函館 10R 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

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインシャーガス	鮫島駿	実6.0	B▲ A▲勝率19% EV+13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/25 1小倉28R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 5着/18頭+0.6秒 11/09 3福島29R 5着/16頭+0.3秒 07/13 1函館107R 2着/14頭+0.1秒 06/22 1函館47R 4着/13頭+0.8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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.0% / 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。
2	ヤコブセン	横山琉	実227.7	B▽ A▽勝率1% EV+67% 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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／86日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 1着/14頭勝利 12/27 5中山77R 9着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟49R 8着/14頭+1.3秒 10/13 4東京57R 13着/16頭+2.0秒 09/28 4中山96R 11着/16頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 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 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.7% / 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。
3	テルアスワッド	北村友	実52.7	B▽ A▽勝率2% EV+13% 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 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9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 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +13% ※ 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	ルージュマローネ	横山和	実48.7	B▽ A▽勝率3% EV+61% 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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山88R 7着/11頭+2.1秒 11/16 3福島42R 10着/15頭+1.7秒 10/18 4新潟14R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 9着/14頭+1.1秒 07/12 2福島512R 14着/15頭+2.5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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。
5	キングベルベット	丹内	実15.8	B△ A△勝率5% EV-26% 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／142日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 10着/16頭+1.8秒 11/24 3福島63R 7着/15頭+0.7秒 07/20 1函館1212R 11着/13頭+1.7秒 11/10 3福島43R 13着/15頭+4.1秒 03/31 3中山47R 5着/16頭+0.8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 33% (上り調子) △ ローテーション 142日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.7% / 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。
6	レイザリオ	斎藤	実103.2	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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／99日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6秒 11/24 3福島63R 3着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 10着/18頭+0.6秒 08/03 3中京412R 14着/18頭+1.0秒 06/08 3阪神212R 7着/16頭+0.8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 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 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。
7	ジュンラトゥール	浜中	実26.2	B▽ A△勝率5% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都19R 10着/13頭+2.1秒 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +19% ※ 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	マーウォルス	佐々木	実76.4	B▽ A▽勝率1% EV-20% 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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -20% ※ 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	シーズザスローン	武豊	実4.1	B△ A○勝率20% EV-16% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（114日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 5着/11頭+1.0秒 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0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 6.3着 △ ローテーション 114日休養明け × 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 11.7% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.3% / 期待値 -17% ※ 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	マンダリンボレロ	遠藤	実78.2	B▽ A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 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	メイショウタイピン	池添	実29.0	B△ A▽勝率5% EV+31% 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33%と適性高／64日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都710R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5阪神68R 14着/15頭+3.2秒 11/15 3福島310R 11着/15頭+1.7秒 08/10 1札幌68R 1着/9頭勝利 07/19 1函館118R 6着/10頭+0.7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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.5% / 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。
12	タガノエルー	古川吉	実1.9	B🌟◎ A×勝率24% EV-54% 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／79日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2秒 01/04 1京都12R 1着/16頭勝利 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.0% / 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。
13	フォーワンセルフ	荻野琢	実354.3	B▽ A▽勝率1% EV+160% 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／442日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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) △ ローテーション 442日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.7% / 期待値 +161% ※ 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	プライベートアイズ	横山武	実8.5	B○ A△勝率13% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（65日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.9% / 期待値 +10% ※ 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 ×

