函館 11R 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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チュウワクリスエス	横山和	実12.1	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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/17 1中山610R 1着/16頭勝利 12/07 5中山210R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4中山98R 1着/16頭勝利 09/07 2札幌69R 2着/14頭+0.3秒 08/24 2札幌210R 4着/14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 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7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。
2	コトホドサヨウニ	佐々木	実10.3	B▽ A△勝率8% EV-13% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 1着/15頭勝利 10/26 3京都910R 8着/14頭+1.0秒 08/30 4中京311R 8着/16頭+1.2秒 08/16 1札幌711R 1着/14頭勝利 04/19 3中山710R 14着/16頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -14% ※ 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	オウギノカナメ推奨	丹内	実14.0	B▽ A▽勝率8% EV+17% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.4% / 期待値 +17% ※ 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	ホールシバン	横山琉	実42.3	B▽ A▽勝率7% EV+179% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島411R 8着/15頭+0.8秒 07/13 2小倉611R 6着/16頭+1.0秒 05/11 2京都611R 12着/16頭+2.0秒 03/09 2中山410R 5着/16頭+0.6秒 02/02 1小倉411R 1着/16頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +180% ※ 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	イガッチ	池添	実6.7	B○ A○勝率8% 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67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉211R 5着/12頭+0.5秒 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2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 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 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。
6	テーオードレフォン	古川吉	実31.7	B▽ A▽勝率7% EV+109% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +110% ※ 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	ラタフォレスト	横山武	実7.8	B△ A△勝率8% EV-34% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 9着/15頭+0.8秒 12/14 5中山410R 9着/16頭+1.8秒 11/15 5東京311R 8着/16頭+0.9秒 07/27 1札幌210R 1着/8頭勝利 06/01 2東京129R 4着/16頭+0.4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 98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 7.6% (オッズ暗示: 12.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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	ハグ	鮫島駿	実11.2	B▽ A△勝率8% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/01 1小倉411R 10着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 11着/16頭+2.3秒 10/08 大井11R 4着/16頭+2.7秒 09/02 盛岡10R 2着/12頭+0.4秒 08/10 2新潟67R 4着/15頭+0.6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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 -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	アスクデビューモア	鷲頭	実25.8	B△ A▽勝率7% EV+70% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山19R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 7着/14頭+1.2秒 10/18 4東京610R 5着/16頭+1.0秒 08/31 4中京410R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京1012R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +71% ※ 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	ウェイワードアクト	舟山	実5.2	B△ A×勝率7% EV-65% 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／145日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京211R 7着/16頭+0.6秒 11/23 5東京511R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1111R 1着/16頭勝利 02/16 1東京610R 2着/16頭+0.0秒 01/11 1中京311R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 145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 7.6% (オッズ暗示: 19.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 期待値 -66% ※ 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	ヒルノハンブルク	武豊	実6.3	B× A◎勝率8% EV-47% 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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京19R 16着/16頭+2.3秒 11/30 4京都810R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都410R 4着/14頭+0.9秒 10/04 3京都112R 1着/13頭勝利 08/10 2新潟67R 3着/15頭+0.1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 1着 (勢い継続) × 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 7.9% (オッズ暗示: 15.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.4% / 期待値 -47% ※ 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	レヴォントゥレット	北村友	実7.6	B▲ A▲勝率8% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋10R 7着/9頭+1.4秒 11/09 4京都211R 11着/15頭+2.8秒 10/01 船橋11R 2着/10頭+0.5秒 08/23 3新潟111R 3着/12頭+0.1秒 05/24 2京都911R 3着/16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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 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	マーブルロック	小沢	実16.8	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（直近3走平均8.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 420日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.6% / 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。

