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	コスモファーブロス	横山武	実5.0	B○ A×勝率6% EV-67% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 20.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 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。
2	セイカユウヒ	佐々木	実29.3	B▽ A△勝率6% EV+89% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/25 1中山93R 5着/16頭+1.4秒 01/12 1中山51R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5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 5.7着 🌟◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 +90% ※ 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	ライトオブジアース	丹内	実7.5	B▲ A○勝率6% EV-51% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 11着/16頭+1.1秒 10/11 3京都35R 16着/17頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 6.2% (オッズ暗示: 13.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 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。
4	ノブピースオブラブ	斎藤	実67.6	B▽ A▽勝率6% EV+313% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 9着/18頭+0.7秒 12/14 5中山42R 12着/16頭+1.3秒 10/19 4東京73R 8着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 8着/16頭+1.2秒 09/06 2札幌55R 9着/10頭+3.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 6.1% / 期待値 +313% ※ 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	ソワンドヴィクター	☆長浜	実16.3	B▽ A▽勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.1% / 期待値 -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。
6	マリノリュミエール	★河原田	実10.4	B△ A▽勝率6% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中山52R 13着/16頭+2.8秒 11/02 4東京111R 9着/12頭+1.9秒 09/07 2札幌62R 9着/10頭+1.4秒 07/27 1札幌25R 3着/6頭+0.5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) × 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 6.2% (オッズ暗示: 9.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.1% / 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。
7	スカイプレリュード	▲遠藤	実109.8	B▽ A▽勝率6% EV+571% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都94R 7着/10頭+2.0秒 12/28 5阪神82R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中山15R 15着/18頭+2.7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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +586% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 6.1% / 期待値 +571% ※ 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	アウェイクネス	◇古川奈	実62.3	B▽ A▽勝率6% EV+280% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都25R 12着/17頭+1.2秒 12/27 5阪神74R 7着/15頭+0.7秒 11/01 3京都101R 11着/13頭+2.2秒 10/13 3京都53R 9着/16頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 4着/18頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.1% / 期待値 +281% ※ 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	リネアベルタ	岩田康	実13.8	B△ A▲勝率6% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 6着/18頭+0.4秒 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 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。
10	マメーアップル	横山琉	実2.7	B× A×勝率6% EV-83% 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（106日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 7着/16頭+1.4秒 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 106日休養明け × 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 6.2% (オッズ暗示: 37.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.1% / 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。
11	リアライズブルーム	☆舟山	実22.4	B▽ A▽勝率6% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 14着/14頭+3.6秒 10/12 3京都41R 8着/12頭+2.1秒 08/17 3中京82R 4着/16頭+1.5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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.1% / 期待値 +37% ※ 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	クープグラッセ	池添	実16.1	B△ A△勝率6% EV+4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神14R 7着/9頭+1.4秒 10/18 3京都65R 4着/13頭+0.8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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +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。
13	ジューンマロン	吉田隼	実70.8	B▽ A△勝率6% EV+358% 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）
前5走 08/02 3中京31R 4着/5頭+1.2秒 06/08 3阪神25R 7着/11頭+1.6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +342% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 1.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +359% ※ 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。
14	トゥルージョワ	△鷲頭	実18.1	B▽ A▽勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.1% / 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。
15	チェサピークベイ	小沢	実29.2	B▽ A▽勝率6% EV+78% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.1% / 期待値 +78% ※ 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。
16	ディサイドオンミー推奨	古川吉洋	実24.6	B▽ A▽勝率6% EV+50% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.1% / 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 ×

マメーアップル

騎手横山琉

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-83%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×1コスモファーブロス

5.0倍

EV -68%

▲A:○3ライトオブジアース

7.5倍

EV -53%

出走馬全16頭

×A:×10

マメーアップル

横山琉

2.7倍

-83%

›

○A:×1

コスモファーブロス

横山武

5.0倍

-68%

›

▲A:○3

ライトオブジアース

丹内

7.5倍

-53%

›

△A:▽6

マリノリュミエール

★河原田

10.4倍

-35%

›

△A:▲9

リネアベルタ

岩田康

13.8倍

-13%

›

△A:△12

クープグラッセ

池添

16.1倍

+0%

›

▽A:▽5

ソワンドヴィクター

☆長浜

16.3倍

+1%

›

▽A:▽14

トゥルージョワ

△鷲頭

18.1倍

+13%

›

▽A:▽11

リアライズブルーム

☆舟山

22.4倍

+39%

›

▽A:▽16

ディサイドオンミー

古川吉洋

24.6倍

+53%

›

▽A:▽15

チェサピークベイ

小沢

29.2倍

+82%

›

▽A:△2

セイカユウヒ

佐々木

29.3倍

+83%

›

▽A:▽8

アウェイクネス

◇古川奈

62.3倍

+289%

›

▽A:▽4

ノブピースオブラブ

斎藤

67.6倍

+322%

›

▽A:△13

ジューンマロン

吉田隼

70.8倍

+342%

›

▽A:▽7

スカイプレリュード

▲遠藤

109.8倍

+586%

›

💡 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 16 ディサイドオンミー実24.6倍期待値 +50% 推奨 16.4〜30.0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

