本	実14.6	▽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2着／91日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 1着/18頭勝利 01/18 1京都76R 9着/18頭+0.9秒 12/21 5中京64R 7着/17頭+0.6秒 11/29 4京都71R 4着/14頭+0.7秒 10/12 4東京42R 5着/10頭+0.7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 2着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
2	アドミラルシップ	横山武	実4.9	×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（62日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1中山512R 10着/18頭+1.0秒 12/13 5中京37R 13着/18頭+1.7秒 10/25 4東京88R 4着/8頭+0.7秒 09/27 4中山87R 6着/16頭+0.6秒 06/21 3東京58R 3着/16頭+0.4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 6.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
3	ホウオウペトリュス	岩田康	実54.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（62日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉28R 7着/16頭+0.5秒 12/14 5中京46R 5着/18頭+0.4秒 11/22 3福島58R 5着/16頭+0.5秒 11/09 3福島29R 4着/16頭+0.2秒 10/12 3京都412R 11着/18頭+0.8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 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +364% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
4	グランセゾン	鮫島駿	実7.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉28R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟19R 4着/15頭+0.2秒 09/27 4中山87R 3着/16頭+0.3秒 08/23 2札幌13R 1着/16頭勝利 08/02 1札幌34R 5着/16頭+0.6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 6.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ドッグウッド	斎藤	実4.9	×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2着／139日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉27R 1着/18頭勝利 12/20 5中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/06 5中山15R 5着/18頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 139日休養明け × 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 6.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
6	ビービーバザーク	和田陽	実23.5	▽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 12/21 5阪神68R 2着/15頭+0.4秒 12/06 5中京17R 5着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌56R 5着/14頭+0.6秒 08/24 2札幌23R 2着/14頭+0.3秒 08/17 1札幌84R 2着/14頭+1.0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 6.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
7	マイネルシンベリン	丹内	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（70日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山99R 3着/12頭+0.3秒 12/20 5中山59R 8着/12頭+1.3秒 10/18 4東京69R 5着/7頭+0.6秒 08/16 1札幌71R 1着/7頭勝利 07/27 1札幌25R 2着/6頭+0.0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 6.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ハミルトン	北村友	実29.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（77日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都84R 8着/16頭+1.3秒 09/06 2札幌512R 6着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌112R 2着/6頭+0.8秒 07/19 1函館118R 4着/10頭+0.6秒 06/28 1函館512R 9着/14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 7.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
9	ウインポセイドン	佐々木	実22.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／90日ぶりの実戦）
前5走 07/19 1函館119R 14着/14頭+2.5秒 04/27 1福島65R 1着/13頭勝利 03/15 2中京15R 8着/18頭+1.6秒 02/22 1小倉92R 4着/16頭+0.3秒 01/19 1中京74R 6着/10頭+2.6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 4.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 90日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
10	ディーリライズ	浜中	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（194日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 7着/11頭+1.9秒 12/13 5阪神39R 6着/9頭+1.3秒 10/26 3京都99R 7着/8頭+1.1秒 07/19 2小倉71R 1着/10頭勝利 06/21 3阪神55R 5着/12頭+0.3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 6.7着 △ ローテーション 194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 8.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	マイバラード	横山琉	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／398日ぶりの実戦）
前5走 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒 06/15 1函館29R 6着/13頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 398日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +326% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (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。
12	コウギョク	横山和	実7.5	△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／83日ぶりの実戦）
前5走 10/05 3京都25R 1着/13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) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ゴーゴータカシ	吉田隼	実7.4	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走2着）
前5走 11/15 3福島39R 16着/16頭+2.8秒 09/28 4中山97R 9着/16頭+1.6秒 09/06 4中山19R 8着/11頭+0.8秒 07/19 1函館119R 11着/14頭+1.9秒 06/28 1函館57R 5着/16頭+0.6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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アドミラルシップ

騎手横山武

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4グランセゾン

7.1倍

EV -39%

▲7マイネルシンベリン

7.2倍

EV -38%

出走馬全13頭

×2

アドミラルシップ

横山武

4.9倍

-58%

›

○4

グランセゾン

鮫島駿

7.1倍

-39%

›

▲7

マイネルシンベリン

丹内

7.2倍

-38%

›

△12

コウギョク

横山和

7.5倍

-36%

›

△10

ディーリライズ

浜中

12.8倍

+9%

›

△9

ウインポセイドン

佐々木

22.2倍

+89%

›

▽8

ハミルトン

北村友

29.0倍

+147%

›

▽3

ホウオウペトリュス

岩田康

54.5倍

+364%

›

×5

ドッグウッド

斎藤

4.9倍

-66%

›

×13

ゴーゴータカシ

吉田隼

7.4倍

-50%

›

▽6

ビービーバザーク

和田陽

23.5倍

+58%

›

▽11

マイバラード

横山琉

63.3倍

+326%

›

▽1

マカナアネラ

松本

14.6倍

-29%

›

💡 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。

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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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