函館 8R 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

8R 函館競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンダフルデイズ	横山琉	実13.0	B△ A△勝率8% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/11 1京都41R 2着/16頭+0.0秒 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 7.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.1% / 期待値 +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。
2	シャインバオバブ	古川吉	実61.8	B▽ A▽勝率8% EV+399% 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）
前5走 12/14 5中京412R 12着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟36R 4着/15頭+0.3秒 10/12 3京都47R 9着/13頭+0.5秒 09/27 4阪神87R 7着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌49R 9着/14頭+1.7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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +342% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.1% / 期待値 +400% ※ 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	バルドル	横山和	実37.7	B▽ A△勝率9% EV+232% 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／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 6着/15頭+1.3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 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 +233% ※ 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	テイクザクラウン推奨	川又	実21.5	B△ A▽勝率8% EV+73% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+89%の中穴候補（前走2着で力を示す／97日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.1% / 期待値 +74% ※ 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	アーレムアレス	武豊	実1.3	B▲ A×勝率9% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（70日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山711R 4着/16頭+0.4秒 11/16 4京都49R 2着/8頭+0.0秒 09/06 2札幌511R 4着/12頭+0.5秒 07/20 1函館125R 1着/9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 6.0着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.8% / 期待値 -89% ※ 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	マイネルゼウス	丹内	実26.8	B▽ A▲勝率9% EV+136% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／83日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉312R 4着/16頭+0.2秒 12/14 5中山412R 13着/16頭+1.0秒 11/15 3福島39R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 4着/15頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 3着/13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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.8% / 期待値 +136% ※ 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	アスクファイアモア	吉田隼	実33.2	B○ A▽勝率8% EV+168% 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走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
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 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) +234% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.1% / 期待値 +169% ※ 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	ジーティートシオー	荻野琢	実146.9	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走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 9着/18頭+1.2秒 11/23 4京都67R 11着/18頭+1.0秒 08/10 1札幌66R 10着/14頭+2.2秒 07/12 1函館96R 2着/16頭+0.7秒 06/01 2京都125R 5着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 8.8% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.1% / 期待値 +1088% ※ 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	ペリプルス	☆舟山	実69.9	B▽ A▽勝率8% EV+465% 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8.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 482日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +400% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.1% / 期待値 +465% ※ 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	メイショウテンク	斎藤	実8.5	B△ A△勝率8% 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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都25R 1着/13頭勝利 01/11 1京都412R 2着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 -31% ※ 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	エリナ	▲大久保	実299.1	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走平均12.7着と低調／231日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 15着/16頭+3.3秒 11/15 3福島38R 13着/16頭+4.3秒 08/02 2新潟312R 10着/12頭+1.7秒 07/13 2福島63R 7着/16頭+0.8秒 05/31 2東京115R 13着/16頭+1.6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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 231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 7.2% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.1% / 期待値 +2319% ※ 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	マテンロウオリジン	池添	実6.6	B◎ A○勝率9% EV-41% 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2.0着と安定／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 2着/18頭+0.2秒 11/08 4京都13R 2着/9頭+0.1秒 08/10 3中京64R 3着/13頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 15.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 期待値 -42% ※ 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 ○

マテンロウオリジン

騎手池添

単勝オッズ

6.6倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽7アスクファイアモア

33.2倍

EV +234%

▲A:×5アーレムアレス

1.3倍

EV -88%

出走馬全12頭

◎A:○12

マテンロウオリジン

池添

6.6倍

-33%

›

○A:▽7

アスクファイアモア

吉田隼

33.2倍

+234%

›

▲A:×5

アーレムアレス

武豊

1.3倍

-88%

›

△A:△10

メイショウテンク

斎藤

8.5倍

-25%

›

△A:△1

ワンダフルデイズ

横山琉

13.0倍

+14%

›

△A:▽4

テイクザクラウン

川又

21.5倍

+89%

›

▽A:▽8

ジーティートシオー

荻野琢

146.9倍

+999%

›

▽A:▲6

マイネルゼウス

丹内

26.8倍

+91%

›

▽A:△3

バルドル

横山和

37.7倍

+169%

›

▽A:▽2

シャインバオバブ

古川吉

61.8倍

+342%

›

▽A:▽9

ペリプルス

☆舟山

69.9倍

+400%

›

▽A:▽11

エリナ

▲大久保

299.1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 4 テイクザクラウン実21.5倍期待値 +73% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 テイクザクラウン実21.5倍期待値 +89% 推奨 11.3〜30.0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

