函館 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

12R 函館競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラミアメンテ	丹内	実5.1	B× A×勝率9% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（146日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京67R 10着/17頭+1.2秒 03/16 2中京25R 1着/18頭勝利 ― ― ―
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 △ ローテーション 146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 7.4% (オッズ暗示: 19.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -56% ※ 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	オンザヴィーナス	★河原田	実11.8	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（直近3走平均12.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 13着/16頭+0.7秒 10/19 4新潟23R 12着/18頭+0.8秒 09/21 4中山78R 4着/16頭+0.2秒 04/13 1福島26R 12着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉512R 7着/18頭+0.9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 11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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.9% / 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。
3	ハーモニーソング	北村友	実11.3	B▲ A△勝率9% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山87R 12着/16頭+2.0秒 11/08 5東京17R 14着/16頭+2.5秒 10/19 4東京78R 8着/15頭+0.7秒 08/03 2新潟410R 2着/15頭+0.0秒 05/10 2東京51R 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戦の調子平均 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 -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。
4	ルージュナリッシュ	横山和	実9.0	B▽ A△勝率9% EV-22% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 6着/16頭+0.7秒 10/12 4東京46R 6着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 3着/16頭+1.1秒 05/18 2東京86R 5着/16頭+1.2秒 03/02 1阪神211R 9着/14頭+0.5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 7.7着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 11.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 -22% ※ 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	メイショウハッケイ	浜中	実5.5	B◎ A○勝率9% EV-52% 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（126日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都89R 5着/11頭+0.8秒 11/01 3京都1011R 3着/12頭+0.0秒 10/04 3京都19R 2着/8頭+0.1秒 08/23 4中京13R 1着/9頭勝利 08/16 3中京72R 2着/10頭+0.1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 6.0着 △ ローテーション 126日休養明け × 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 10.3% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 期待値 -53% ※ 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	バレンタインビスタ	佐々木	実5.5	B× A▲勝率9% EV-52% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（125日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山67R 3着/16頭+0.8秒 10/18 4東京62R 6着/9頭+1.7秒 09/27 4中山84R 5着/16頭+1.6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 4.0着 △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -53% ※ 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	ルージュベルベット	☆舟山	実8.7	B○ A▽勝率8% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 01/17 1中山66R 7着/16頭+0.6秒 12/07 5中京27R 9着/14頭+1.4秒 10/12 4東京46R 10着/15頭+1.3秒 09/20 4中山63R 5着/16頭+0.5秒 05/30 園田11R 1着/10頭勝利
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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 11.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 期待値 -31% ※ 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	アルバニー推奨	斎藤	実26.9	B△ A▽勝率8% EV+112% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.9倍で期待値+143%の有力候補（前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 10/25 4新潟37R 5着/14頭+0.6秒 10/18 3京都612R 13着/15頭+1.4秒 05/25 2京都109R 6着/18頭+0.6秒 05/03 1新潟18R 8着/11頭+1.8秒 03/22 2中京37R 14着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.9% / 期待値 +113% ※ 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	エコロハート推奨	鮫島駿	実19.5	B▽ A▽勝率9% EV+68% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+43%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1小倉29R 12着/16頭+0.9秒 11/15 3福島312R 6着/16頭+0.3秒 07/27 3中京212R 3着/9頭+0.0秒 07/13 2小倉612R 3着/15頭+0.0秒 05/24 1新潟79R 6着/15頭+0.5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 6.7着 ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +68% ※ 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	ランプローグ	横山武	実7.5	B▽ A△勝率9% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（126日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島49R 5着/16頭+0.5秒 10/19 4東京76R 3着/8頭+0.2秒 09/06 4中山15R 1着/16頭勝利 ― ―
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 6.3着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
11	メラヴィリオーザ	黛	実36.4	B△ A▽勝率8% EV+188% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/20 5阪神57R 10着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神17R 11着/14頭+1.4秒 10/13 3京都54R 8着/13頭+2.0秒 09/21 4阪神78R 4着/13頭+0.3秒 08/31 2札幌48R 8着/13頭+2.3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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +229% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.9% / 期待値 +188% ※ 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	アルマロクザン推奨	▲遠藤	実19.9	B▽ A▽勝率8% EV+57% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 518日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.9% / 期待値 +57% ※ 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 ○

メイショウハッケイ

騎手浜中

単勝オッズ

5.5倍

AI期待値

-43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽7ルージュベルベット

8.7倍

EV -21%

▲A:△3ハーモニーソング

11.3倍

EV +2%

出走馬全12頭

◎A:○5

メイショウハッケイ

浜中

5.5倍

-43%

›

○A:▽7

ルージュベルベット

☆舟山

8.7倍

-21%

›

▲A:△3

ハーモニーソング

北村友

11.3倍

+2%

›

△A:▽2

オンザヴィーナス

★河原田

11.8倍

+6%

›

△A:▽8

アルバニー

斎藤

26.9倍

+143%

›

△A:▽11

メラヴィリオーザ

黛

36.4倍

+229%

›

▽A:△4

ルージュナリッシュ

横山和

9.0倍

-30%

›

×A:×1

ラミアメンテ

丹内

5.1倍

-62%

›

×A:▲6

バレンタインビスタ

佐々木

5.5倍

-59%

›

▽A:△10

ランプローグ

横山武

7.5倍

-44%

›

▽A:▽9

エコロハート

鮫島駿

19.5倍

+43%

›

▽A:▽12

アルマロクザン

▲遠藤

19.9倍

+46%

›

💡 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 9 エコロハート実19.5倍期待値 +68% 推奨 11.6〜30.0倍 200円
単勝 12 アルマロクザン実19.9倍期待値 +57% 推奨 12.6〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アルバニー実26.9倍期待値 +143% 推奨 11.1〜30.0倍 300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

