函館 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴドロペラ推奨	鮫島駿	実18.9	B△ A△勝率11% EV+111% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/16 3福島410R 3着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 1着/15頭勝利 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4秒 03/22 2中山711R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5中山911R 8着/18頭+1.2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) △ ローテーション 135日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 期待値 +112% ※ 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	マイスターヴェルク	横山武	実6.5	B○ A▲勝率18% EV+15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（120日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 6着/16頭+0.2秒 09/07 4中山211R 10着/13頭+0.6秒 06/28 1函館57R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 18着/18頭+1.4秒 01/12 1中山411R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.8% / 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。
3	ハニードレス	古川吉	実48.9	B▽ A▽勝率2% EV-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／79日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 9着/18頭+0.8秒 08/02 1札幌37R 3着/10頭+0.3秒 07/20 1函館123R 1着/14頭勝利 05/25 2東京104R 6着/18頭+1.1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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -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。
4	アストリル	丹内	実5.1	B▲ A○勝率21% EV+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／79日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 3着/18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 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.0% / 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	タイヨウフレア	長浜	実317.4	B▽ A▽勝率1% EV+121% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 +122% ※ 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	ロートホルン推奨	斎藤	実11.7	B△ A△勝率13% EV+46% 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 11/24 3福島610R 16着/16頭+0.7秒 07/13 1函館107R 1着/14頭勝利 04/27 2東京211R 6着/18頭+0.5秒 02/15 1東京511R 7着/14頭+1.1秒 11/17 5東京62R 1着/17頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 128日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.6% / 期待値 +47% ※ 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	マルカオペラ	舟山	実31.4	B△ A△勝率4% EV+38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／72日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山310R 6着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神412R 4着/10頭+0.1秒 11/24 3福島610R 9着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌310R 12着/14頭+1.4秒 07/13 1函館109R 5着/11頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 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。
8	ハートメテオ	池添	実40.5	B▽ A▽勝率2% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10頭勝利 06/21 1函館37R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155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 2.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +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。
9	モンローウォーク	横山和	実1.5	B🌟◎ A×勝率22% EV-67% 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100%と好調／前走勝利の勢い／338日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 338日休養明け × 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 45.9% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.6% / 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。
10	マドモアゼルアスク	武豊	実36.8	B▽ A▽勝率3% EV+6% 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／65日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4阪神18R 3着/9頭+0.6秒 08/23 4中京18R 5着/8頭+1.0秒 08/02 3中京311R 9着/13頭+0.9秒 05/24 2東京99R 7着/9頭+1.6秒 05/10 1新潟36R 1着/16頭勝利
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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
11	エーデル	佐々木	実167.3	B▽ A▽勝率1% EV+53% 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／72日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +53% ※ 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	エリム	原田和	実582.7	B▽ A▽勝率1% EV+306% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 期待値 +307% ※ 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	トレミニョン	松本	実58.8	B▽ A▽勝率2% EV+10% 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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／121日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山49R 8着/13頭+0.3秒 09/07 2札幌610R 8着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌16R 1着/13頭勝利 07/05 1函館79R 2着/8頭+0.1秒 06/28 1函館57R 6着/16頭+0.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 121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 1.5% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.9% / 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。

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 ×

モンローウォーク

騎手横山和

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2マイスターヴェルク

6.5倍

EV +0%

▲A:○4アストリル

5.1倍

EV -50%

出走馬全13頭

◎A:×9

モンローウォーク

横山和

1.5倍

-31%

›

○A:▲2

マイスターヴェルク

横山武

6.5倍

+0%

›

▲A:○4

アストリル

丹内

5.1倍

-50%

›

△A:△6

ロートホルン

斎藤

11.7倍

+12%

›

△A:△1

レーヴドロペラ

鮫島駿

18.9倍

+59%

›

△A:△7

マルカオペラ

舟山

31.4倍

+5%

›

▽A:▽8

ハートメテオ

池添

40.5倍

-14%

›

▽A:▽10

マドモアゼルアスク

武豊

36.8倍

-43%

›

▽A:▽3

ハニードレス

古川吉

48.9倍

-25%

›

▽A:▽13

トレミニョン

松本

58.8倍

-9%

›

▽A:▽11

エーデル

佐々木

167.3倍

-45%

›

▽A:▽5

タイヨウフレア

長浜

317.4倍

-18%

›

▽A:▽12

エリム

原田和

582.7倍

+49%

›

💡 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 レーヴドロペラ実18.9倍期待値 +59% 推奨 11.9〜30.0倍 300円
単勝 6 ロートホルン実11.7倍期待値 +13% 推奨 10.4〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 レーヴドロペラ実18.9倍期待値 +59% 推奨 11.9〜30.0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

