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	レーヴドロペラ	鮫島駿	実23.3	B▽ A△勝率9% EV+106% 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／134日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島410R 3着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 1着/15頭勝利 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4秒 03/22 2中山711R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5中山911R 8着/18頭+1.2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) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +106% ※ 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	マイスターヴェルク	横山武	実7.7	B▽ A○勝率9% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（119日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 6着/16頭+0.2秒 09/07 4中山211R 10着/13頭+0.6秒 06/28 1函館57R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 18着/18頭+1.4秒 01/12 1中山411R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 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 7.5% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.9% / 期待値 -32% ※ 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	ハニードレス	古川吉	実72.3	B△ A▽勝率7% EV+405% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 9着/18頭+0.8秒 08/02 1札幌37R 3着/10頭+0.3秒 07/20 1函館123R 1着/14頭勝利 05/25 2東京104R 6着/18頭+1.1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) +465% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.0% / 期待値 +406% ※ 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	アストリル推奨	丹内	実11.1	B▽ A▲勝率9% EV-1% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 3着/18頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 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。
5	タイヨウフレア	長浜	実211.4	B▽ A▽勝率5% EV+964% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 5.0% / 期待値 +964% ※ 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	ロートホルン	斎藤	実10.8	B○ A▽勝率7% EV-24% 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／127日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 16着/16頭+0.7秒 07/13 1函館107R 1着/14頭勝利 04/27 2東京211R 6着/18頭+0.5秒 02/15 1東京511R 7着/14頭+1.1秒 11/17 5東京62R 1着/17頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 9.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.0% / 期待値 -24% ※ 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	マルカオペラ	舟山	実28.0	B△ A▽勝率7% EV+95% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山310R 6着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神412R 4着/10頭+0.1秒 11/24 3福島610R 9着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌310R 12着/14頭+1.4秒 07/13 1函館109R 5着/11頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) 🌟◎ 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 7.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.0% / 期待値 +96% ※ 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	ハートメテオ	池添	実41.1	B◎ A△勝率9% EV+263% 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走平均3.0着と安定／前走2着／154日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10頭勝利 06/21 1函館37R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +262% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.9% / 期待値 +264% ※ 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	モンローウォーク	横山和	実1.3	B△ A×勝率9% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／337日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 337日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.9% / 期待値 -88% ※ 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	マドモアゼルアスク	武豊	実27.2	B▲ A△勝率9% EV+140% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4阪神18R 3着/9頭+0.6秒 08/23 4中京18R 5着/8頭+1.0秒 08/02 3中京311R 9着/13頭+0.9秒 05/24 2東京99R 7着/9頭+1.6秒 05/10 1新潟36R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 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 7.8% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 期待値 +141% ※ 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	エーデル	佐々木	実112.8	B▽ A▽勝率9% EV+898% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +744% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.9% / 期待値 +898% ※ 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	エリム	原田和	実378.6	B▽ A▽勝率5% EV+999% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 5.0% / 期待値 +1806% ※ 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	トレミニョン	松本	実55.8	B▽ A▽勝率7% EV+290% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山49R 8着/13頭+0.3秒 09/07 2札幌610R 8着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌16R 1着/13頭勝利 07/05 1函館79R 2着/8頭+0.1秒 06/28 1函館57R 6着/16頭+0.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +317% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.0% / 期待値 +290% ※ 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 △

ハートメテオ

騎手池添

単勝オッズ

41.1倍

AI期待値

+262%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽6ロートホルン

10.8倍

EV -15%

▲A:△10マドモアゼルアスク

27.2倍

EV +112%

出走馬全13頭

◎A:△8

ハートメテオ

池添

41.1倍

+262%

›

○A:▽6

ロートホルン

斎藤

10.8倍

-15%

›

▲A:△10

マドモアゼルアスク

武豊

27.2倍

+112%

›

△A:▽7

マルカオペラ

舟山

28.0倍

+119%

›

△A:▽3

ハニードレス

古川吉

72.3倍

+465%

›

△A:×9

モンローウォーク

横山和

1.3倍

-90%

›

▽A:○2

マイスターヴェルク

横山武

7.7倍

-42%

›

▽A:▲4

アストリル

丹内

11.1倍

-16%

›

▽A:△1

レーヴドロペラ

鮫島駿

23.3倍

+74%

›

▽A:▽13

トレミニョン

松本

55.8倍

+317%

›

▽A:▽11

エーデル

佐々木

112.8倍

+744%

›

▽A:▽5

タイヨウフレア

長浜

211.4倍

+999%

›

▽A:▽12

エリム

原田和

378.6倍

+999%

›

💡 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 4 アストリル実11.1倍期待値 +-1% 推奨 11.3〜30.0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

