函館 7R 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

7R 函館競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラヒナギク推奨	小沢	実20.6	B▽ A△勝率7% EV+43% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/12 1京都512R 5着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 5着/17頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 6着/14頭+0.6秒 09/14 4阪神42R 3着/10頭+0.8秒 08/31 4中京41R 6着/13頭+0.6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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.0% / 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。
2	リリーズブルーム	原田和	実97.7	B▽ A▽勝率4% EV+328% 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5走 01/29 姫路12R 1着/12頭勝利 01/13 園田9R 2着/12頭+0.6秒 12/30 園田7R 2着/8頭+0.1秒 12/17 園田12R 2着/12頭+1.1秒 08/29 園田10R 3着/12頭+0.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +597% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.4% / 期待値 +329% ※ 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	コスモレッド	池添	実62.2	B▽ A▽勝率6% EV+263% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神611R 10着/14頭+1.2秒 11/08 4京都16R 1着/11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 7.0着 (不振) △ ローテーション 105日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +344% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.8% / 期待値 +263% ※ 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	ナイスプレーアスク	横山和	実5.8	B▲ A▲勝率10% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山95R 7着/17頭+0.9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 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 期待値 -40% ※ 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	ターンザテーブルス	丹内	実2.5	B× A×勝率13% EV-68% 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2着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 4着/16頭+0.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 40.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.6% / 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。
6	アイドクレース	横山武	実7.7	B△ A△勝率8% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島57R 3着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟33R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4中山93R 6着/16頭+1.6秒 09/07 4中山24R 6着/10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戦の調子平均 5.0着 × 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 7.1% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5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。
7	タイムレスキス	武豊	実6.7	B△ A△勝率10% EV-31% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都99R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都22R 1着/8頭勝利 10/18 3京都65R 2着/13頭+0.0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 12着 (大敗) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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。
8	クシマトゥルー	☆長浜	実32.0	B▽ A▽勝率5% EV+71% 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／76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 6着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 6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) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 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。
9	キセキノエンジェル	★河原田	実164.2	B▽ A▽勝率4% EV+570% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 413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 7.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 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。
10	ルージュカエラ	☆舟山	実219.8	B▽ A▽勝率4% EV+848% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 9着/12頭+0.6秒 11/09 3福島29R 10着/16頭+1.0秒 09/07 2札幌67R 11着/13頭+2.0秒 08/16 1札幌712R 3着/12頭+0.4秒 05/17 2東京712R 13着/14頭+2.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98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 7.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.3% / 期待値 +848% ※ 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	フクシマコウヨウ	岩田康	実326.7	B▽ A▽勝率4% 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16.7着と低調）
前5走 12/13 5中京312R 18着/18頭+5.8秒 06/29 1函館67R 10着/11頭+1.0秒 02/08 1東京39R 16着/16頭+2.6秒 12/21 7京都79R 12着/12頭+1.7秒 10/19 4東京52R 1着/11頭勝利
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 16.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 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 7.1% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.1% / 期待値 +1256% ※ 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	ミッキーマドンナ	浜中	実4.4	B○ A○勝率11% EV-50% 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 01/12 1中山512R 5着/18頭+0.2秒 09/14 4阪神411R 5着/17頭+0.3秒 04/19 3中山76R 2着/8頭+0.2秒 03/22 2中山711R 5着/16頭+0.7秒 02/02 1東京29R 2着/13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 5.0着 △ ローテーション 119日休養明け × 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 7.1% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.3% / 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。
13	ルージュスティーズ	吉田隼	実66.3	B▽ A▽勝率5% EV+250% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都78R 5着/12頭+0.8秒 11/08 4京都112R 7着/14頭+0.8秒 10/18 3京都67R 3着/8頭+0.3秒 08/17 2新潟811R 5着/11頭+0.7秒 04/27 2京都25R 1着/14頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +373% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.3% / 期待値 +251% ※ 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	ベアサナエチャン推奨	佐々木	実19.4	B△ A▽勝率7% EV+31% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（前走3着で力を示す）
前5走 01/31 1東京16R 4着/16頭+0.7秒 01/04 1中山15R 5着/16頭+0.3秒 12/06 5中山13R 2着/15頭+0.0秒 10/11 4東京33R 3着/10頭+0.9秒 09/21 4中山71R 5着/16頭+0.5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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.8% / 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。

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 ×

ターンザテーブルス

騎手丹内

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12ミッキーマドンナ

4.4倍

EV -68%

▲A:▲4ナイスプレーアスク

5.8倍

EV -58%

出走馬全14頭

×A:×5

ターンザテーブルス

丹内

2.5倍

-82%

›

○A:○12

ミッキーマドンナ

浜中

4.4倍

-68%

›

▲A:▲4

ナイスプレーアスク

横山和

5.8倍

-58%

›

△A:△7

タイムレスキス

武豊

6.7倍

-52%

›

△A:△6

アイドクレース

横山武

7.7倍

-45%

›

△A:▽14

ベアサナエチャン

佐々木

19.4倍

+38%

›

▽A:△1

ナムラヒナギク

小沢

20.6倍

+47%

›

▽A:▽8

クシマトゥルー

☆長浜

32.0倍

+128%

›

▽A:▽3

コスモレッド

池添

62.2倍

+344%

›

▽A:▽13

ルージュスティーズ

吉田隼

66.3倍

+373%

›

▽A:▽2

リリーズブルーム

原田和

97.7倍

+597%

›

▽A:▽9

キセキノエンジェル

★河原田

164.2倍

+999%

›

▽A:▽10

ルージュカエラ

☆舟山

219.8倍

+999%

›

▽A:▽11

フクシマコウヨウ

岩田康

326.7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 14 ベアサナエチャン実19.4倍期待値 +31% 推奨 14.7〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ナムラヒナギク実20.6倍期待値 +47% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着
単勝 14 ベアサナエチャン実19.4倍期待値 +38% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