12R 函館競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラミアメンテ	丹内	実5.1	×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（146日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4東京67R 10着/17頭+1.2秒 03/16 2中京25R 1着/18頭勝利 ― ― ―
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 △ ローテーション 146日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
2	オンザヴィーナス	★河原田	実11.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.0着と低調／97日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島68R 13着/16頭+0.7秒 10/19 4新潟23R 12着/18頭+0.8秒 09/21 4中山78R 4着/16頭+0.2秒 04/13 1福島26R 12着/16頭+1.5秒 02/08 1小倉512R 7着/18頭+0.9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 11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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
3	ハーモニーソング	北村友	実11.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（69日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山87R 12着/16頭+2.0秒 11/08 5東京17R 14着/16頭+2.5秒 10/19 4東京78R 8着/15頭+0.7秒 08/03 2新潟410R 2着/15頭+0.0秒 05/10 2東京51R 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戦の調子平均 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ルージュナリッシュ	横山和	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（76日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京52R 6着/16頭+0.7秒 10/12 4東京46R 6着/15頭+0.6秒 06/14 3東京312R 3着/16頭+1.1秒 05/18 2東京86R 5着/16頭+1.2秒 03/02 1阪神211R 9着/14頭+0.5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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	メイショウハッケイ	浜中	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（126日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都89R 5着/11頭+0.8秒 11/01 3京都1011R 3着/12頭+0.0秒 10/04 3京都19R 2着/8頭+0.1秒 08/23 4中京13R 1着/9頭勝利 08/16 3中京72R 2着/10頭+0.1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 6.0着 △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	バレンタインビスタ	佐々木	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（125日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中山67R 3着/16頭+0.8秒 10/18 4東京62R 6着/9頭+1.7秒 09/27 4中山84R 5着/16頭+1.6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 4.0着 △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	ルージュベルベット	☆舟山	実8.7	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 01/17 1中山66R 7着/16頭+0.6秒 12/07 5中京27R 9着/14頭+1.4秒 10/12 4東京46R 10着/15頭+1.3秒 09/20 4中山63R 5着/16頭+0.5秒 05/30 園田11R 1着/10頭勝利
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 4.7着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
8	アルバニー推奨	斎藤	実26.9	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ26.9倍で期待値+112%の有力候補（前走3着で力を示す／63日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 10/25 4新潟37R 5着/14頭+0.6秒 10/18 3京都612R 13着/15頭+1.4秒 05/25 2京都109R 6着/18頭+0.6秒 05/03 1新潟18R 8着/11頭+1.8秒 03/22 2中京37R 14着/16頭+1.9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 7.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
9	エコロハート推奨	鮫島駿	実19.5	▽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小倉29R 12着/16頭+0.9秒 11/15 3福島312R 6着/16頭+0.3秒 07/27 3中京212R 3着/9頭+0.0秒 07/13 2小倉612R 3着/15頭+0.0秒 05/24 1新潟79R 6着/15頭+0.5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 6.7着 🌟◎ 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 8.6% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ランプローグ	横山武	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（126日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島49R 5着/16頭+0.5秒 10/19 4東京76R 3着/8頭+0.2秒 09/06 4中山15R 1着/16頭勝利 ― ―
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 6.3着 △ ローテーション 126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 8.6% (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。
11	メラヴィリオーザ	黛	実36.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/20 5阪神57R 10着/16頭+1.6秒 12/06 5阪神17R 11着/14頭+1.4秒 10/13 3京都54R 8着/13頭+2.0秒 09/21 4阪神78R 4着/13頭+0.3秒 08/31 2札幌48R 8着/13頭+2.3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 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +188% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
12	アルマロクザン推奨	▲遠藤	実19.9	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+57%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0秒 02/15 1小倉76R 7着/18頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 518日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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

ラミアメンテ

騎手丹内

単勝オッズ

5.1倍

AI期待値

-55%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5メイショウハッケイ

5.5倍

EV -52%

▲6バレンタインビスタ

5.5倍

EV -52%

出走馬全12頭

×1

ラミアメンテ

丹内

5.1倍

-55%

›

○5

メイショウハッケイ

浜中

5.5倍

-52%

›

▲6

バレンタインビスタ

佐々木

5.5倍

-52%

›

△10

ランプローグ

横山武

7.5倍

-35%

›

△4

ルージュナリッシュ

横山和

9.0倍

-22%

›

△3

ハーモニーソング

北村友

11.3倍

-2%

›

▽9

エコロハート

鮫島駿

19.5倍

+68%

›

▽7

ルージュベルベット

☆舟山

8.7倍

-31%

›

▽2

オンザヴィーナス

★河原田

11.8倍

-6%

›

▽12

アルマロクザン

▲遠藤

19.9倍

+57%

›

▽8

アルバニー

斎藤

26.9倍

+112%

›

▽11

メラヴィリオーザ

黛

36.4倍

+188%

›

💡 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 9 エコロハート実19.5倍期待値 +68% 推奨 11.6〜30.0倍 200円
単勝 12 アルマロクザン実19.9倍期待値 +57% 推奨 12.6〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 アルバニー実26.9倍期待値 +143% 推奨 11.1〜30.0倍 300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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