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	レーヴドロペラ	鮫島駿	実23.3	△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／134日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島410R 3着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 1着/15頭勝利 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4秒 03/22 2中山711R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5中山911R 8着/18頭+1.2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) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (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。
2	マイスターヴェルク	横山武	実7.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（119日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 6着/16頭+0.2秒 09/07 4中山211R 10着/13頭+0.6秒 06/28 1函館57R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 18着/18頭+1.4秒 01/12 1中山411R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
3	ハニードレス	古川吉	実72.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 9着/18頭+0.8秒 08/02 1札幌37R 3着/10頭+0.3秒 07/20 1函館123R 1着/14頭勝利 05/25 2東京104R 6着/18頭+1.1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) +405% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
4	アストリル推奨	丹内	実11.1	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 3着/18頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
5	タイヨウフレア	長浜	実211.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +964% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
6	ロートホルン	斎藤	実10.8	▽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／127日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 16着/16頭+0.7秒 07/13 1函館107R 1着/14頭勝利 04/27 2東京211R 6着/18頭+0.5秒 02/15 1東京511R 7着/14頭+1.1秒 11/17 5東京62R 1着/17頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127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 7.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	マルカオペラ	舟山	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山310R 6着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神412R 4着/10頭+0.1秒 11/24 3福島610R 9着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌310R 12着/14頭+1.4秒 07/13 1函館109R 5着/11頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
8	ハートメテオ	池添	実41.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／154日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10頭勝利 06/21 1函館37R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 154日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +263% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (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。
9	モンローウォーク	横山和	実1.3	×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100%と好調／前走勝利の勢い／337日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 1着/11頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 337日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	マドモアゼルアスク	武豊	実27.2	△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／64日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4阪神18R 3着/9頭+0.6秒 08/23 4中京18R 5着/8頭+1.0秒 08/02 3中京311R 9着/13頭+0.9秒 05/24 2東京99R 7着/9頭+1.6秒 05/10 1新潟36R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 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 8.9% (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。
11	エーデル	佐々木	実112.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／71日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +898% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (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。
12	エリム	原田和	実378.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	トレミニョン	松本	実55.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山49R 8着/13頭+0.3秒 09/07 2札幌610R 8着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌16R 1着/13頭勝利 07/05 1函館79R 2着/8頭+0.1秒 06/28 1函館57R 6着/16頭+0.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

モンローウォーク

騎手横山和

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-88%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2マイスターヴェルク

7.7倍

EV -31%

▲4アストリル

11.1倍

EV -1%

出走馬全13頭

×9

モンローウォーク

横山和

1.3倍

-88%

›

○2

マイスターヴェルク

横山武

7.7倍

-31%

›

▲4

アストリル

丹内

11.1倍

-1%

›

△1

レーヴドロペラ

鮫島駿

23.3倍

+106%

›

△10

マドモアゼルアスク

武豊

27.2倍

+140%

›

△8

ハートメテオ

池添

41.1倍

+263%

›

▽11

エーデル

佐々木

112.8倍

+898%

›

▽6

ロートホルン

斎藤

10.8倍

-24%

›

▽7

マルカオペラ

舟山

28.0倍

+95%

›

▽13

トレミニョン

松本

55.8倍

+290%

›

▽3

ハニードレス

古川吉

72.3倍

+405%

›

▽5

タイヨウフレア

長浜

211.4倍

+964%

›

▽12

エリム

原田和

378.6倍

+999%

›

💡 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 4 アストリル実11.1倍期待値 +-1% 推奨 11.3〜30.0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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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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