函館 6R 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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファインブライト	☆舟山	実45.4	B△ A▽勝率8% EV+259% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +305% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 7.9% / 期待値 +259% ※ 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	トリニタリオ	横山和	実2.1	B× A×勝率9% EV-81% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 47.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -82% ※ 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	ホウショウリュウ	岩田康	実99.5	B▽ A▽勝率9% EV+758% 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／209日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京61R 16着/16頭+6.6秒 12/06 5中山14R 8着/16頭+2.2秒 11/16 5東京45R 8着/12頭+1.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +788% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.6% / 期待値 +759% ※ 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	エイシンリーガル推奨	松本	実22.7	B▲ A▽勝率8% EV+79% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ22.7倍で期待値+102%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.9% / 期待値 +80% ※ 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	テンユウ	佐々木	実8.5	B▽ A▲勝率9% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 11.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -27% ※ 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	コスモクラシック推奨	▲和田陽	実28.5	B△ A▽勝率8% EV+125% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ28.5倍で期待値+154%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/22 3福島57R 13着/16頭+1.9秒 11/08 4京都13R 5着/9頭+0.9秒 10/05 4東京22R 4着/11頭+0.7秒 09/15 4中山52R 2着/10頭+0.0秒 08/23 3新潟15R 5着/13頭+0.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 7.9% / 期待値 +126% ※ 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	カリドーラ	☆長浜	実43.7	B△ A▽勝率8% EV+245% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 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 8.9% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 7.9% / 期待値 +246% ※ 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	ホテルストリート	丹内	実11.9	B▽ A△勝率9% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京112R 8着/14頭+2.2秒 10/18 4東京64R 11着/18頭+1.1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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 +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	イーサンミラー推奨	横山琉	実19.4	B○ A▽勝率8% EV+53% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+73%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山46R 12着/17頭+1.2秒 12/20 5中山55R 4着/17頭+0.7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 4.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.9% / 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。
10	グローリーバローズ	鮫島駿	実38.0	B▽ A△勝率9% EV+228% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（174日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都95R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.6% / 期待値 +228% ※ 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	ジュラトリー	横山武	実9.9	B▽ A△勝率9% EV-14% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4東京82R 3着/10頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 3着/13頭+0.8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 4.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 -15% ※ 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	ショウナンマルチ	池添	実3.6	B× A○勝率9% 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走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 11/23 5東京55R 2着/11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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.6% / 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。

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 ○

ショウナンマルチ

騎手池添

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽9イーサンミラー

19.4倍

EV +73%

▲A:▽4エイシンリーガル

22.7倍

EV +102%

出走馬全12頭

×A:○12

ショウナンマルチ

池添

3.6倍

-63%

›

○A:▽9

イーサンミラー

横山琉

19.4倍

+73%

›

▲A:▽4

エイシンリーガル

松本

22.7倍

+102%

›

△A:▽6

コスモクラシック

▲和田陽

28.5倍

+154%

›

△A:▽7

カリドーラ

☆長浜

43.7倍

+290%

›

△A:▽1

ファインブライト

☆舟山

45.4倍

+305%

›

▽A:▽3

ホウショウリュウ

岩田康

99.5倍

+788%

›

×A:×2

トリニタリオ

横山和

2.1倍

-84%

›

▽A:▲5

テンユウ

佐々木

8.5倍

-38%

›

▽A:△11

ジュラトリー

横山武

9.9倍

-28%

›

▽A:△8

ホテルストリート

丹内

11.9倍

-13%

›

▽A:△10

グローリーバローズ

鮫島駿

38.0倍

+175%

›

💡 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 9 イーサンミラー実19.4倍期待値 +53% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 コスモクラシック実28.5倍期待値 +154% 推奨 11.2〜30.0倍 300円
単勝 4 エイシンリーガル実22.7倍期待値 +102% 推奨 11.2〜30.0倍 200円
単勝 9 イーサンミラー実19.4倍期待値 +73% 推奨 11.2〜30.0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

