函館 10R 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

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインシャーガス	鮫島駿	実7.5	B× A▲勝率7% EV-46% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/25 1小倉28R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 5着/18頭+0.6秒 11/09 3福島29R 5着/16頭+0.3秒 07/13 1函館107R 2着/14頭+0.1秒 06/22 1函館47R 4着/13頭+0.8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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 13.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -46% ※ 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	ヤコブセン	横山琉	実102.8	B▽ A▽勝率7% EV+637% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 1着/14頭勝利 12/27 5中山77R 9着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟49R 8着/14頭+1.3秒 10/13 4東京57R 13着/16頭+2.0秒 09/28 4中山96R 11着/16頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +599% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.2% / 期待値 +638% ※ 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	テルアスワッド	北村友	実36.7	B▽ A▽勝率7% EV+163% 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／64日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9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 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.2% / 期待値 +163% ※ 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	ルージュマローネ	横山和	実31.1	B△ A▽勝率7% EV+123% 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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山88R 7着/11頭+2.1秒 11/16 3福島42R 10着/15頭+1.7秒 10/18 4新潟14R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 9着/14頭+1.1秒 07/12 2福島512R 14着/15頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.2% / 期待値 +123% ※ 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	キングベルベット	丹内	実11.3	B▽ A△勝率7% EV-18% 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／141日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 10着/16頭+1.8秒 11/24 3福島63R 7着/15頭+0.7秒 07/20 1函館1212R 11着/13頭+1.7秒 11/10 3福島43R 13着/15頭+4.1秒 03/31 3中山47R 5着/16頭+0.8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) △ ローテーション 141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 5.7% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -19% ※ 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	レイザリオ	斎藤	実43.8	B▽ A▽勝率7% EV+214% 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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6秒 11/24 3福島63R 3着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 10着/18頭+0.6秒 08/03 3中京412R 14着/18頭+1.0秒 06/08 3阪神212R 7着/16頭+0.8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) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.2% / 期待値 +214% ※ 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	ジュンラトゥール推奨	浜中	実17.4	B○ A△勝率7% EV+24% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+64%の中穴候補（前走3着で力を示す／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/04 1京都19R 10着/13頭+2.1秒 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 +25% ※ 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	マーウォルス	佐々木	実48.5	B▽ A▽勝率7% EV+247% 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／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.2% / 期待値 +248% ※ 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	シーズザスローン	武豊	実5.6	B◎ A○勝率7% EV-59% 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（113日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 5着/11頭+1.0秒 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0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 6.3着 △ ローテーション 113日休養明け × 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 9.4% (オッズ暗示: 17.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 期待値 -60% ※ 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	マンダリンボレロ	遠藤	実43.0	B▽ A▽勝率7% EV+199% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +192% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +199% ※ 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	メイショウタイピン推奨	池添	実24.5	B▲ A▽勝率7% EV+75% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ24.5倍で期待値+131%の有力候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 01/18 1京都710R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5阪神68R 14着/15頭+3.2秒 11/15 3福島310R 11着/15頭+1.7秒 08/10 1札幌68R 1着/9頭勝利 07/19 1函館118R 6着/10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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +76% ※ 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	タガノエルー	古川吉	実1.8	B△ A×勝率7% EV-87% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／78日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2秒 01/04 1京都12R 1着/16頭勝利 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 55.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.2% / 期待値 -87% ※ 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	フォーワンセルフ	荻野琢	実141.0	B▽ A▽勝率7% EV+880% 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／441日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +859% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 7.0% / 期待値 +880% ※ 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	プライベートアイズ	横山武	実13.0	B△ A△勝率7% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。

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 ○

シーズザスローン

騎手武豊

単勝オッズ

5.6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

○A:△7ジュンラトゥール

17.4倍

EV +64%

▲A:▽11メイショウタイピン

24.5倍

EV +131%

出走馬全14頭

◎A:○9

シーズザスローン

武豊

5.6倍

-47%

›

○A:△7

ジュンラトゥール

浜中

17.4倍

+64%

›

▲A:▽11

メイショウタイピン

池添

24.5倍

+131%

›

△A:×12

タガノエルー

古川吉

1.8倍

-87%

›

△A:△14

プライベートアイズ

横山武

13.0倍

-11%

›

△A:▽4

ルージュマローネ

横山和

31.1倍

+111%

›

▽A:▽3

テルアスワッド

北村友

36.7倍

+149%

›

▽A:▽10

マンダリンボレロ

遠藤

43.0倍

+192%

›

▽A:▽6

レイザリオ

斎藤

43.8倍

+198%

›

▽A:▽2

ヤコブセン

横山琉

102.8倍

+599%

›

▽A:▽13

フォーワンセルフ

荻野琢

141.0倍

+859%

›

×A:▲1

ウインシャーガス

鮫島駿

7.5倍

-56%

›

▽A:△5

キングベルベット

丹内

11.3倍

-35%

›

▽A:▽8

マーウォルス

佐々木

48.5倍

+178%

›

💡 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 7 ジュンラトゥール実17.4倍期待値 +24% 推奨 13.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 メイショウタイピン実24.5倍期待値 +131% 推奨 10.6〜30.0倍 300円
単勝 7 ジュンラトゥール実17.4倍期待値 +64% 推奨 10.6〜30.0倍 200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

