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

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マイネルフーガ推奨	斎藤	実16.3	B△ A△勝率7% EV+17% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0秒 11/16 5東京48R 9着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌47R 1着/13頭勝利 08/09 1札幌59R 2着/10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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +18% ※ 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	ジャズ推奨	吉田隼	実17.3	B▽ A▽勝率7% EV+21% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/17 1京都612R 4着/18頭+0.3秒 11/23 4京都69R 5着/13頭+0.5秒 10/26 4新潟49R 1着/14頭勝利 06/01 2東京126R 6着/16頭+1.0秒 05/04 2京都47R 3着/9頭+1.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 7.0% / 期待値 +21% ※ 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	バルティカ推奨	鮫島駿	実25.1	B▽ A▽勝率7% EV+78% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/01 3京都109R 6着/11頭+0.8秒 10/04 3京都18R 5着/12頭+0.4秒 09/07 2札幌610R 4着/14頭+0.3秒 07/12 1函館99R 1着/11頭勝利 07/06 1函館88R 11着/13頭+2.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.1% / 期待値 +79% ※ 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	ウィルサヴァイブ推奨	横山武	実17.2	B△ A△勝率7% EV+24% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0秒 09/20 4阪神610R 2着/7頭+0.2秒 08/24 2札幌212R 4着/14頭+0.2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 4.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 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。
5	テルヒコウ	武豊	実2.3	B× A×勝率7% 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（直近3走で勝率33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 4着/12頭+0.4秒 10/26 3京都95R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 43.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 7.2% / 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。
6	ロードマンハイム	古川吉	実36.5	B▽ A▽勝率7% EV+159% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（442日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.1% / 期待値 +160% ※ 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	エリム	原田和	実144.8	B▽ A▽勝率7% EV+912% 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／84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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +934% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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 +913% ※ 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	サタデーサンライズ	北村友	実6.4	B▲ A▲勝率7% EV-53% 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／147日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 1着/15頭勝利 09/28 4阪神98R 2着/18頭+0.4秒 09/07 4中山211R 6着/13頭+0.3秒 07/19 2小倉78R 2着/10頭+0.4秒 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6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) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.2% / 期待値 -54% ※ 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	エーデル	酒井	実116.9	B▽ A▽勝率7% EV+724% 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／64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 9 ◎ 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) +735% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.1% / 期待値 +725% ※ 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	コッツォリーノ	佐々木	実3.5	B○ A○勝率7% EV-74% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 10着/12頭+1.5秒 09/28 4中山93R 1着/16頭勝利 09/07 4中山25R 3着/12頭+0.1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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 7.2% / 期待値 -75% ※ 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	レイヤードレッド	長浜	実99.7	B▽ A▽勝率7% EV+607% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18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 5.3着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +612% (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 7.1% / 期待値 +608% ※ 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	フォルテフィオーレ	丹内	実13.8	B△ A▽勝率7% EV-1% 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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7秒 10/13 4東京59R 11着/18頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 7着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 10着/12頭+2.2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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.1% / 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。
13	フナデ	横山和	実109.1	B▽ A▽勝率7% EV+686% 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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 12着/12頭+1.6秒 08/03 2新潟46R 2着/5頭+0.0秒 09/07 4中山17R 1着/10頭勝利 08/11 3新潟27R 6着/11頭+1.0秒 11/12 3京都49R 5着/7頭+0.3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 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +679% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 7.2% / 期待値 +687% ※ 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	ラブリーリディア推奨	小沢	実22.4	B▽ A△勝率7% EV+61% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/22 4京都512R 5着/15頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 1着/16頭勝利 07/19 1函館115R 1着/16頭勝利 06/22 3阪神63R 6着/18頭+0.5秒 05/03 2京都33R 10着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +62% ※ 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 ×

テルヒコウ

騎手武豊

単勝オッズ

2.3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:○10コッツォリーノ

3.5倍

EV -75%

▲A:▲8サタデーサンライズ

6.4倍

EV -54%

出走馬全14頭

×A:×5

テルヒコウ

武豊

2.3倍

-83%

›

○A:○10

コッツォリーノ

佐々木

3.5倍

-75%

›

▲A:▲8

サタデーサンライズ

北村友

6.4倍

-54%

›

△A:▽12

フォルテフィオーレ

丹内

13.8倍

-1%

›

△A:△1

マイネルフーガ

斎藤

16.3倍

+16%

›

△A:△4

ウィルサヴァイブ

横山武

17.2倍

+22%

›

▽A:▽2

ジャズ

吉田隼

17.3倍

+23%

›

▽A:△14

ラブリーリディア

小沢

22.4倍

+59%

›

▽A:▽3

バルティカ

鮫島駿

25.1倍

+79%

›

▽A:▽6

ロードマンハイム

古川吉

36.5倍

+160%

›

▽A:▽11

レイヤードレッド

長浜

99.7倍

+612%

›

▽A:▽13

フナデ

横山和

109.1倍

+679%

›

▽A:▽9

エーデル

酒井

116.9倍

+735%

›

▽A:▽7

エリム

原田和

144.8倍

+934%

›

💡 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 ウィルサヴァイブ実17.2倍期待値 +24% 推奨 13.9〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ジャズ実17.3倍期待値 +21% 推奨 14.3〜30.0倍 100円 ❌不的中3着
単勝 1 マイネルフーガ確定10.3倍期待値 +17% 推奨 13.9〜30.0倍 100円 🎯的中1着確定 10.3倍1,030円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 バルティカ実25.1倍期待値 +79% 推奨 14.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 14 ラブリーリディア実22.4倍期待値 +59% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ジャズ実17.3倍期待値 +23% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