6R 函館競馬場　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファインブライト	☆舟山	実45.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/24 1中山85R 16着/18頭+2.0秒 12/27 5中山74R 5着/18頭+0.4秒 11/29 5東京73R 5着/12頭+0.8秒 11/08 3福島13R 11着/15頭+3.3秒 10/11 4東京33R 4着/10頭+1.4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 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +259% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
2	トリニタリオ	横山和	実2.1	×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／63日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉46R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6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 3.7着 ○ 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 8.6% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
3	ホウショウリュウ	岩田康	実99.5	▽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／209日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5中京61R 16着/16頭+6.6秒 12/06 5中山14R 8着/16頭+2.2秒 11/16 5東京45R 8着/12頭+1.6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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 209日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +758% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
4	エイシンリーガル推奨	松本	実22.7	▽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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 11.5着 (不振) 🌟◎ 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 7.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
5	テンユウ	佐々木	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（98日ぶりの実戦）
前5走 10/12 4東京42R 2着/10頭+0.3秒 09/13 4中山32R 6着/11頭+0.6秒 06/07 3東京15R 7着/9頭+1.9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 5.3着 △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	コスモクラシック推奨	▲和田陽	実28.5	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.5倍で期待値+125%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/22 3福島57R 13着/16頭+1.9秒 11/08 4京都13R 5着/9頭+0.9秒 10/05 4東京22R 4着/11頭+0.7秒 09/15 4中山52R 2着/10頭+0.0秒 08/23 3新潟15R 5着/13頭+0.4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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
7	カリドーラ	☆長浜	実43.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山43R 14着/18頭+2.7秒 09/28 4中山93R 4着/16頭+1.2秒 08/10 2新潟62R 7着/12頭+1.3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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
8	ホテルストリート	丹内	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（63日ぶりの実戦）
前5走 11/02 4東京112R 8着/14頭+2.2秒 10/18 4東京64R 11着/18頭+1.1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 4.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	イーサンミラー推奨	横山琉	実19.4	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山46R 12着/17頭+1.2秒 12/20 5中山55R 4着/17頭+0.7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 4.7着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.9% (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。
10	グローリーバローズ	鮫島駿	実38.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（174日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都95R 4着/18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 4.0着 △ ローテーション 174日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +228% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ジュラトリー	横山武	実9.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（98日ぶりの実戦）
前5走 10/25 4東京82R 3着/10頭+0.3秒 08/24 3新潟26R 3着/13頭+0.8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 4.3着 △ ローテーション 98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 8.6% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ショウナンマルチ	池添	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 11/23 5東京55R 2着/11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 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.6% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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

トリニタリオ

騎手横山和

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ショウナンマルチ

3.6倍

EV -68%

▲5テンユウ

8.5倍

EV -26%

出走馬全12頭

×2

トリニタリオ

横山和

2.1倍

-81%

›

○12

ショウナンマルチ

池添

3.6倍

-68%

›

▲5

テンユウ

佐々木

8.5倍

-26%

›

△11

ジュラトリー

横山武

9.9倍

-14%

›

△8

ホテルストリート

丹内

11.9倍

+2%

›

△10

グローリーバローズ

鮫島駿

38.0倍

+228%

›

▽3

ホウショウリュウ

岩田康

99.5倍

+758%

›

▽9

イーサンミラー

横山琉

19.4倍

+53%

›

▽4

エイシンリーガル

松本

22.7倍

+79%

›

▽6

コスモクラシック

▲和田陽

28.5倍

+125%

›

▽7

カリドーラ

☆長浜

43.7倍

+245%

›

▽1

ファインブライト

☆舟山

45.4倍

+259%

›

💡 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 9 イーサンミラー実19.4倍期待値 +53% 推奨 12.6〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 コスモクラシック実28.5倍期待値 +154% 推奨 11.2〜30.0倍 300円
単勝 4 エイシンリーガル実22.7倍期待値 +102% 推奨 11.2〜30.0倍 200円
単勝 9 イーサンミラー実19.4倍期待値 +73% 推奨 11.2〜30.0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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