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインシャーガス	鮫島駿	実7.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/25 1小倉28R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 5着/18頭+0.6秒 11/09 3福島29R 5着/16頭+0.3秒 07/13 1函館107R 2着/14頭+0.1秒 06/22 1函館47R 4着/13頭+0.8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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 98日休養明け × 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 7.2% (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。
2	ヤコブセン	横山琉	実102.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／85日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 1着/14頭勝利 12/27 5中山77R 9着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟49R 8着/14頭+1.3秒 10/13 4東京57R 13着/16頭+2.0秒 09/28 4中山96R 11着/16頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +637% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	テルアスワッド	北村友	実36.7	▽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／64日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9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 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
4	ルージュマローネ	横山和	実31.1	▽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／77日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山88R 7着/11頭+2.1秒 11/16 3福島42R 10着/15頭+1.7秒 10/18 4新潟14R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 9着/14頭+1.1秒 07/12 2福島512R 14着/15頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
5	キングベルベット	丹内	実11.3	△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／141日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 10着/16頭+1.8秒 11/24 3福島63R 7着/15頭+0.7秒 07/20 1函館1212R 11着/13頭+1.7秒 11/10 3福島43R 13着/15頭+4.1秒 03/31 3中山47R 5着/16頭+0.8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) △ ローテーション 141日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
6	レイザリオ	斎藤	実43.8	▽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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6秒 11/24 3福島63R 3着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 10着/18頭+0.6秒 08/03 3中京412R 14着/18頭+1.0秒 06/08 3阪神212R 7着/16頭+0.8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) +214% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ジュンラトゥール推奨	浜中	実17.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／84日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/04 1京都19R 10着/13頭+2.1秒 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
8	マーウォルス	佐々木	実48.5	▽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／84日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
9	シーズザスローン	武豊	実5.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（113日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 5着/11頭+1.0秒 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0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 6.3着 △ ローテーション 113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 7.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	マンダリンボレロ	遠藤	実43.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／406日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1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 4.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 406日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	メイショウタイピン推奨	池添	実24.5	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+75%の中穴候補（当競馬場3走で勝率33%と適性高）
前5走 01/18 1京都710R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5阪神68R 14着/15頭+3.2秒 11/15 3福島310R 11着/15頭+1.7秒 08/10 1札幌68R 1着/9頭勝利 07/19 1函館118R 6着/10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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
12	タガノエルー	古川吉	実1.8	×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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2秒 01/04 1京都12R 1着/16頭勝利 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
13	フォーワンセルフ	荻野琢	実141.0	▽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／441日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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) △ ローテーション 441日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +880% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
14	プライベートアイズ	横山武	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（64日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノエルー

騎手古川吉

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9シーズザスローン

5.6倍

EV -59%

▲1ウインシャーガス

7.5倍

EV -46%

出走馬全14頭

×12

タガノエルー

古川吉

1.8倍

-87%

›

○9

シーズザスローン

武豊

5.6倍

-59%

›

▲1

ウインシャーガス

鮫島駿

7.5倍

-46%

›

△5

キングベルベット

丹内

11.3倍

-18%

›

△14

プライベートアイズ

横山武

13.0倍

-6%

›

△7

ジュンラトゥール

浜中

17.4倍

+24%

›

▽11

メイショウタイピン

池添

24.5倍

+75%

›

▽4

ルージュマローネ

横山和

31.1倍

+123%

›

▽3

テルアスワッド

北村友

36.7倍

+163%

›

▽6

レイザリオ

斎藤

43.8倍

+214%

›

▽8

マーウォルス

佐々木

48.5倍

+247%

›

▽2

ヤコブセン

横山琉

102.8倍

+637%

›

▽10

マンダリンボレロ

遠藤

43.0倍

+199%

›

▽13

フォーワンセルフ

荻野琢

141.0倍

+880%

›

💡 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 7 ジュンラトゥール実17.4倍期待値 +24% 推奨 13.9〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 11 メイショウタイピン実24.5倍期待値 +131% 推奨 10.6〜30.0倍 300円
単勝 7 ジュンラトゥール実17.4倍期待値 +64% 推奨 10.6〜30.0倍 200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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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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