函館 11R 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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チュウワクリスエス推奨	横山和	実15.0	B▽ A▽勝率8% EV+25% 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5走 01/17 1中山610R 1着/16頭勝利 12/07 5中山210R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4中山98R 1着/16頭勝利 09/07 2札幌69R 2着/14頭+0.3秒 08/24 2札幌210R 4着/14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 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 +26% ※ 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	コトホドサヨウニ	佐々木	実10.6	B▽ A△勝率8% EV-11% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 1着/15頭勝利 10/26 3京都910R 8着/14頭+1.0秒 08/30 4中京311R 8着/16頭+1.2秒 08/16 1札幌711R 1着/14頭勝利 04/19 3中山710R 14着/16頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -11% ※ 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	オウギノカナメ推奨	丹内	実16.6	B▽ A▽勝率8% EV+38% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.4% / 期待値 +39% ※ 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	ホールシバン	横山琉	実63.1	B▽ A▽勝率7% EV+317% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島411R 8着/15頭+0.8秒 07/13 2小倉611R 6着/16頭+1.0秒 05/11 2京都611R 12着/16頭+2.0秒 03/09 2中山410R 5着/16頭+0.6秒 02/02 1小倉411R 1着/16頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +370% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.6% / 期待値 +317% ※ 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	イガッチ	池添	実7.7	B◎ A▲勝率8% EV-35% 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67%と好調／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉211R 5着/12頭+0.5秒 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2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 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ 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。
6	テーオードレフォン	古川吉	実35.9	B▽ A▽勝率7% EV+137% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.6% / 期待値 +137% ※ 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	ラタフォレスト	横山武	実7.9	B△ A△勝率8% EV-33% 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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 9着/15頭+0.8秒 12/14 5中山410R 9着/16頭+1.8秒 11/15 5東京311R 8着/16頭+0.9秒 07/27 1札幌210R 1着/8頭勝利 06/01 2東京129R 4着/16頭+0.4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 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -34% ※ 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	ハグ推奨	鮫島駿	実13.8	B▽ A△勝率8% EV+15% 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 02/01 1小倉411R 10着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 11着/16頭+2.3秒 10/08 大井11R 4着/16頭+2.7秒 09/02 盛岡10R 2着/12頭+0.4秒 08/10 2新潟67R 4着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 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。
9	アスクデビューモア	鷲頭	実49.2	B△ A▽勝率7% EV+225% 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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山19R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 7着/14頭+1.2秒 10/18 4東京610R 5着/16頭+1.0秒 08/31 4中京410R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京1012R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.6% / 期待値 +225% ※ 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	ウェイワードアクト	舟山	実3.3	B○ A×勝率7% EV-78% 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2着／145日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京211R 7着/16頭+0.6秒 11/23 5東京511R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1111R 1着/16頭勝利 02/16 1東京610R 2着/16頭+0.0秒 01/11 1中京311R 2着/16頭+0.5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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 30.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.6% / 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。
11	ヒルノハンブルク	武豊	実6.2	B▲ A◎勝率8% EV-48% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京19R 16着/16頭+2.3秒 11/30 4京都810R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都410R 4着/14頭+0.9秒 10/04 3京都112R 1着/13頭勝利 08/10 2新潟67R 3着/15頭+0.1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 1着 (勢い継続) × 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 7.8% (オッズ暗示: 16.1%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1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。
12	レヴォントゥレット	北村友	実6.9	B△ A○勝率8% EV-42% 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10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋10R 7着/9頭+1.4秒 11/09 4京都211R 11着/15頭+2.8秒 10/01 船橋11R 2着/10頭+0.5秒 08/23 3新潟111R 3着/12頭+0.1秒 05/24 2京都911R 3着/16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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 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。
13	マーブルロック	小沢	実24.3	B▽ A▽勝率7% EV+60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.6% / 期待値 +61% ※ 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 ▲