※ 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	マイネルフーガ推奨	斎藤	実16.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1中山89R 5着/9頭+0.4秒 12/21 5中山612R 9着/16頭+1.0秒 11/16 5東京48R 9着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌47R 1着/13頭勝利 08/09 1札幌59R 2着/10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戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (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。
2	ジャズ推奨	吉田隼	実17.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 01/17 1京都612R 4着/18頭+0.3秒 11/23 4京都69R 5着/13頭+0.5秒 10/26 4新潟49R 1着/14頭勝利 06/01 2東京126R 6着/16頭+1.0秒 05/04 2京都47R 3着/9頭+1.0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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	バルティカ推奨	鮫島駿	実25.1	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+78%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/01 3京都109R 6着/11頭+0.8秒 10/04 3京都18R 5着/12頭+0.4秒 09/07 2札幌610R 4着/14頭+0.3秒 07/12 1函館99R 1着/11頭勝利 07/06 1函館88R 11着/13頭+2.4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 8.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 134日休養明け 🌟◎ 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 7.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
4	ウィルサヴァイブ推奨	横山武	実17.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都97R 2着/10頭+0.1秒 01/05 1京都29R 11着/11頭+2.0秒 12/13 5阪神312R 2着/10頭+0.0秒 09/20 4阪神610R 2着/7頭+0.2秒 08/24 2札幌212R 4着/14頭+0.2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 4.0着 △ 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: 5.8%) ※ 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。
5	テルヒコウ	武豊	実2.3	×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33%と好調／78日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 4着/12頭+0.4秒 10/26 3京都95R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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 14着 (大敗) × 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 7.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	ロードマンハイム	古川吉	実36.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（442日ぶりの実戦）
前5走 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7秒 04/26 2東京19R 6着/9頭+0.7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 6.0着 △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
7	エリム	原田和	実144.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／84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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +912% (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。
8	サタデーサンライズ	北村友	実6.4	▲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／147日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神77R 1着/15頭勝利 09/28 4阪神98R 2着/18頭+0.4秒 09/07 4中山211R 6着/13頭+0.3秒 07/19 2小倉78R 2着/10頭+0.4秒 05/25 2東京1011R 15着/18頭+1.6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) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	エーデル	酒井	実116.9	▽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／64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 9 ◎ 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) +724% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
10	コッツォリーノ	佐々木	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 5東京611R 10着/12頭+1.5秒 09/28 4中山93R 1着/16頭勝利 09/07 4中山25R 3着/12頭+0.1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 4.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 92日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
11	レイヤードレッド	長浜	実99.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（106日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山89R 8着/9頭+0.8秒 01/05 1中山210R 4着/11頭+0.3秒 12/14 5中京410R 5着/10頭+1.1秒 10/26 3京都911R 15着/18頭+2.3秒 09/20 4中山67R 1着/18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 5.3着 △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +607% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
12	フォルテフィオーレ	丹内	実13.8	▽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／前走勝利の勢い／92日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉48R 2着/13頭+0.0秒 11/16 3福島412R 6着/16頭+0.7秒 10/13 4東京59R 11着/18頭+0.5秒 08/23 2札幌17R 7着/14頭+1.1秒 07/13 1函館108R 10着/12頭+2.2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 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
13	フナデ	横山和	実109.1	▽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／106日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山49R 12着/12頭+1.6秒 08/03 2新潟46R 2着/5頭+0.0秒 09/07 4中山17R 1着/10頭勝利 08/11 3新潟27R 6着/11頭+1.0秒 11/12 3京都49R 5着/7頭+0.3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 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +686% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
14	ラブリーリディア推奨	小沢	実22.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+61%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/22 4京都512R 5着/15頭+0.8秒 10/26 4新潟44R 1着/16頭勝利 07/19 1函館115R 1着/16頭勝利 06/22 3阪神63R 6着/18頭+0.5秒 05/03 2京都33R 10着/18頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

テルヒコウ

騎手武豊

単勝オッズ

2.3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

○10コッツォリーノ

3.5倍

EV -74%

▲8サタデーサンライズ

6.4倍

EV -53%

出走馬全14頭

×5

テルヒコウ

武豊

2.3倍

-83%

›

○10

コッツォリーノ

佐々木

3.5倍

-74%

›

▲8

サタデーサンライズ

北村友

6.4倍

-53%

›

△14

ラブリーリディア

小沢

22.4倍

+61%

›

△1

マイネルフーガ

斎藤

16.3倍

+17%

›

△4

ウィルサヴァイブ

横山武

17.2倍

+24%

›

▽13

フナデ

横山和

109.1倍

+686%

›

▽12

フォルテフィオーレ

丹内

13.8倍

-1%

›

▽3

バルティカ

鮫島駿

25.1倍

+78%

›

▽6

ロードマンハイム

古川吉

36.5倍

+159%

›

▽11

レイヤードレッド

長浜

99.7倍

+607%

›

▽9

エーデル

酒井

116.9倍

+724%

›

▽2

ジャズ

吉田隼

17.3倍

+21%

›

▽7

エリム

原田和

144.8倍

+912%

›

💡 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 ウィルサヴァイブ実17.2倍期待値 +24% 推奨 13.9〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ジャズ実17.3倍期待値 +21% 推奨 14.3〜30.0倍 100円 ❌不的中3着
単勝 1 マイネルフーガ確定10.3倍期待値 +17% 推奨 13.9〜30.0倍 100円 🎯的中1着確定 10.3倍1,030円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 3 バルティカ実25.1倍期待値 +79% 推奨 14.0〜30.0倍 200円 ❌不的中
単勝 14 ラブリーリディア実22.4倍期待値 +59% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中
単勝 2 ジャズ実17.3倍期待値 +23% 推奨 14.0〜30.0倍 100円 ❌不的中3着

※ 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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