函館 11R 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。

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドゥアムール	池添	実15.5	◎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 11/23 4京都612R 15着/16頭+1.4秒 07/05 1函館711R 13着/14頭+1.0秒 06/15 1函館211R 1着/14頭勝利 05/11 2京都610R 2着/11頭+0.0秒 03/08 1阪神311R 13着/18頭+1.4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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
2	ウィルオレオール	石川倭	実71.9	◎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 09/18 名古屋11R 5着/11頭+1.4秒 07/24 門別12R 6着/9頭+1.4秒 06/11 大井11R 13着/16頭+5.7秒 05/01 門別12R 2着/7頭+0.0秒 03/26 大井11R 6着/14頭+2.6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) +353% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
3	サムハンター	松本	実30.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1秒 05/04 2東京49R 10着/13頭+2.1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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
4	エコロジーク推奨	岩田康	実26.7	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 10/18 4新潟111R 16着/18頭+1.6秒 09/07 4阪神211R 16着/16頭+2.4秒 08/10 2新潟68R 1着/18頭勝利 02/16 カタール0R 9着/9頭 11/02 デルマー0R 8着/12頭
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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	サウスバンク	丹内	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 12/14 5中京411R 6着/10頭+0.5秒 11/23 4京都612R 2着/16頭+0.0秒 08/16 3中京76R 1着/13頭勝利 05/31 2京都1111R 4着/16頭+0.2秒 05/11 2京都610R 7着/11頭+0.4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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
6	シカゴスティング	武豊	実7.7	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 11/23 4京都612R 5着/16頭+0.3秒 10/18 4新潟111R 10着/18頭+1.2秒 09/07 4中山210R 4着/12頭+0.3秒 05/04 2京都410R 6着/13頭+0.5秒 02/01 1小倉311R 7着/18頭+0.4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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	アンジュプロミス	古川奈	実5.7	×詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/24 1小倉19R 3着/12頭+0.3秒 11/09 3福島22R 1着/16頭勝利 10/26 4新潟42R 3着/13頭+0.3秒 09/28 4阪神92R 2着/14頭+0.0秒 09/14 4阪神41R 5着/13頭+2.8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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	マーブルパレス	斎藤	実7.8	×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 01/17 1京都610R 7着/9頭+1.6秒 12/13 5中山39R 1着/13頭勝利 11/01 3京都1011R 9着/12頭+0.8秒 10/05 3京都24R 1着/12頭勝利 ―
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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
9	パクスロマーナ	舟山	実13.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 1小倉311R 17着/18頭+1.6秒 12/07 5中山29R 7着/12頭+0.6秒 11/23 4京都612R 3着/16頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 14着/18頭+1.5秒 07/19 2小倉711R 3着/17頭+0.1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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
10	ハッピーロンドン推奨	長浜	実41.3	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ41.3倍で期待値+160%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/15 1東京510R 9着/16頭+1.5秒 02/15 1東京510R 9着/16頭+1.5秒 02/15 1東京510R 9着/16頭+1.5秒 02/15 1東京510R 9着/16頭+1.5秒 02/15 1東京510R 9着/16頭+1.5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) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.3% (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。
11	エヴァンスウィート	吉田隼	実12.1	◎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 12/21 5阪神612R 14着/14頭+0.9秒 11/29 4京都710R 10着/12頭+0.6秒 08/03 1札幌410R 1着/13頭勝利 07/12 1函館910R 2着/11頭+0.5秒 06/21 1函館311R 3着/15頭+0.2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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
12	メルトユアハート	横山和	実10.4	◎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 10/12 3京都410R 11着/13頭+0.7秒 09/14 4阪神410R 9着/11頭+0.8秒 07/05 2小倉311R 10着/11頭+1.2秒 05/10 2東京59R 10着/15頭+0.3秒 03/29 2中京511R 2着/11頭+0.0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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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	ポエットリー	鮫島駿	実10.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 1小倉311R 6着/18頭+0.8秒 07/26 1札幌111R 3着/12頭+0.5秒 07/05 1函館711R 11着/14頭+0.6秒 06/22 1函館411R 6着/15頭+0.4秒 05/04 2京都410R 5着/13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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
14	ルーフ	佐々木	実22.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0秒 03/29 3中山19R 11着/16頭+1.0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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (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。
15	ロードマイライフ	横山琉	実29.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/31 1小倉311R 9着/18頭+1.1秒 12/28 5阪神812R 6着/10頭+0.4秒 11/08 3福島111R 6着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌410R 1着/16頭勝利 07/20 2小倉812R 3着/18頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (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。
16	ゴールドサーベル推奨	小沢	実59.0	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率6% × オッズ59.0倍で期待値+260%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311R 10着/18頭+1.1秒 11/08 3福島111R 8着/16頭+0.3秒 08/31 2札幌411R 5着/13頭+0.7秒 07/26 1札幌111R 4着/12頭+0.6秒 07/05 1函館711R 6着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。

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

ドゥアムール

騎手池添

単勝オッズ

15.5倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

◎1

ドゥアムール

池添

15.5倍

-2%

›

◎2

ウィルオレオール

石川倭

71.9倍

+353%

›

◎4

エコロジーク

岩田康

26.7倍

+68%

›

×5

サウスバンク

丹内

4.9倍

-69%

›

×8

マーブルパレス

斎藤

7.8倍

-50%

›

◎10

ハッピーロンドン

長浜

41.3倍

+160%

›

◎11

エヴァンスウィート

吉田隼

12.1倍

-23%

›

◎12

メルトユアハート

横山和

10.4倍

-34%

›

×6

シカゴスティング

武豊

7.7倍

-51%

›

▽13

ポエットリー

鮫島駿

10.6倍

-33%

›

×7

アンジュプロミス

古川奈

5.7倍

-64%

›

▽14

ルーフ

佐々木

22.3倍

+38%

›

▽15

ロードマイライフ

横山琉

29.3倍

+81%

›

▽3

サムハンター

松本

30.5倍

+86%

›

▽16

ゴールドサーベル

小沢

59.0倍

+260%

›

▽9

パクスロマーナ

舟山

13.0倍

-20%

›

💡 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 16 ゴールドサーベル実59.0倍期待値 +202% 推奨 19.5〜100.0倍 200円
単勝 10 ハッピーロンドン実41.3倍期待値 +138% 推奨 17.3〜100.0倍 200円
単勝 4 エコロジーク実26.7倍期待値 +91% 推奨 14.0〜100.0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。
2モデルの説明はこちら

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