イガッチ

騎手池添

単勝オッズ

7.7倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×10ウェイワードアクト

3.3倍

EV -74%

▲A:◎11ヒルノハンブルク

6.2倍

EV -51%

出走馬全13頭

◎A:▲5

イガッチ

池添

7.7倍

-32%

›

○A:×10

ウェイワードアクト

舟山

3.3倍

-74%

›

▲A:◎11

ヒルノハンブルク

武豊

6.2倍

-51%

›

△A:○12

レヴォントゥレット

北村友

6.9倍

-46%

›

△A:△7

ラタフォレスト

横山武

7.9倍

-38%

›

△A:▽9

アスクデビューモア

鷲頭

49.2倍

+283%

›

▽A:△2

コトホドサヨウニ

佐々木

10.6倍

-20%

›

▽A:△8

ハグ

鮫島駿

13.8倍

+2%

›

▽A:▽1

チュウワクリスエス

横山和

15.0倍

+11%

›

▽A:▽3

オウギノカナメ

丹内

16.6倍

+23%

›

▽A:▽13

マーブルロック

小沢

24.3倍

+81%

›

▽A:▽6

テーオードレフォン

古川吉

35.9倍

+167%

›

▽A:▽4

ホールシバン

横山琉

63.1倍

+370%

›

💡 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 3 オウギノカナメ実16.6倍期待値 +38% 推奨 12.0〜30.0倍 100円
単勝 1 チュウワクリスエス実15.0倍期待値 +25% 推奨 12.0〜30.0倍 100円
単勝 8 ハグ実13.8倍期待値 +15% 推奨 12.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チュウワクリスエス推奨	横山和	実15.0	▽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5走 01/17 1中山610R 1着/16頭勝利 12/07 5中山210R 3着/16頭+0.4秒 09/28 4中山98R 1着/16頭勝利 09/07 2札幌69R 2着/14頭+0.3秒 08/24 2札幌210R 4着/14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 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	コトホドサヨウニ	佐々木	実10.6	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 1着/15頭勝利 10/26 3京都910R 8着/14頭+1.0秒 08/30 4中京311R 8着/16頭+1.2秒 08/16 1札幌711R 1着/14頭勝利 04/19 3中山710R 14着/16頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
3	オウギノカナメ推奨	丹内	実16.6	▽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（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／426日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16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戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 426日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ホールシバン	横山琉	実63.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 11/16 3福島411R 8着/15頭+0.8秒 07/13 2小倉611R 6着/16頭+1.0秒 05/11 2京都611R 12着/16頭+2.0秒 03/09 2中山410R 5着/16頭+0.6秒 02/02 1小倉411R 1着/16頭勝利
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 8.7着 (不振) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +317% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (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。
5	イガッチ	池添	実7.7	▲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／83日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉211R 5着/12頭+0.5秒 12/14 5中山49R 1着/12頭勝利 11/24 3福島612R 1着/16頭勝利 10/25 3京都812R 4着/10頭+0.1秒 03/09 1阪神49R 3着/8頭+0.2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 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) -36% (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。
6	テーオードレフォン	古川吉	実35.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
7	ラタフォレスト	横山武	実7.9	△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／98日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1小倉411R 9着/15頭+0.8秒 12/14 5中山410R 9着/16頭+1.8秒 11/15 5東京311R 8着/16頭+0.9秒 07/27 1札幌210R 1着/8頭勝利 06/01 2東京129R 4着/16頭+0.4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 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	ハグ推奨	鮫島駿	実13.8	△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 02/01 1小倉411R 10着/15頭+0.8秒 11/22 4京都511R 11着/16頭+2.3秒 10/08 大井11R 4着/16頭+2.7秒 09/02 盛岡10R 2着/12頭+0.4秒 08/10 2新潟67R 4着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (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。
9	アスクデビューモア	鷲頭	実49.2	▽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／132日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山19R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 7着/14頭+1.2秒 10/18 4東京610R 5着/16頭+1.0秒 08/31 4中京410R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京1012R 6着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
10	ウェイワードアクト	舟山	実3.3	×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2着／145日ぶりの実戦）
前5走 02/01 1東京211R 7着/16頭+0.6秒 11/23 5東京511R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1111R 1着/16頭勝利 02/16 1東京610R 2着/16頭+0.0秒 01/11 1中京311R 2着/16頭+0.5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) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 145日休養明け × 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 6.6% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ヒルノハンブルク	武豊	実6.2	◎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／前走勝利の勢い／63日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京19R 16着/16頭+2.3秒 11/30 4京都810R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都410R 4着/14頭+0.9秒 10/04 3京都112R 1着/13頭勝利 08/10 2新潟67R 3着/15頭+0.1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 1着 (勢い継続) × 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。
12	レヴォントゥレット	北村友	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均10.7着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 12/24 名古屋10R 7着/9頭+1.4秒 11/09 4京都211R 11着/15頭+2.8秒 10/01 船橋11R 2着/10頭+0.5秒 08/23 3新潟111R 3着/12頭+0.1秒 05/24 2京都911R 3着/16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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 8.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
13	マーブルロック	小沢	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調／420日ぶりの実戦）
前5走 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0秒 05/24 2京都911R 8着/16頭+1.0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 8.0着 (不振) △ ローテーション 420日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヒルノハンブルク

騎手武豊

単勝オッズ

6.2倍

AI期待値

-48%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12レヴォントゥレット

6.9倍

EV -42%

▲5イガッチ

7.7倍

EV -35%

出走馬全13頭

◎11

ヒルノハンブルク

武豊

6.2倍

-48%

›

○12

レヴォントゥレット

北村友

6.9倍

-42%

›

▲5

イガッチ

池添

7.7倍

-35%

›

△7

ラタフォレスト

横山武

7.9倍

-33%

›

△2

コトホドサヨウニ

佐々木

10.6倍

-11%

›

△8

ハグ

鮫島駿

13.8倍

+15%

›

▽1

チュウワクリスエス

横山和

15.0倍

+25%

›

▽3

オウギノカナメ

丹内

16.6倍

+38%

›

×10

ウェイワードアクト

舟山

3.3倍

-78%

›

▽13

マーブルロック

小沢

24.3倍

+60%

›

▽6

テーオードレフォン

古川吉

35.9倍

+137%

›

▽9

アスクデビューモア

鷲頭

49.2倍

+225%

›

▽4

ホールシバン

横山琉

63.1倍

+317%

›

💡 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 3 オウギノカナメ実16.6倍期待値 +38% 推奨 12.0〜30.0倍 100円
単勝 1 チュウワクリスエス実15.0倍期待値 +25% 推奨 12.0〜30.0倍 100円
単勝 8 ハグ実13.8倍期待値 +15% 推奨 12.0〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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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