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	パンキー	横山和	実10.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/21 4阪神75R 4着/9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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
2	タイセイネクサス	黛	実208.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
3	マコトアディントン	丹内	実12.2	▽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76R 16着/18頭+1.5秒 12/27 5阪神75R 11着/14頭+1.8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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
4	ヤクジョ	▲小林美	実26.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/24 1小倉12R 7着/16頭+1.5秒 12/07 5中京24R 9着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 6着/18頭+0.6秒 11/01 4東京105R 6着/13頭+0.5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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
5	ティラユール	▲大久保	実216.2	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	エイシンインアウト	横山琉	実5.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 02/01 1小倉41R 4着/16頭+1.1秒 01/12 1京都54R 3着/16頭+1.1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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
7	ウインカトリーヌ	岩田康	実30.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 11/23 4京都65R 6着/9頭+1.1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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (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。
8	ゴコウコイコイ	国分恭	実9.1	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/27 5中山74R 10着/18頭+0.9秒 11/29 5東京73R 3着/12頭+0.3秒 11/09 5東京25R 5着/6頭+1.0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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
9	リトルコリンズ	原田和	実122.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/24 1中山83R 8着/16頭+1.7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) +699% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
10	ルナティックブルー	小沢	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/25 1小倉25R 17着/18頭+2.9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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
11	アルタティール	☆長浜	実151.4	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/04 1中山16R 15着/17頭+2.5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) +892% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
12	ショウナンマルチ	池添	実2.9	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 11/23 5東京55R 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (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。
13	テンレディーゴー	佐々木	実92.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8秒 10/25 4東京81R 6着/15頭+1.3秒 06/14 3東京36R 7着/10頭+1.6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) +419% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (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。
14	デルマノリクラ	▲遠藤	実302.2	◎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 11/24 5東京64R 12着/14頭+4.4秒 11/09 5東京26R 13着/15頭+3.1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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
15	ファーザーアウェイ	鮫島駿	実20.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/17 1中山65R 5着/18頭+0.3秒 11/02 4東京113R 3着/10頭+0.3秒 10/04 4東京15R 5着/17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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (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。
16	ギオンバヤシ	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 01/11 1京都412R 7着/18頭+1.0秒 12/21 5阪神65R 5着/12頭+0.3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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (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。

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

デルマノリクラ

騎手 ▲遠藤

単勝オッズ

302.2倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11アルタティール

151.4倍

EV +892%

○5ティラユール

216.2倍

EV +999%

▲12ショウナンマルチ

2.9倍

EV -80%

▲4ヤクジョ

26.1倍

EV +70%

出走馬AI評価順・全16頭

◎14

デルマノリクラ

▲遠藤

302.2倍

+999%

›

○11

アルタティール

☆長浜

151.4倍

+892%

›

○5

ティラユール

▲大久保

216.2倍

+999%

›

▲12

ショウナンマルチ

池添

2.9倍

-80%

›

▲4

ヤクジョ

▲小林美

26.1倍

+70%

›

△9

リトルコリンズ

原田和

122.6倍

+699%

›

△7

ウインカトリーヌ

岩田康

30.7倍

+95%

›

△6

エイシンインアウト

横山琉

5.3倍

-66%

›

▽8

ゴコウコイコイ

国分恭

9.1倍

-42%

›

×16

ギオンバヤシ

武豊

4.0倍

-75%

›

▽1

パンキー

横山和

10.1倍

-37%

›

▽2

タイセイネクサス

黛

208.5倍

+999%

›

▽10

ルナティックブルー

小沢

26.5倍

+56%

›

▽15

ファーザーアウェイ

鮫島駿

20.6倍

+19%

›

▽13

テンレディーゴー

佐々木

92.4倍

+419%

›

▽3

マコトアディントン

丹内

12.2倍

-34%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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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