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	コスモファーブロス	横山武	実5.0	×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5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
2	セイカユウヒ	佐々木	実29.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/25 1中山93R 5着/16頭+1.4秒 01/12 1中山51R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5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 5.7着 🌟◎ 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 6.5% (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。
3	ライトオブジアース	丹内	実7.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 11着/16頭+1.1秒 10/11 3京都35R 16着/17頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (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。
4	ノブピースオブラブ	斎藤	実67.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 9着/18頭+0.7秒 12/14 5中山42R 12着/16頭+1.3秒 10/19 4東京73R 8着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 8着/16頭+1.2秒 09/06 2札幌55R 9着/10頭+3.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +313% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ソワンドヴィクター	☆長浜	実16.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
6	マリノリュミエール	★河原田	実10.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中山52R 13着/16頭+2.8秒 11/02 4東京111R 9着/12頭+1.9秒 09/07 2札幌62R 9着/10頭+1.4秒 07/27 1札幌25R 3着/6頭+0.5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) × 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 6.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
7	スカイプレリュード	▲遠藤	実109.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（71日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都94R 7着/10頭+2.0秒 12/28 5阪神82R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中山15R 15着/18頭+2.7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 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +571% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	アウェイクネス	◇古川奈	実62.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／195日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都25R 12着/17頭+1.2秒 12/27 5阪神74R 7着/15頭+0.7秒 11/01 3京都101R 11着/13頭+2.2秒 10/13 3京都53R 9着/16頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 4着/18頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 195日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +280% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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	リネアベルタ	岩田康	実13.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 6着/18頭+0.4秒 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	マメーアップル	横山琉	実2.7	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（106日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 7着/16頭+1.4秒 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 106日休養明け × 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 6.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
11	リアライズブルーム	☆舟山	実22.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 14着/14頭+3.6秒 10/12 3京都41R 8着/12頭+2.1秒 08/17 3中京82R 4着/16頭+1.5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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 6.1% (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。
12	クープグラッセ	池添	実16.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神14R 7着/9頭+1.4秒 10/18 3京都65R 4着/13頭+0.8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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ジューンマロン	吉田隼	実70.8	△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）
前5走 08/02 3中京31R 4着/5頭+1.2秒 06/08 3阪神25R 7着/11頭+1.6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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +358% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
14	トゥルージョワ	△鷲頭	実18.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 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 10着 (大敗) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
15	チェサピークベイ	小沢	実29.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 13位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
16	ディサイドオンミー推奨	古川吉洋	実24.6	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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

コスモファーブロス

騎手横山武

単勝オッズ

5.0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

○3ライトオブジアース

7.5倍

EV -51%

▲9リネアベルタ

13.8倍

EV -10%

出走馬全16頭

×1

コスモファーブロス

横山武

5.0倍

-67%

›

○3

ライトオブジアース

丹内

7.5倍

-51%

›

▲9

リネアベルタ

岩田康

13.8倍

-10%

›

△12

クープグラッセ

池添

16.1倍

+4%

›

△2

セイカユウヒ

佐々木

29.3倍

+89%

›

△13

ジューンマロン

吉田隼

70.8倍

+358%

›

×10

マメーアップル

横山琉

2.7倍

-83%

›

▽6

マリノリュミエール

★河原田

10.4倍

-36%

›

▽5

ソワンドヴィクター

☆長浜

16.3倍

›

▽14

トゥルージョワ

△鷲頭

18.1倍

+10%

›

▽11

リアライズブルーム

☆舟山

22.4倍

+36%

›

▽16

ディサイドオンミー

古川吉洋

24.6倍

+50%

›

▽15

チェサピークベイ

小沢

29.2倍

+78%

›

▽8

アウェイクネス

◇古川奈

62.3倍

+280%

›

▽4

ノブピースオブラブ

斎藤

67.6倍

+313%

›

▽7

スカイプレリュード

▲遠藤

109.8倍

+571%

›

💡 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 16 ディサイドオンミー実24.6倍期待値 +50% 推奨 16.4〜30.0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。
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