タガノエルー

騎手古川吉

単勝オッズ

1.9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:△14プライベートアイズ

8.5倍

EV +44%

▲A:▲1ウインシャーガス

6.0倍

EV -19%

出走馬全14頭

◎A:×12

タガノエルー

古川吉

1.9倍

-33%

›

○A:△14

プライベートアイズ

横山武

8.5倍

+44%

›

▲A:▲1

ウインシャーガス

鮫島駿

6.0倍

-19%

›

△A:○9

シーズザスローン

武豊

4.1倍

-51%

›

△A:△5

キングベルベット

丹内

15.8倍

+5%

›

△A:▽11

メイショウタイピン

池添

29.0倍

+16%

›

▽A:△7

ジュンラトゥール

浜中

26.2倍

+0%

›

▽A:▽4

ルージュマローネ

横山和

48.7倍

+33%

›

▽A:▽3

テルアスワッド

北村友

52.7倍

-7%

›

▽A:▽8

マーウォルス

佐々木

76.4倍

-19%

›

▽A:▽10

マンダリンボレロ

遠藤

78.2倍

-17%

›

▽A:▽6

レイザリオ

斎藤

103.2倍

-24%

›

▽A:▽2

ヤコブセン

横山琉

227.7倍

+53%

›

▽A:▽13

フォーワンセルフ

荻野琢

354.3倍

+31%

›

💡 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）

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウインシャーガス	鮫島駿	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 01/25 1小倉28R 1着/16頭勝利 12/06 5中京18R 5着/18頭+0.6秒 11/09 3福島29R 5着/16頭+0.3秒 07/13 1函館107R 2着/14頭+0.1秒 06/22 1函館47R 4着/13頭+0.8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) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	ヤコブセン	横山琉	実227.7	▽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0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／86日ぶりの実戦）
前5走 01/25 1小倉212R 1着/14頭勝利 12/27 5中山77R 9着/18頭+0.4秒 10/26 4新潟49R 8着/14頭+1.3秒 10/13 4東京57R 13着/16頭+2.0秒 09/28 4中山96R 11着/16頭+1.3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) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	テルアスワッド	北村友	実52.7	▽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／65日ぶりの実戦）
前5走 10/13 3京都58R 7着/13頭+1.3秒 07/26 3中京110R 6着/11頭+1.2秒 06/29 2小倉212R 10着/16頭+1.3秒 04/26 2京都17R 12着/12頭+9.0秒 02/01 1京都14R 1着/9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 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	ルージュマローネ	横山和	実48.7	▽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／78日ぶりの実戦）
前5走 01/24 1中山88R 7着/11頭+2.1秒 11/16 3福島42R 10着/15頭+1.7秒 10/18 4新潟14R 2着/14頭+0.1秒 08/17 1札幌87R 9着/14頭+1.1秒 07/12 2福島512R 14着/15頭+2.5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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
5	キングベルベット	丹内	実15.8	△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／142日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山78R 10着/16頭+1.8秒 11/24 3福島63R 7着/15頭+0.7秒 07/20 1函館1212R 11着/13頭+1.7秒 11/10 3福島43R 13着/15頭+4.1秒 03/31 3中山47R 5着/16頭+0.8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 33% (上り調子) △ ローテーション 142日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	レイザリオ	斎藤	実103.2	▽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／99日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中京38R 13着/16頭+1.6秒 11/24 3福島63R 3着/15頭+0.4秒 09/13 4阪神39R 10着/18頭+0.6秒 08/03 3中京412R 14着/18頭+1.0秒 06/08 3阪神212R 7着/16頭+0.8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 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) 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。
7	ジュンラトゥール	浜中	実26.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／85日ぶりの実戦）
前5走 01/04 1京都19R 10着/13頭+2.1秒 12/13 5中京310R 5着/16頭+0.4秒 09/07 2札幌612R 1着/14頭勝利 08/31 2札幌412R 6着/12頭+0.7秒 08/16 1札幌78R 3着/14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戦の調子平均 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
8	マーウォルス	佐々木	実76.4	▽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／85日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5阪神57R 5着/16頭+0.9秒 11/23 4京都66R 9着/16頭+1.0秒 11/08 3福島112R 3着/15頭+0.4秒 08/10 1札幌64R 1着/14頭勝利 07/13 2小倉63R 2着/16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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	シーズザスローン	武豊	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（114日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 5着/11頭+1.0秒 12/20 5阪神59R 3着/10頭+0.6秒 11/03 門別11R 4着/11頭+0.1秒 09/27 4阪神82R 1着/9頭勝利 09/15 4阪神53R 2着/5頭+0.0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 6.3着 △ ローテーション 114日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	マンダリンボレロ	遠藤	実78.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／407日ぶりの実戦）
前5走 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1秒 06/08 3東京212R 4着/14頭+1.1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 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 407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 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	メイショウタイピン	池添	実29.0	▽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33%と適性高／64日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都710R 9着/16頭+0.7秒 12/21 5阪神68R 14着/15頭+3.2秒 11/15 3福島310R 11着/15頭+1.7秒 08/10 1札幌68R 1着/9頭勝利 07/19 1函館118R 6着/10頭+0.7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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
12	タガノエルー	古川吉	実1.9	×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／79日ぶりの実戦）
前5走 01/31 2京都17R 4着/11頭+0.2秒 01/04 1京都12R 1着/16頭勝利 11/16 4京都43R 9着/15頭+1.9秒 11/02 3京都115R 10着/15頭+1.4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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
13	フォーワンセルフ	荻野琢	実354.3	▽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／442日ぶりの実戦）
前5走 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6秒 05/04 2京都49R 9着/10頭+3.6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) △ ローテーション 442日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (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。
14	プライベートアイズ	横山武	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（65日ぶりの実戦）
前5走 08/02 2新潟38R 3着/12頭+0.5秒 07/12 2福島512R 1着/15頭勝利 05/04 2東京46R 14着/16頭+4.9秒 02/23 1東京81R 1着/16頭勝利 02/02 1東京23R 5着/16頭+1.7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 6.7着 ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノエルー

騎手古川吉

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-54%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9シーズザスローン

4.1倍

EV -16%

▲1ウインシャーガス

6.0倍

EV +13%

出走馬全14頭

×12

タガノエルー

古川吉

1.9倍

-54%

›

○9

シーズザスローン

武豊

4.1倍

-16%

›

▲1

ウインシャーガス

鮫島駿

6.0倍

+13%

›

△14

プライベートアイズ

横山武

8.5倍

+9%

›

△5

キングベルベット

丹内

15.8倍

-26%

›

△7

ジュンラトゥール

浜中

26.2倍

+18%

›

▽11

メイショウタイピン

池添

29.0倍

+31%

›

▽4

ルージュマローネ

横山和

48.7倍

+61%

›

▽3

テルアスワッド

北村友

52.7倍

+13%

›

▽8

マーウォルス

佐々木

76.4倍

-20%

›

▽10

マンダリンボレロ

遠藤

78.2倍

-18%

›

▽6

レイザリオ

斎藤

103.2倍

+7%

›

▽2

ヤコブセン

横山琉

227.7倍

+67%

›

▽13

フォーワンセルフ

荻野琢

354.3倍

+160%

›

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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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