8R 函館競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンダフルデイズ	横山琉	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/11 1京都41R 2着/16頭+0.0秒 12/21 5阪神64R 4着/12頭+0.1秒 11/29 4京都72R 2着/11頭+0.0秒 09/21 4阪神73R 2着/11頭+0.5秒 08/30 4中京31R 4着/12頭+0.5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 6.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.1% (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。
2	シャインバオバブ	古川吉	実61.8	▽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）
前5走 12/14 5中京412R 12着/16頭+0.7秒 10/25 4新潟36R 4着/15頭+0.3秒 10/12 3京都47R 9着/13頭+0.5秒 09/27 4阪神87R 7着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌49R 9着/14頭+1.7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 8.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +399% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (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。
3	バルドル	横山和	実37.7	△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／前走勝利の勢い／91日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山35R 6着/15頭+1.3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 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +232% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (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	テイクザクラウン推奨	川又	実21.5	▽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（前走2着で力を示す／97日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 11/23 4京都67R 10着/18頭+1.0秒 10/12 3京都47R 10着/13頭+0.6秒 09/13 4阪神38R 2着/6頭+0.2秒 07/12 2小倉59R 5着/11頭+0.7秒 05/24 2京都97R 7着/12頭+0.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 97日休養明け 🌟◎ 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 8.1% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
5	アーレムアレス	武豊	実1.3	×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（70日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山711R 4着/16頭+0.4秒 11/16 4京都49R 2着/8頭+0.0秒 09/06 2札幌511R 4着/12頭+0.5秒 07/20 1函館125R 1着/9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 6.0着 ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	マイネルゼウス	丹内	実26.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／83日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉312R 4着/16頭+0.2秒 12/14 5中山412R 13着/16頭+1.0秒 11/15 3福島39R 3着/16頭+0.5秒 09/06 2札幌59R 4着/15頭+0.5秒 08/24 2札幌29R 3着/13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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	アスクファイアモア	吉田隼	実33.2	▽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／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
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 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 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) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
8	ジーティートシオー	荻野琢	実146.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京37R 9着/18頭+1.2秒 11/23 4京都67R 11着/18頭+1.0秒 08/10 1札幌66R 10着/14頭+2.2秒 07/12 1函館96R 2着/16頭+0.7秒 06/01 2京都125R 5着/13頭+0.7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 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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 8.1% (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。
9	ペリプルス	☆舟山	実69.9	▽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8.0着と低調／482日ぶりの実戦）
前5走 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2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) × 当競馬場適性 36走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 482日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +465% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
10	メイショウテンク	斎藤	実8.5	△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／70日ぶりの実戦）
前5走 02/01 2京都25R 1着/13頭勝利 01/11 1京都412R 2着/18頭+0.2秒 12/20 5阪神53R 6着/18頭+0.5秒 11/29 4京都75R 2着/12頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (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。
11	エリナ	▲大久保	実299.1	▽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／231日ぶりの実戦）
前5走 11/29 5東京77R 15着/16頭+3.3秒 11/15 3福島38R 13着/16頭+4.3秒 08/02 2新潟312R 10着/12頭+1.7秒 07/13 2福島63R 7着/16頭+0.8秒 05/31 2東京115R 13着/16頭+1.6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 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 231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 8.1% (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	マテンロウオリジン	池添	実6.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／147日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1京都85R 2着/18頭+0.2秒 11/08 4京都13R 2着/9頭+0.1秒 08/10 3中京64R 3着/13頭+0.3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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 147日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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

アーレムアレス

騎手武豊

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-88%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12マテンロウオリジン

6.6倍

EV -41%

▲6マイネルゼウス

26.8倍

EV +136%

出走馬全12頭

×5

アーレムアレス

武豊

1.3倍

-88%

›

○12

マテンロウオリジン

池添

6.6倍

-41%

›

▲6

マイネルゼウス

丹内

26.8倍

+136%

›

△3

バルドル

横山和

37.7倍

+232%

›

△10

メイショウテンク

斎藤

8.5倍

-31%

›

△1

ワンダフルデイズ

横山琉

13.0倍

+5%

›

▽4

テイクザクラウン

川又

21.5倍

+73%

›

▽7

アスクファイアモア

吉田隼

33.2倍

+168%

›

▽2

シャインバオバブ

古川吉

61.8倍

+399%

›

▽9

ペリプルス

☆舟山

69.9倍

+465%

›

▽8

ジーティートシオー

荻野琢

146.9倍

+999%

›

▽11

エリナ

▲大久保

299.1倍

+999%

›

💡 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 テイクザクラウン実21.5倍期待値 +73% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 4 テイクザクラウン実21.5倍期待値 +89% 推奨 11.3〜30.0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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