函館 8R 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。

8R 函館競馬場　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランアルト推奨	斎藤	実16.8	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ16.8倍で期待値+136%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/11 1中山46R 1着/17頭勝利 11/24 5東京63R 9着/16頭+1.1秒 11/08 5東京13R 4着/12頭+1.2秒 10/26 4東京95R 5着/16頭+0.5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) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	サイモンイロハニー推奨	小沢	実42.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ42.5倍で期待値+497%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/18 1京都78R 10着/12頭+1.6秒 11/08 4京都112R 12着/14頭+1.2秒 10/18 3京都67R 4着/8頭+0.3秒 09/27 4阪神87R 14着/16頭+1.0秒 09/06 2札幌54R 8着/16頭+1.0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) +497% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	ダノンヒストリー	浜中	実1.6	×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 11/24 5東京611R 7着/12頭+1.0秒 06/08 3東京25R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
4	アスクファイアモア推奨	吉田隼	実22.3	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率15% × オッズ22.3倍で期待値+224%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 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +224% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
5	ニューアライブ	石川倭	実37.9	◎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
前5走 08/16 1札幌79R 5着/8頭+1.5秒 07/17 門別4R 1着/8頭勝利 ― ― ―
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) +450% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	バズアップビート	武豊	実2.5	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 01/31 1小倉312R 10着/16頭+1.0秒 09/28 4阪神98R 7着/18頭+0.9秒 06/29 2福島211R 10着/14頭+0.7秒 06/01 2京都1211R 3着/11頭+0.0秒 02/01 1小倉37R 1着/12頭勝利
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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	ペリプルス推奨	横山琉	実9.0	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2秒 03/23 2中山87R 8着/16頭+1.2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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。

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

ダノンヒストリー

騎手浜中

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲6バズアップビート

2.5倍

EV -64%

▲1グランアルト

16.8倍

EV +136%

出走馬AI評価順・全7頭

×3

ダノンヒストリー

浜中

1.6倍

-76%

›

◎4

アスクファイアモア

吉田隼

22.3倍

+224%

›

◎5

ニューアライブ

石川倭

37.9倍

+450%

›

▲6

バズアップビート

武豊

2.5倍

-64%

›

▲1

グランアルト

斎藤

16.8倍

+136%

›

△2

サイモンイロハニー

小沢

42.5倍

+497%

›

△7

ペリプルス

横山琉

9.0倍

+26%

›

💡 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 グランアルト実16.8倍期待値 +136% 推奨 7.1〜100.0倍 400円
単勝 7 ペリプルス実9.0倍期待値 +26% 推奨 7.1〜100.0倍 200円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 2 サイモンイロハニー実42.5倍期待値 +392% 推奨 8.6〜100.0倍 500円
単勝 4 アスクファイアモア実22.3倍期待値 +266% 推奨 6.1〜100.0倍 600円
単勝 1 グランアルト実16.8倍期待値 +140% 推奨 7.0〜100.0倍 400円
馬連 4-5 実202.8倍期待値 +999% 100円
馬連 1-5 実116.8倍期待値 +600% 100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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