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 ◎

ヒルノハンブルク

騎手武豊

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5イガッチ

6.7倍

EV -46%

▲A:▲12レヴォントゥレット

7.6倍

EV -39%

出走馬全13頭

×A:◎11

ヒルノハンブルク

武豊

6.3倍

-50%

›

○A:○5

イガッチ

池添

6.7倍

-46%

›

▲A:▲12

レヴォントゥレット

北村友

7.6倍

-39%

›

△A:▽9

アスクデビューモア

鷲頭

25.8倍

+104%

›

△A:×10

ウェイワードアクト

舟山

5.2倍

-60%

›

△A:△7

ラタフォレスト

横山武

7.8倍

-40%

›

▽A:△2

コトホドサヨウニ

佐々木

10.3倍

-21%

›

▽A:△8

ハグ

鮫島駿

11.2倍

-15%

›

▽A:▽1

チュウワクリスエス

横山和

12.1倍

-8%

›

▽A:▽3

オウギノカナメ

丹内

14.0倍

+6%

›

▽A:▽13

マーブルロック

小沢

16.8倍

+27%

›

▽A:▽6

テーオードレフォン

古川吉

31.7倍

+140%

›

▽A:▽4

ホールシバン

横山琉

42.3倍

+220%

›

💡 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 3 オウギノカナメ実14.0倍期待値 +17% 推奨 12.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チュウワクリスエス	横山和	実12.1	▽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5走 01/17 1中山610R 1着/16頭勝利 12/07 5中山210R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4中山98R 1着/16頭勝利 09/07 2札幌69R 2着/14頭+0.3秒 08/24 2札幌210R 4着/14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 13着 (大敗) △ 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。
2	コトホドサヨウニ	佐々木	実10.3	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 1着/15頭勝利 10/26 3京都910R 8着/14頭+1.0秒 08/30 4中京311R 8着/16頭+1.2秒 08/16 1札幌711R 1着/14頭勝利 04/19 3中山710R 14着/16頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
3	オウギノカナメ推奨	丹内	実14.0	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利
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 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (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。
4	ホールシバン	横山琉	実42.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島411R 8着/15頭+0.8秒 07/13 2小倉611R 6着/16頭+1.0秒 05/11 2京都611R 12着/16頭+2.0秒 03/09 2中山410R 5着/16頭+0.6秒 02/02 1小倉411R 1着/16頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +179% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	イガッチ	池添	実6.7	○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／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉211R 5着/12頭+0.5秒 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2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 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。
6	テーオードレフォン	古川吉	実31.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 420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 6.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
7	ラタフォレスト	横山武	実7.8	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 9着/15頭+0.8秒 12/14 5中山410R 9着/16頭+1.8秒 11/15 5東京311R 8着/16頭+0.9秒 07/27 1札幌210R 1着/8頭勝利 06/01 2東京129R 4着/16頭+0.4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 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。
8	ハグ	鮫島駿	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 02/01 1小倉411R 10着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 11着/16頭+2.3秒 10/08 大井11R 4着/16頭+2.7秒 09/02 盛岡10R 2着/12頭+0.4秒 08/10 2新潟67R 4着/15頭+0.6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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
9	アスクデビューモア	鷲頭	実25.8	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山19R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 7着/14頭+1.2秒 10/18 4東京610R 5着/16頭+1.0秒 08/31 4中京410R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京1012R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
10	ウェイワードアクト	舟山	実5.2	×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／145日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京211R 7着/16頭+0.6秒 11/23 5東京511R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1111R 1着/16頭勝利 02/16 1東京610R 2着/16頭+0.0秒 01/11 1中京311R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (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。
11	ヒルノハンブルク	武豊	実6.3	◎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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京19R 16着/16頭+2.3秒 11/30 4京都810R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都410R 4着/14頭+0.9秒 10/04 3京都112R 1着/13頭勝利 08/10 2新潟67R 3着/15頭+0.1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 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	レヴォントゥレット	北村友	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋10R 7着/9頭+1.4秒 11/09 4京都211R 11着/15頭+2.8秒 10/01 船橋11R 2着/10頭+0.5秒 08/23 3新潟111R 3着/12頭+0.1秒 05/24 2京都911R 3着/16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 10.7着 (不振) ▽ 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 8.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
13	マーブルロック	小沢	実16.8	▽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／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 420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 6.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヒルノハンブルク

騎手武豊

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

-47%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5イガッチ

6.7倍

EV -43%

▲12レヴォントゥレット

7.6倍

EV -36%

出走馬全13頭

◎11

ヒルノハンブルク

武豊

6.3倍

-47%

›

○5

イガッチ

池添

6.7倍

-43%

›

▲12

レヴォントゥレット

北村友

7.6倍

-36%

›

△7

ラタフォレスト

横山武

7.8倍

-34%

›

△2

コトホドサヨウニ

佐々木

10.3倍

-13%

›

△8

ハグ

鮫島駿

11.2倍

-6%

›

▽1

チュウワクリスエス

横山和

12.1倍

+1%

›

▽3

オウギノカナメ

丹内

14.0倍

+17%

›

×10

ウェイワードアクト

舟山

5.2倍

-65%

›

▽13

マーブルロック

小沢

16.8倍

+11%

›

▽9

アスクデビューモア

鷲頭

25.8倍

+70%

›

▽6

テーオードレフォン

古川吉

31.7倍

+109%

›

▽4

ホールシバン

横山琉

42.3倍

+179%

›

💡 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 3 オウギノカナメ実14.0倍期待値 +17% 推奨 12.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

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