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	コスモファーブロス	横山武	実3.4	B○ A○勝率25% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.9% / 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。
2	セイカユウヒ	佐々木	実44.7	B▽ A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/25 1中山93R 5着/16頭+1.4秒 01/12 1中山51R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 -56% ※ 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	ライトオブジアース	丹内	実7.1	B▲ A▲勝率16% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 11着/16頭+1.1秒 10/11 3京都35R 16着/17頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 期待値 +12% ※ 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	ノブピースオブラブ	斎藤	実102.8	B▽ A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 9着/18頭+0.7秒 12/14 5中山42R 12着/16頭+1.3秒 10/19 4東京73R 8着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 8着/16頭+1.2秒 09/06 2札幌55R 9着/10頭+3.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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	ソワンドヴィクター	☆長浜	実17.4	B△ A△勝率5% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 -14% ※ 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	マリノリュミエール	★河原田	実10.2	B△ A△勝率6% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中山52R 13着/16頭+2.8秒 11/02 4東京111R 9着/12頭+1.9秒 09/07 2札幌62R 9着/10頭+1.4秒 07/27 1札幌25R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.7% / 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。
7	スカイプレリュード	▲遠藤	実158.9	B× A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（72日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都94R 7着/10頭+2.0秒 12/28 5阪神82R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中山15R 15着/18頭+2.7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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -16% ※ 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	アウェイクネス	◇古川奈	実110.7	B× A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都25R 12着/17頭+1.2秒 12/27 5阪神74R 7着/15頭+0.7秒 11/01 3京都101R 11着/13頭+2.2秒 10/13 3京都53R 9着/16頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 4着/18頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -41% ※ 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	リネアベルタ	岩田康	実14.0	B△ A△勝率6% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 6着/18頭+0.4秒 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -22% ※ 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	マメーアップル	横山琉	実2.8	B◎ A◎勝率29% EV-17% 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（107日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 7着/16頭+1.4秒 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 107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 26.0% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.3% / 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。
11	リアライズブルーム	☆舟山	実25.0	B▽ A×勝率1% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／128日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 14着/14頭+3.6秒 10/12 3京都41R 8着/12頭+2.1秒 08/17 3中京82R 4着/16頭+1.5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 16着 (大敗) △ ローテーション 128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 2.6% (オッズ暗示: 4.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
12	クープグラッセ	池添	実19.8	B▽ A▽勝率3% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／79日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神14R 7着/9頭+1.4秒 10/18 3京都65R 4着/13頭+0.8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 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 -32% ※ 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	ジューンマロン	吉田隼	実97.8	B▽ A▽勝率1% EV-4% 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）
前5走 08/02 3中京31R 4着/5頭+1.2秒 06/08 3阪神25R 7着/11頭+1.6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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 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。
14	トゥルージョワ	△鷲頭	実30.0	B▽ A▽勝率3% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
15	チェサピークベイ	小沢	実40.5	B▽ A▽勝率1% EV-48% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
16	ディサイドオンミー	古川吉洋	実28.9	B▽ A×勝率1% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.3% / 期待値 -63% ※ 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 ◎

