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。

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	セボンサデッセ	武豊	実5.5	×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
前5走 01/12 1京都57R 4着/16頭+0.3秒 12/13 5阪神38R 2着/16頭+0.6秒 11/30 4京都87R 4着/16頭+0.8秒 05/25 2京都107R 2着/16頭+0.3秒 03/23 1阪神86R 3着/16頭+1.1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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
2	ケイアイアギト	鮫島駿	実3.1	×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 12/14 5中山47R 1着/16頭勝利 10/25 4東京81R 1着/15頭勝利 08/30 2札幌35R 2着/13頭+0.6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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (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。
3	レッドライトニング	長浜	実15.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/10 1中山38R 3着/13頭+0.7秒 11/15 3福島310R 9着/15頭+1.6秒 07/06 1函館88R 1着/13頭勝利 06/28 1函館512R 2着/14頭+0.1秒 05/31 2東京118R 5着/16頭+1.1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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	マッスルバック推奨	黛	実87.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ87.1倍で期待値+504%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都98R 7着/10頭+0.8秒 01/04 1京都19R 6着/13頭+1.2秒 10/26 4東京99R 6着/13頭+0.7秒 04/26 1福島512R 1着/13頭勝利 03/30 3中山27R 4着/16頭+1.0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) +504% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ライフゲート	丹内	実6.7	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/25 1小倉210R 4着/16頭+0.2秒 12/06 5中山110R 7着/12頭+0.5秒 11/15 3福島310R 5着/15頭+0.9秒 08/10 1札幌612R 3着/14頭+1.3秒 07/19 1函館118R 1着/10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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
6	オセアバトルプラン推奨	古川吉	実89.1	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ89.1倍で期待値+532%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/31 2東京1112R 7着/15頭+1.0秒 05/31 2東京1112R 7着/15頭+1.0秒 05/31 2東京1112R 7着/15頭+1.0秒 05/31 2東京1112R 7着/15頭+1.0秒 05/31 2東京1112R 7着/15頭+1.0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) +532% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	モレポブラーノ推奨	小沢	実40.3	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率7% × オッズ40.3倍で期待値+190%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/31 1小倉33R 1着/16頭勝利 11/30 4京都87R 11着/16頭+1.7秒 11/16 3福島43R 2着/15頭+0.2秒 08/30 4中京312R 10着/12頭+2.1秒 08/09 3中京510R 5着/14頭+0.8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) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
8	バタール	浜中	実8.7	◎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 01/04 1中山17R 1着/16頭勝利 12/07 5中山212R 2着/16頭+0.3秒 06/15 3東京46R 16着/16頭+4.6秒 05/18 2京都85R 3着/13頭+0.3秒 02/01 1東京14R 6着/13頭+1.5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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	エアニゲラ	舟山	実25.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/06 5中京13R 5着/15頭+0.3秒 11/15 4京都38R 6着/7頭+2.6秒 08/31 4中京42R 2着/16頭+0.1秒 08/09 3中京52R 3着/15頭+0.6秒 05/31 2京都111R 10着/16頭+1.3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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
10	ストラーダ推奨	横山和	実19.8	◎詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/20 5阪神51R 11着/16頭+2.7秒 11/30 5東京85R 4着/16頭+0.6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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	メイショウタイピン	池添	実25.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
12	エンプレスフレーム	原田和	実108.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/28 5中山88R 13着/13頭+5.5秒 11/09 3福島210R 9着/15頭+1.4秒 09/07 2札幌69R 4着/14頭+0.8秒 08/24 2札幌28R 1着/11頭勝利 08/09 1札幌58R 2着/11頭+0.2秒
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) +663% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
13	ギマール	国分恭	実31.6	◎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 01/25 1小倉210R 2着/16頭+0.0秒 12/07 5阪神29R 6着/13頭+0.4秒 11/15 3福島310R 4着/15頭+0.8秒 07/05 2小倉310R 3着/11頭+0.6秒 06/01 2京都129R 6着/14頭+0.5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) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
14	ディアウス	横山武	実4.9	×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 08/17 1札幌88R 1着/13頭勝利 07/26 1札幌13R 1着/14頭勝利 05/25 2京都101R 3着/16頭+0.2秒 05/03 2京都32R 3着/16頭+0.5秒 04/12 2阪神52R 2着/16頭+0.2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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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

セボンサデッセ

騎手武豊

単勝オッズ

5.5倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全14頭

×1

セボンサデッセ

武豊

5.5倍

-60%

›

×2

ケイアイアギト

鮫島駿

3.1倍

-77%

›

◎7

モレポブラーノ

小沢

40.3倍

+190%

›

◎8

バタール

浜中

8.7倍

-37%

›

◎10

ストラーダ

横山和

19.8倍

+42%

›

◎13

ギマール

国分恭

31.6倍

+127%

›

×14

ディアウス

横山武

4.9倍

-64%

›

△9

エアニゲラ

舟山

25.8倍

+85%

›

×5

ライフゲート

丹内

6.7倍

-52%

›

▽3

レッドライトニング

長浜

15.2倍

+7%

›

▽6

オセアバトルプラン

古川吉

89.1倍

+532%

›

▽12

エンプレスフレーム

原田和

108.5倍

+663%

›

▽11

メイショウタイピン

池添

25.8倍

+80%

›

▽4

マッスルバック

黛

87.1倍

+504%

›

💡 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 10 ストラーダ実19.8倍期待値 +42% 推奨 13.9〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 6 オセアバトルプラン実89.1倍期待値 +445% 推奨 16.3〜100.0倍 300円
単勝 4 マッスルバック実87.1倍期待値 +421% 推奨 16.7〜100.0倍 200円
単勝 7 モレポブラーノ実40.3倍期待値 +161% 推奨 15.4〜100.0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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