函館 4R 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。

4R 函館競馬場　発走 11:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラストシャイニー	小沢	実78.7	×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 01/17 1中山61R 8着/16頭+1.5秒 01/04 1中山11R 5着/16頭+1.3秒 10/04 4東京11R 6着/16頭+2.9秒 09/15 4中山55R 7着/13頭+0.7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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	マメーアップル	横山琉	実9.8	×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 01/04 1中山11R 7着/16頭+1.4秒 12/13 5中山31R 2着/14頭+0.2秒 10/18 4新潟15R 7着/15頭+1.5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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	パトリシア	丹内	実171.1	×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 01/31 1小倉36R 7着/18頭+0.5秒 12/14 5中山42R 6着/16頭+0.9秒 10/12 4東京44R 15着/16頭+3.5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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ブライティアロード	▲遠藤	実392.2	×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 02/01 1小倉45R 10着/18頭+1.5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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ブルーエ	横山和	実6.8	×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 10/11 4東京31R 7着/10頭+0.8秒 09/20 4中山65R 9着/16頭+0.7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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ハルヒメ	☆長浜	実7.1	×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 01/25 1小倉22R 8着/18頭+1.1秒 11/09 3福島21R 12着/16頭+1.6秒 08/17 1札幌81R 4着/10頭+0.3秒 07/26 1札幌11R 3着/12頭+0.2秒 06/15 1函館25R 3着/9頭+0.3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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ルーチェコメット	▲小林美	実18.2	×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 1京都95R 15着/18頭+2.1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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヘリオドール	黛	実364.4	×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 12/14 5中山42R 13着/16頭+1.7秒 10/13 4東京56R 10着/17頭+1.3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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	プリュスエクラ	鮫島駿	実14.2	×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 12/07 5中京24R 4着/14頭+0.3秒 11/22 4京都55R 6着/17頭+1.1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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ジュディーイメル	武豊	実4.1	×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 12/20 5阪神51R 2着/16頭+1.1秒 12/06 5中京11R 2着/16頭+0.7秒 11/16 4京都42R 4着/15頭+1.0秒 11/09 4京都21R 6着/16頭+0.8秒 09/21 4阪神74R 4着/13頭+0.1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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	アルマフレイヤ	原田和	実219.8	×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 ★ 新馬戦 (初出走)
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	コスモファーブロス	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 12/28 5阪神82R 9着/17頭+0.7秒 12/07 5阪神23R 4着/18頭+0.8秒 09/14 4阪神42R 8着/10頭+1.7秒 08/10 3中京63R 8着/12頭+2.7秒 07/26 3中京14R 4着/11頭+0.3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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ルージュフローラ	古川吉	実19.8	×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 01/18 1中山712R 15着/16頭+1.7秒 12/27 5中山75R 4着/16頭+0.3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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	レオダーム	◇古川奈	実168.3	×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 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	チャーミングアイ	▲大久保	実19.9	×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 01/10 1中山31R 13着/16頭+2.3秒 12/27 5中山71R 8着/15頭+0.8秒 11/16 3福島41R 12着/16頭+3.4秒 09/28 4中山91R 12着/12頭+7.4秒 09/06 4中山16R 11着/16頭+3.5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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	バレンタインビスタ	佐々木	実6.1	×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中山67R 3着/16頭+0.8秒 10/18 4東京62R 6着/9頭+1.7秒 09/27 4中山84R 5着/16頭+1.6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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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

ラストシャイニー

騎手小沢

単勝オッズ

78.7倍

AI期待値

-99%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

×1

ラストシャイニー

小沢

78.7倍

-99%

›

×2

マメーアップル

横山琉

9.8倍

-99%

›

×3

パトリシア

丹内

171.1倍

-99%

›

×4

ブライティアロード

▲遠藤

392.2倍

-99%

›

×5

ブルーエ

横山和

6.8倍

-99%

›

×6

ハルヒメ

☆長浜

7.1倍

-99%

›

×7

ルーチェコメット

▲小林美

18.2倍

-99%

›

×8

ヘリオドール

黛

364.4倍

-99%

›

×9

プリュスエクラ

鮫島駿

14.2倍

-99%

›

×10

ジュディーイメル

武豊

4.1倍

-99%

›

×11

アルマフレイヤ

原田和

219.8倍

-99%

›

×12

コスモファーブロス

横山武

4.9倍

-99%

›

×13

ルージュフローラ

古川吉

19.8倍

-99%

›

×14

レオダーム

◇古川奈

168.3倍

-99%

›

×15

チャーミングアイ

▲大久保

19.9倍

-99%

›

×16

バレンタインビスタ

佐々木

6.1倍

-99%

›

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両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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