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。

6R 函館競馬場　発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウセンドウ	吉田隼	実14.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/06 5阪神12R 9着/16頭+2.2秒 11/15 4京都33R 4着/10頭+1.3秒 10/26 3京都94R 4着/16頭+2.2秒 ― ―
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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
2	ブレイズランナー	☆長浜	実9.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/12 1中山53R 3着/16頭+0.7秒 12/21 5中京61R 2着/16頭+0.4秒 12/07 5中山22R 11着/16頭+1.6秒 09/28 4中山95R 10着/17頭+1.1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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
3	ディープマウンテン	▲小林美	実25.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/13 5阪神35R 4着/7頭+0.7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) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
4	ステキサプライズ推奨	横山琉	実58.8	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ58.8倍で期待値+318%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/18 1中山71R 5着/16頭+0.8秒 12/21 5中山67R 14着/16頭+3.5秒 09/28 4中山92R 9着/16頭+1.3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) +318% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
5	レッドフロイデ	★河原田	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 10/05 3京都23R 4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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
6	フェンリル推奨	石川倭	実49.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ49.6倍で期待値+252%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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +252% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
7	ブリリアンス推奨	松本	実80.5	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ80.5倍で期待値+481%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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +481% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	クラン	横山武	実9.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/06 5中京14R 17着/18頭+1.3秒 08/03 1札幌41R 6着/12頭+0.8秒 07/13 1函館105R 5着/7頭+0.9秒 ― ―
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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ライヴマルガリータ	古川吉	実117.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/17 1中山62R 4着/16頭+2.1秒 01/11 1中山42R 10着/16頭+2.6秒 12/13 5中山33R 10着/16頭+1.5秒 08/10 2新潟61R 14着/18頭+1.9秒 07/20 2福島84R 5着/8頭+1.8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) +734% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (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。
10	シュヴェスター	☆舟山	実13.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/12 3京都41R 11着/12頭+2.6秒 09/13 4阪神36R 3着/13頭+1.2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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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	ストリートクイーン	丹内	実20.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1京都83R 2着/16頭+0.0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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
12	ララニューディー	佐々木	実7.6	◎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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	チャーチルデュース	武豊	実4.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/12 1京都54R 5着/16頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	トルークマクト	△鷲頭	実20.7	◎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 01/31 1小倉37R 13着/16頭+1.4秒 01/05 1中山25R 3着/16頭+0.4秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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

B推奨

ブリリアンス

騎手松本

単勝オッズ

80.5倍

AI期待値

+481%

買い目

¥300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲5レッドフロイデ

2.9倍

EV -79%

▲1メイショウセンドウ

14.3倍

EV +1%

▲2ブレイズランナー

9.9倍

EV -29%

▲3ディープマウンテン

25.7倍

EV +82%

▲4ステキサプライズ

58.8倍

EV +318%

▲6フェンリル

49.6倍

EV +252%

▲8クラン

9.8倍

EV -30%

▲9ライヴマルガリータ

117.3倍

EV +734%

▲10シュヴェスター

13.7倍

EV -2%

▲11ストリートクイーン

20.6倍

EV +46%

▲13チャーチルデュース

4.0倍

EV -71%

出走馬AI評価順・全14頭

◎7

ブリリアンス

松本

80.5倍

+481%

›

◎12

ララニューディー

佐々木

7.6倍

-45%

›

◎14

トルークマクト

△鷲頭

20.7倍

+49%

›

▲5

レッドフロイデ

★河原田

2.9倍

-79%

›

▲1

メイショウセンドウ

吉田隼

14.3倍

+1%

›

▲2

ブレイズランナー

☆長浜

9.9倍

-29%

›

▲3

ディープマウンテン

▲小林美

25.7倍

+82%

›

▲4

ステキサプライズ

横山琉

58.8倍

+318%

›

▲6

フェンリル

石川倭

49.6倍

+252%

›

▲8

クラン

横山武

9.8倍

-30%

›

▲9

ライヴマルガリータ

古川吉

117.3倍

+734%

›

▲10

シュヴェスター

☆舟山

13.7倍

-2%

›

▲11

ストリートクイーン

丹内

20.6倍

+46%

›

▲13

チャーチルデュース

武豊

4.0倍

-71%

›

💡 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)

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 7 ブリリアンス実80.5倍期待値 +467% 推奨 14.2〜100.0倍 300円
単勝 4 ステキサプライズ実58.8倍期待値 +306% 推奨 14.5〜100.0倍 300円
単勝 6 フェンリル実49.6倍期待値 +305% 推奨 12.2〜100.0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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