マメーアップル

騎手横山琉

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1コスモファーブロス

3.4倍

EV -23%

▲A:▲3ライトオブジアース

7.1倍

EV +4%

出走馬全16頭

◎A:◎10

マメーアップル

横山琉

2.8倍

-27%

›

○A:○1

コスモファーブロス

横山武

3.4倍

-23%

›

▲A:▲3

ライトオブジアース

丹内

7.1倍

+4%

›

△A:△6

マリノリュミエール

★河原田

10.2倍

-12%

›

△A:△9

リネアベルタ

岩田康

14.0倍

+1%

›

△A:△5

ソワンドヴィクター

☆長浜

17.4倍

-26%

›

▽A:▽12

クープグラッセ

池添

19.8倍

-20%

›

▽A:▽14

トゥルージョワ

△鷲頭

30.0倍

-9%

›

▽A:×11

リアライズブルーム

☆舟山

25.0倍

-34%

›

▽A:×16

ディサイドオンミー

古川吉洋

28.9倍

-44%

›

▽A:▽15

チェサピークベイ

小沢

40.5倍

-22%

›

▽A:×2

セイカユウヒ

佐々木

44.7倍

-48%

›

▽A:▽13

ジューンマロン

吉田隼

97.8倍

-21%

›

▽A:▽4

ノブピースオブラブ

斎藤

102.8倍

-17%

›

×A:▽8

アウェイクネス

◇古川奈

110.7倍

-55%

›

×A:▽7

スカイプレリュード

▲遠藤

158.9倍

-72%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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	コスモファーブロス	横山武	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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 4.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
2	セイカユウヒ	佐々木	実44.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/25 1中山93R 5着/16頭+1.4秒 01/12 1中山51R 5着/16頭+0.6秒 12/13 5阪神33R 6着/14頭+0.5秒 11/24 3福島66R 11着/16頭+1.0秒 11/09 3福島22R 5着/16頭+0.5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 5.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	ライトオブジアース	丹内	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均13.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京54R 11着/16頭+1.1秒 10/11 3京都35R 16着/17頭+2.7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 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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 15.8% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ノブピースオブラブ	斎藤	実102.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.3着と低調／86日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 9着/18頭+0.7秒 12/14 5中山42R 12着/16頭+1.3秒 10/19 4東京73R 8着/13頭+1.1秒 09/28 4中山92R 8着/16頭+1.2秒 09/06 2札幌55R 9着/10頭+3.0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 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ソワンドヴィクター	☆長浜	実17.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 12/13 5中山31R 13着/14頭+3.8秒 11/29 5東京72R 18着/18頭+1.9秒 11/08 3福島15R 11着/16頭+2.0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 4.0着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
6	マリノリュミエール	★河原田	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中山52R 13着/16頭+2.8秒 11/02 4東京111R 9着/12頭+1.9秒 09/07 2札幌62R 9着/10頭+1.4秒 07/27 1札幌25R 3着/6頭+0.5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 7.7着 (不振) × 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 5.7% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	スカイプレリュード	▲遠藤	実158.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（72日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1京都94R 7着/10頭+2.0秒 12/28 5阪神82R 7着/17頭+0.6秒 12/06 5中山15R 15着/18頭+2.7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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
8	アウェイクネス	◇古川奈	実110.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／196日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都25R 12着/17頭+1.2秒 12/27 5阪神74R 7着/15頭+0.7秒 11/01 3京都101R 11着/13頭+2.2秒 10/13 3京都53R 9着/16頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 4着/18頭+0.5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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	リネアベルタ	岩田康	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（85日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1小倉36R 6着/18頭+0.4秒 12/13 5阪神33R 3着/14頭+0.2秒 11/30 4京都83R 7着/13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戦の調子平均 7.0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 5.6% (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。
10	マメーアップル	横山琉	実2.8	◎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（107日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1中山11R 7着/16頭+1.4秒 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.3% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
11	リアライズブルーム	☆舟山	実25.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.7着と低調／128日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都21R 14着/14頭+3.6秒 10/12 3京都41R 8着/12頭+2.1秒 08/17 3中京82R 4着/16頭+1.5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 16着 (大敗) △ ローテーション 128日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	クープグラッセ	池添	実19.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.7着と低調／79日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神14R 7着/9頭+1.4秒 10/18 3京都65R 4着/13頭+0.8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 10着 (大敗) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
13	ジューンマロン	吉田隼	実97.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/02 3中京31R 4着/5頭+1.2秒 06/08 3阪神25R 7着/11頭+1.6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 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
14	トゥルージョワ	△鷲頭	実30.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1小倉16R 12着/18頭+1.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
15	チェサピークベイ	小沢	実40.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
16	ディサイドオンミー	古川吉洋	実28.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 01/31 1小倉36R 15着/18頭+1.0秒 12/14 5中山42R 2着/16頭+0.1秒 10/04 4東京13R 4着/17頭+0.7秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) × 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 1.3% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マメーアップル

騎手横山琉

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1コスモファーブロス

3.4倍

EV -15%

▲3ライトオブジアース

7.1倍

EV +11%

出走馬全16頭

◎10

マメーアップル

横山琉

2.8倍

-17%

›

○1

コスモファーブロス

横山武

3.4倍

-15%

›

▲3

ライトオブジアース

丹内

7.1倍

+11%

›

△6

マリノリュミエール

★河原田

10.2倍

-41%

›

△9

リネアベルタ

岩田康

14.0倍

-22%

›

△5

ソワンドヴィクター

☆長浜

17.4倍

-14%

›

▽12

クープグラッセ

池添

19.8倍

-31%

›

▽14

トゥルージョワ

△鷲頭

30.0倍

-20%

›

×11

リアライズブルーム

☆舟山

25.0倍

-68%

›

×16

ディサイドオンミー

古川吉洋

28.9倍

-63%

›

▽15

チェサピークベイ

小沢

40.5倍

-48%

›

×2

セイカユウヒ

佐々木

44.7倍

-56%

›

▽13

ジューンマロン

吉田隼

97.8倍

-4%

›

▽4

ノブピースオブラブ

斎藤

102.8倍

-7%

›

▽8

アウェイクネス

◇古川奈

110.7倍

-41%

›

▽7

スカイプレリュード

▲遠藤

158.9倍

-15%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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