函館 7R 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。

7R 函館競馬場　発走 13:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェイエルライナー	★河原田	実34.7	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/16 水沢2R 1着/12頭勝利 12/02 水沢1R 2着/9頭+0.5秒 11/11 盛岡3R 1着/11頭勝利 10/19 盛岡5R 3着/11頭+1.3秒 06/07 3東京12R 13着/16頭+2.5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) +340% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	アルヘンティニータ	▲小林美	実5.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 11/22 3福島52R 3着/16頭+0.2秒 11/08 3福島14R 4着/16頭+0.5秒 05/25 1新潟87R 15着/15頭+2.8秒 04/26 1福島58R 5着/16頭+0.7秒 10/08 門別10R 1着/9頭勝利
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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
3	ムーンブランシュ	古川吉	実2.9	×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 01/24 1中山81R 1着/16頭勝利 01/12 1中山51R 2着/16頭+0.1秒 10/25 4東京86R 15着/16頭+3.7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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (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。
4	クイーンレグナント	横山和	実7.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 12/07 5中山26R 3着/6頭+0.5秒 11/16 3福島49R 10着/16頭+0.6秒 09/14 4中山43R 1着/15頭勝利 08/09 2新潟53R 3着/17頭+0.6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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
5	マインセーラ	的場	実65.2	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 02/01 2京都22R 9着/15頭+1.5秒 01/11 1中山41R 7着/16頭+1.5秒 12/14 5中山41R 7着/15頭+0.8秒 11/23 5東京51R 9着/16頭+1.1秒 11/08 5東京11R 7着/15頭+2.5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) +670% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	パーティーガール	▲遠藤	実107.4	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/01 川崎12R 1着/12頭勝利 12/15 川崎7R 1着/12頭勝利 11/19 川崎5R 1着/12頭勝利 10/15 川崎3R 1着/12頭勝利 08/03 2新潟49R 13着/15頭+3.1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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (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。
7	キャリーグレイス	☆舟山	実3.2	△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43R 2着/14頭+0.3秒 11/22 3福島52R 5着/16頭+0.4秒 10/25 4新潟34R 8着/15頭+0.9秒 08/30 2札幌37R 7着/12頭+1.3秒 07/05 1函館78R 9着/9頭+1.9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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
8	キャンドルマス	武豊	実4.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中京62R 8着/16頭+1.0秒 11/24 3福島67R 4着/16頭+0.3秒 11/08 3福島18R 4着/16頭+0.4秒 07/12 1函館912R 3着/12頭+0.4秒 06/14 1函館18R 6着/12頭+1.4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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (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。
9	カップッチョ	黛	実63.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1秒 06/14 1函館18R 10着/12頭+2.1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) +423% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。

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

ムーンブランシュ

騎手古川吉

単勝オッズ

2.9倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ジェイエルライナー

34.7倍

EV +340%

○4クイーンレグナント

7.6倍

EV -5%

▲5マインセーラ

65.2倍

EV +670%

▲6パーティーガール

107.4倍

EV +999%

出走馬AI評価順・全9頭

×3

ムーンブランシュ

古川吉

2.9倍

-62%

›

○1

ジェイエルライナー

★河原田

34.7倍

+340%

›

○4

クイーンレグナント

横山和

7.6倍

-5%

›

▲5

マインセーラ

的場

65.2倍

+670%

›

▲6

パーティーガール

▲遠藤

107.4倍

+999%

›

△2

アルヘンティニータ

▲小林美

5.0倍

-44%

›

△7

キャリーグレイス

☆舟山

3.2倍

-68%

›

△8

キャンドルマス

武豊

4.9倍

-53%

›

▽9

カップッチョ

黛

63.3倍

+423%

›

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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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