函館 3R 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。

3R 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハスカップジャム推奨	☆長浜	実58.5	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ58.5倍で期待値+384%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +384% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
2	マスカルポーネ推奨	☆舟山	実23.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+91%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1中山92R 10着/14頭+3.3秒 01/12 1中山52R 4着/16頭+1.1秒 12/20 5中山52R 8着/16頭+1.8秒 10/26 4東京92R 8着/10頭+1.9秒 10/12 4東京45R 11着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 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 8.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
3	テリオスリコ	古川吉	実164.4	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/25 1京都93R 8着/12頭+1.4秒 12/28 5阪神84R 3着/16頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 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 8.3% (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。
4	ペガサスウィンド	鮫島駿	実3.1	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/01 2京都21R 3着/13頭+0.3秒 01/11 1京都42R 4着/16頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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 8.3% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
5	ラショナルポイント	横山武	実3.5	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 11/29 5東京75R 7着/13頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	ルージュリヴィエラ推奨	横山和	実32.0	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ32.0倍で期待値+165%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/29 5東京74R 2着/16頭+1.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
7	ティナンヴァランタ	黛	実110.0	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/20 5中山52R 10着/16頭+1.9秒 11/22 3福島51R 3着/14頭+0.4秒 10/26 4新潟41R 4着/13頭+0.1秒 06/22 3東京65R 14着/16頭+3.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +811% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
8	ルージュボニート	丹内	実25.7	◎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
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ギンケイ	横山琉	実2.7	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 01/31 1東京11R 9着/16頭+1.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	ウォータースパウト	国分恭	実12.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/05 1中山22R 6着/16頭+1.7秒 11/22 3福島51R 6着/14頭+1.3秒 10/12 4東京41R 9着/15頭+2.3秒 07/26 1札幌15R 7着/13頭+2.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
11	ブリスフルイヤー推奨	▲小林美	実21.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+74%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/05 1中山22R 13着/16頭+3.1秒 11/08 3福島11R 6着/14頭+1.0秒 10/26 4新潟41R 6着/13頭+1.1秒 09/07 4中山26R 16着/16頭+7.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
12	ハヤブサブロー推奨	吉田隼	実69.4	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ69.4倍で期待値+484%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +484% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。

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

ルージュボニート

騎手丹内

単勝オッズ

25.7倍

AI期待値

+123%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12ハヤブサブロー

69.4倍

EV +484%

▲9ギンケイ

2.7倍

EV -77%

▲1ハスカップジャム

58.5倍

EV +384%

▲2マスカルポーネ

23.1倍

EV +91%

▲3テリオスリコ

164.4倍

EV +999%

▲4ペガサスウィンド

3.1倍

EV -74%

▲5ラショナルポイント

3.5倍

EV -71%

▲6ルージュリヴィエラ

32.0倍

EV +165%

▲7ティナンヴァランタ

110.0倍

EV +811%

▲10ウォータースパウト

12.3倍

EV +1%

▲11ブリスフルイヤー

21.1倍

EV +74%

出走馬AI評価順・全12頭

◎8

ルージュボニート

丹内

25.7倍

+123%

›

○12

ハヤブサブロー

吉田隼

69.4倍

+484%

›

▲9

ギンケイ

横山琉

2.7倍

-77%

›

▲1

ハスカップジャム

☆長浜

58.5倍

+384%

›

▲2

マスカルポーネ

☆舟山

23.1倍

+91%

›

▲3

テリオスリコ

古川吉

164.4倍

+999%

›

▲4

ペガサスウィンド

鮫島駿

3.1倍

-74%

›

▲5

ラショナルポイント

横山武

3.5倍

-71%

›

▲6

ルージュリヴィエラ

横山和

32.0倍

+165%

›

▲7

ティナンヴァランタ

黛

110.0倍

+811%

›

▲10

ウォータースパウト

国分恭

12.3倍

+1%

›

▲11

ブリスフルイヤー

▲小林美

21.1倍

+74%

›

💡 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 2 マスカルポーネ実23.1倍期待値 +91% 推奨 12.1〜100.0倍 200円
単勝 11 ブリスフルイヤー実21.1倍期待値 +74% 推奨 12.1〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 12 ハヤブサブロー実69.4倍期待値 +506% 推奨 11.4〜100.0倍 400円
単勝 1 ハスカップジャム実58.5倍期待値 +406% 推奨 11.5〜100.0倍 400円
単勝 6 ルージュリヴィエラ実32.0倍期待値 +157% 推奨 12.4〜100.0倍 300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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