※ 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

7R 函館競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラヒナギク推奨	小沢	実20.6	△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（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/12 1京都512R 5着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 5着/17頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 6着/14頭+0.6秒 09/14 4阪神42R 3着/10頭+0.8秒 08/31 4中京41R 6着/13頭+0.6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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
2	リリーズブルーム	原田和	実97.7	▽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）
前5走 01/29 姫路12R 1着/12頭勝利 01/13 園田9R 2着/12頭+0.6秒 12/30 園田7R 2着/8頭+0.1秒 12/17 園田12R 2着/12頭+1.1秒 08/29 園田10R 3着/12頭+0.1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) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +328% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (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	コスモレッド	池添	実62.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（105日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神611R 10着/14頭+1.2秒 11/08 4京都16R 1着/11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 7.0着 (不振) △ ローテーション 105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 5.8% (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。
4	ナイスプレーアスク	横山和	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1中山912R 1着/16頭勝利 01/04 1中山15R 2着/16頭+0.0秒 09/28 4中山95R 7着/17頭+0.9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 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ターンザテーブルス	丹内	実2.5	×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2着／84日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山75R 4着/16頭+0.7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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	アイドクレース	横山武	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（84日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉37R 1着/16頭勝利 11/22 3福島57R 3着/16頭+0.3秒 10/25 4新潟33R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4中山93R 6着/16頭+1.6秒 09/07 4中山24R 6着/10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戦の調子平均 5.0着 × 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: 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。
7	タイムレスキス	武豊	実6.7	△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／147日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都99R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都22R 1着/8頭勝利 10/18 3京都65R 2着/13頭+0.0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 12着 (大敗) △ ローテーション 147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 10.2% (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。
8	クシマトゥルー	☆長浜	実32.0	▽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／76日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山33R 6着/16頭+1.0秒 10/18 4東京64R 6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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	キセキノエンジェル	★河原田	実164.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均12.0着と低調／413日ぶりの実戦）
前5走 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5秒 05/24 1新潟710R 12着/16頭+1.5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 12.0着 (不振) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 413日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +570% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	ルージュカエラ	☆舟山	実219.8	▽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／98日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 9着/12頭+0.6秒 11/09 3福島29R 10着/16頭+1.0秒 09/07 2札幌67R 11着/13頭+2.0秒 08/16 1札幌712R 3着/12頭+0.4秒 05/17 2東京712R 13着/14頭+2.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +848% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。
11	フクシマコウヨウ	岩田康	実326.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均16.7着と低調）
前5走 12/13 5中京312R 18着/18頭+5.8秒 06/29 1函館67R 10着/11頭+1.0秒 02/08 1東京39R 16着/16頭+2.6秒 12/21 7京都79R 12着/12頭+1.7秒 10/19 4東京52R 1着/11頭勝利
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 16.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 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 4.1% (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。
12	ミッキーマドンナ	浜中	実4.4	○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 01/12 1中山512R 5着/18頭+0.2秒 09/14 4阪神411R 5着/17頭+0.3秒 04/19 3中山76R 2着/8頭+0.2秒 03/22 2中山711R 5着/16頭+0.7秒 02/02 1東京29R 2着/13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 5.0着 △ ローテーション 119日休養明け × 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 11.3% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
13	ルージュスティーズ	吉田隼	実66.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都78R 5着/12頭+0.8秒 11/08 4京都112R 7着/14頭+0.8秒 10/18 3京都67R 3着/8頭+0.3秒 08/17 2新潟811R 5着/11頭+0.7秒 04/27 2京都25R 1着/14頭勝利
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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.3% (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。
14	ベアサナエチャン推奨	佐々木	実19.4	▽詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+31%の妙味（前走3着で力を示す）
前5走 01/31 1東京16R 4着/16頭+0.7秒 01/04 1中山15R 5着/16頭+0.3秒 12/06 5中山13R 2着/15頭+0.0秒 10/11 4東京33R 3着/10頭+0.9秒 09/21 4中山71R 5着/16頭+0.5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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ターンザテーブルス

騎手丹内

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ミッキーマドンナ

4.4倍

EV -50%

▲4ナイスプレーアスク

5.8倍

EV -40%

出走馬全14頭

×5

ターンザテーブルス

丹内

2.5倍

-68%

›

○12

ミッキーマドンナ

浜中

4.4倍

-50%

›

▲4

ナイスプレーアスク

横山和

5.8倍

-40%

›

△7

タイムレスキス

武豊

6.7倍

-31%

›

△6

アイドクレース

横山武

7.7倍

-35%

›

△1

ナムラヒナギク

小沢

20.6倍

+43%

›

▽14

ベアサナエチャン

佐々木

19.4倍

+31%

›

▽3

コスモレッド

池添

62.2倍

+263%

›

▽8

クシマトゥルー

☆長浜

32.0倍

+71%

›

▽13

ルージュスティーズ

吉田隼

66.3倍

+250%

›

▽2

リリーズブルーム

原田和

97.7倍

+328%

›

▽10

ルージュカエラ

☆舟山

219.8倍

+848%

›

▽11

フクシマコウヨウ

岩田康

326.7倍

+999%

›

▽9

キセキノエンジェル

★河原田

164.2倍

+570%

›

💡 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 14 ベアサナエチャン実19.4倍期待値 +31% 推奨 14.7〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 ナムラヒナギク実20.6倍期待値 +47% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着
単勝 14 ベアサナエチャン実19.4倍期待値 +38% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中

※ 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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