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	カネコメブライト推奨	横山琉	実14.1	B△ A△勝率8% EV+18% 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／前走勝利の勢い継続／105日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/18 1京都74R 7着/10頭+0.3秒 12/14 5阪神46R 3着/7頭+0.9秒 11/16 4京都42R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 7着/16頭+1.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105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 8.3% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 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。
2	サンディブロンド	舟山	実108.3	B▽ A▽勝率8% EV+786% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 16着/16頭+3.8秒 10/18 4新潟110R 6着/15頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 5着/11頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 8着/12頭+0.7秒 05/04 1新潟210R 15着/16頭+2.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) +802% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +786% ※ 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	デアプリームス	横山武	実6.2	B▲ A▽勝率8% EV-47% 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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 10着/18頭+1.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 16.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 -48% ※ 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	エコロレバン	酒井	実3.7	B○ A○勝率8% EV-68% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 2着/14頭+0.8秒 11/15 4京都36R 3着/16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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.3% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 -69% ※ 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	ヒットミー推奨	長浜	実20.4	B▽ A▽勝率8% EV+68% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+69%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15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戦の調子平均 7.7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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 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	クロナ	小沢	実9.4	B△ A▽勝率8% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4阪神55R 7着/10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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.0% / 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	サベージラヴ	佐々木	実55.8	B▽ A▽勝率8% EV+360% 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33%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +361% ※ 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	ビーマックス推奨	浜中	実23.4	B▽ A△勝率8% EV+97% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+94%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1京都88R 7着/15頭+0.8秒 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +97% ※ 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	マメタンク	斎藤	実2.6	B× A×勝率8% EV-78% 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（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 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戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.4% / 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。
10	ストリンジェンド	北村友	実76.7	B▽ A▽勝率8% EV+536% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +539% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +537% ※ 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	ルイステソーロ	丹内	実7.6	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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島67R 11着/16頭+1.5秒 10/13 4東京512R 6着/16頭+0.3秒 09/20 4中山68R 3着/15頭+0.3秒 05/10 2京都56R 6着/16頭+0.6秒 04/13 3中山68R 12着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 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。
12	ストロングボンド	吉田隼	実152.2	B▽ A△勝率8% EV+999% 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／227日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 227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 8.3% (オッズ暗示: 0.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +1183% ※ 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 ×

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4エコロレバン

3.7倍

EV -69%

▲A:▽3デアプリームス

6.2倍

EV -48%

出走馬全12頭

×A:×9

マメタンク

斎藤

2.6倍

-78%

›

○A:○4

エコロレバン

酒井

3.7倍

-69%

›

▲A:▽3

デアプリームス

横山武

6.2倍

-48%

›

△A:▲11

ルイステソーロ

丹内

7.6倍

-36%

›

△A:▽6

クロナ

小沢

9.4倍

-21%

›

△A:△1

カネコメブライト

横山琉

14.1倍

+17%

›

▽A:▽5

ヒットミー

長浜

20.4倍

+69%

›

▽A:△8

ビーマックス

浜中

23.4倍

+94%

›

▽A:▽7

サベージラヴ

佐々木

55.8倍

+365%

›

▽A:▽10

ストリンジェンド

北村友

76.7倍

+539%

›

▽A:▽2

サンディブロンド

舟山

108.3倍

+802%

›

▽A:△12

ストロングボンド

吉田隼

152.2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 1 カネコメブライト実14.1倍期待値 +18% 推奨 11.9〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ビーマックス実23.4倍期待値 +94% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中3着
単勝 5 ヒットミー実20.4倍期待値 +69% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 1 カネコメブライト実14.1倍期待値 +17% 推奨 12.0〜30.0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