9R 函館競馬場　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴドロペラ推奨	鮫島駿	実18.9	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ18.9倍で期待値+111%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/16 3福島410R 3着/16頭+0.4秒 10/18 4新潟19R 1着/15頭勝利 05/25 2東京1011R 14着/18頭+1.4秒 03/22 2中山711R 7着/16頭+1.2秒 12/28 5中山911R 8着/18頭+1.2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) △ ローテーション 135日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
2	マイスターヴェルク	横山武	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（120日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 6着/16頭+0.2秒 09/07 4中山211R 10着/13頭+0.6秒 06/28 1函館57R 1着/16頭勝利 04/27 2東京211R 18着/18頭+1.4秒 01/12 1中山411R 4着/16頭+0.6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 7.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	ハニードレス	古川吉	実48.9	▽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／79日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 6着/16頭+0.5秒 10/18 4新潟17R 9着/18頭+0.8秒 08/02 1札幌37R 3着/10頭+0.3秒 07/20 1函館123R 1着/14頭勝利 05/25 2東京104R 6着/18頭+1.1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 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
4	アストリル	丹内	実5.1	○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／79日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉27R 3着/18頭+0.2秒 11/15 3福島33R 2着/16頭+0.1秒 10/26 4新潟45R 3着/18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 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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	タイヨウフレア	長浜	実317.4	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山78R 9着/16頭+1.9秒 11/15 5東京39R 10着/16頭+1.1秒 10/26 4東京99R 8着/13頭+0.9秒 08/31 2札幌48R 1着/13頭勝利 08/10 1札幌68R 3着/9頭+0.6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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
6	ロートホルン推奨	斎藤	実11.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 11/24 3福島610R 16着/16頭+0.7秒 07/13 1函館107R 1着/14頭勝利 04/27 2東京211R 6着/18頭+0.5秒 02/15 1東京511R 7着/14頭+1.1秒 11/17 5東京62R 1着/17頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 128日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	マルカオペラ	舟山	実31.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率50%と適性高／72日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山310R 6着/16頭+0.8秒 12/14 5阪神412R 4着/10頭+0.1秒 11/24 3福島610R 9着/16頭+0.3秒 08/02 1札幌310R 12着/14頭+1.4秒 07/13 1函館109R 5着/11頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
8	ハートメテオ	池添	実40.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／155日ぶりの実戦）
前5走 01/17 1京都69R 2着/10頭+0.1秒 12/13 5阪神312R 5着/10頭+0.3秒 08/30 2札幌311R 14着/14頭+2.7秒 08/02 1札幌37R 1着/10頭勝利 06/21 1函館37R 1着/16頭勝利
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
9	モンローウォーク	横山和	実1.5	×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100%と好調／前走勝利の勢い／338日ぶりの実戦）
前5走 08/16 2新潟74R 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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 338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 21.6% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
10	マドモアゼルアスク	武豊	実36.8	▽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／65日ぶりの実戦）
前5走 09/06 4阪神18R 3着/9頭+0.6秒 08/23 4中京18R 5着/8頭+1.0秒 08/02 3中京311R 9着/13頭+0.9秒 05/24 2東京99R 7着/9頭+1.6秒 05/10 1新潟36R 1着/16頭勝利
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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (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。
11	エーデル	佐々木	実167.3	▽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／72日ぶりの実戦）
前5走 01/10 1中山38R 8着/13頭+1.3秒 12/21 5阪神68R 8着/15頭+1.2秒 11/16 5東京46R 1着/16頭勝利 11/02 4東京117R 11着/15頭+1.7秒 10/11 4東京38R 4着/16頭+0.2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 8.0着 (不振) 🌟◎ 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 0.9% (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。
12	エリム	原田和	実582.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／92日ぶりの実戦）
前5走 11/24 3福島610R 14着/16頭+0.7秒 11/09 3福島29R 1着/16頭勝利 09/06 2札幌59R 6着/15頭+0.5秒 07/19 1函館119R 5着/14頭+1.1秒 07/13 1函館107R 11着/14頭+1.2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 9.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +306% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
13	トレミニョン	松本	実58.8	▽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0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／121日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山49R 8着/13頭+0.3秒 09/07 2札幌610R 8着/14頭+0.6秒 08/23 2札幌16R 1着/13頭勝利 07/05 1函館79R 2着/8頭+0.1秒 06/28 1函館57R 6着/16頭+0.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 121日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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

モンローウォーク

騎手横山和

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-67%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4アストリル

5.1倍

EV +6%

▲2マイスターヴェルク

6.5倍

EV +15%

出走馬全13頭

×9

モンローウォーク

横山和

1.5倍

-67%

›

○4

アストリル

丹内

5.1倍

+6%

›

▲2

マイスターヴェルク

横山武

6.5倍

+15%

›

△6

ロートホルン

斎藤

11.7倍

+46%

›

△1

レーヴドロペラ

鮫島駿

18.9倍

+111%

›

△7

マルカオペラ

舟山

31.4倍

+38%

›

▽10

マドモアゼルアスク

武豊

36.8倍

+6%

›

▽8

ハートメテオ

池添

40.5倍

+0%

›

▽3

ハニードレス

古川吉

48.9倍

-7%

›

▽13

トレミニョン

松本

58.8倍

+10%

›

▽11

エーデル

佐々木

167.3倍

+53%

›

▽5

タイヨウフレア

長浜

317.4倍

+121%

›

▽12

エリム

原田和

582.7倍

+306%

›

💡 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 レーヴドロペラ実18.9倍期待値 +112% 推奨 10.0〜30.0倍 300円
単勝 6 ロートホルン実11.7倍期待値 +47% 推奨 10.0〜30.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 レーヴドロペラ実18.9倍期待値 +112% 推奨 10.0〜30.0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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