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	カネコメブライト推奨	横山琉	実14.1	△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／前走勝利の勢い継続／105日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 01/18 1京都74R 7着/10頭+0.3秒 12/14 5阪神46R 3着/7頭+0.9秒 11/16 4京都42R 1着/15頭勝利 10/25 3京都86R 7着/16頭+1.0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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	サンディブロンド	舟山	実108.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山412R 16着/16頭+3.8秒 10/18 4新潟110R 6着/15頭+1.1秒 08/17 1札幌810R 5着/11頭+0.6秒 07/13 1函館1010R 8着/12頭+0.7秒 05/04 1新潟210R 15着/16頭+2.9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 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 14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) +786% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
3	デアプリームス	横山武	実6.2	▽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／前走勝利の勢い／126日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 10着/18頭+1.2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 1着 (勢い継続) △ ローテーション 126日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
4	エコロレバン	酒井	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／84日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉13R 2着/14頭+0.8秒 11/15 4京都36R 3着/16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 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.4% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ヒットミー推奨	長浜	実20.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/04 1中山18R 14着/16頭+1.2秒 10/12 4東京47R 12着/16頭+1.6秒 09/06 2札幌58R 10着/14頭+3.0秒 01/25 1中山86R 6着/6頭+4.8秒 11/10 3福島46R 1着/15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戦の調子平均 7.7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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
6	クロナ	小沢	実9.4	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.3着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 09/15 4阪神55R 7着/10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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	サベージラヴ	佐々木	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33%と適性高／91日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌810R 4着/11頭+0.4秒 07/13 1函館1010R 4着/12頭+0.2秒 06/28 1函館58R 1着/12頭勝利 06/15 1函館27R 5着/9頭+0.8秒 02/02 1小倉43R 14着/14頭+1.8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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ▽ 前走実績前走 15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) +360% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
8	ビーマックス推奨	浜中	実23.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+97%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1京都88R 7着/15頭+0.8秒 12/06 5中京110R 6着/13頭+1.0秒 11/22 3福島510R 2着/16頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 1着/12頭勝利 07/20 1函館127R 2着/12頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。
9	マメタンク	斎藤	実2.6	×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（前走2着／64日ぶりの実戦）
前5走 10/11 3京都36R 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戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
10	ストリンジェンド	北村友	実76.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（435日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4秒 05/03 2京都312R 5着/16頭+0.4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 5.0着 △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +536% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ルイステソーロ	丹内	実7.6	▲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／前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島67R 11着/16頭+1.5秒 10/13 4東京512R 6着/16頭+0.3秒 09/20 4中山68R 3着/15頭+0.3秒 05/10 2京都56R 6着/16頭+0.6秒 04/13 3中山68R 12着/16頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
12	ストロングボンド	吉田隼	実152.2	△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／227日ぶりの実戦）
前5走 11/27 園田11R 12着/12頭+13.3秒 11/16 3福島49R 16着/16頭+1.5秒 10/03 船橋4R 1着/7頭勝利 06/30 船橋4R 4着/5頭+0.6秒 06/06 船橋2R 1着/6頭勝利
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 12着 (大敗) △ ローテーション 227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 8.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マメタンク

騎手斎藤

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-78%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4エコロレバン

3.7倍

EV -68%

▲11ルイステソーロ

7.6倍

EV -35%

出走馬全12頭

×9

マメタンク

斎藤

2.6倍

-78%

›

○4

エコロレバン

酒井

3.7倍

-68%

›

▲11

ルイステソーロ

丹内

7.6倍

-35%

›

△1

カネコメブライト

横山琉

14.1倍

+18%

›

△8

ビーマックス

浜中

23.4倍

+97%

›

△12

ストロングボンド

吉田隼

152.2倍

+999%

›

▽3

デアプリームス

横山武

6.2倍

-47%

›

▽10

ストリンジェンド

北村友

76.7倍

+536%

›

▽7

サベージラヴ

佐々木

55.8倍

+360%

›

▽5

ヒットミー

長浜

20.4倍

+68%

›

▽2

サンディブロンド

舟山

108.3倍

+786%

›

▽6

クロナ

小沢

9.4倍

-24%

›

💡 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 1 カネコメブライト実14.1倍期待値 +18% 推奨 11.9〜30.0倍 100円 ❌不的中

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 8 ビーマックス実23.4倍期待値 +94% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中3着
単勝 5 ヒットミー実20.4倍期待値 +69% 推奨 12.0〜30.0倍 200円 ❌不的中2着
単勝 1 カネコメブライト実14.1倍期待値 +17% 推奨 12.0〜30.0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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