函館 8R 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。

8R 函館競馬場　発走 13:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファンタイムギフト	丹内	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/21 5中山68R 13着/15頭+1.4秒 11/02 4東京117R 7着/15頭+1.3秒 10/04 4東京18R 4着/16頭+0.5秒 06/21 3東京512R 5着/16頭+0.4秒 05/24 2東京96R 3着/13頭+0.0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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.8% (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。
2	ポンピエ	鮫島駿	実6.4	△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 2京都28R 4着/11頭+0.5秒 01/12 1京都57R 5着/16頭+0.3秒 11/23 4京都66R 6着/16頭+0.6秒 10/26 4新潟412R 5着/12頭+0.7秒 10/04 3京都16R 5着/16頭+0.7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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
3	スタンピー	☆長浜	実42.5	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 12/13 5中京32R 13着/16頭+1.9秒 11/24 5東京612R 9着/18頭+0.9秒 10/19 4新潟27R 5着/18頭+0.2秒 09/07 4中山22R 11着/16頭+0.9秒 08/23 3新潟13R 3着/18頭+0.2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) +447% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (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。
4	アオハルブルース	岩田康	実2.7	×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 01/12 1中山53R 16着/16頭+8.8秒 12/21 5中山62R 5着/16頭+0.2秒 11/30 5東京83R 8着/16頭+2.2秒 10/19 4東京74R 6着/16頭+1.1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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
5	ブリスフル	★河原田	実26.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 12/20 5中京56R 8着/16頭+1.2秒 12/07 5中山212R 10着/16頭+2.2秒 10/26 4新潟48R 12着/12頭+2.9秒 10/18 4新潟16R 4着/15頭+1.3秒 09/21 4中山77R 8着/16頭+2.4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) +184% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (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。
6	ゴールドドレッサ	横山和	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	マジカルシャイン	浜中	実31.8	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 01/31 1小倉33R 16着/16頭+3.9秒 01/10 1京都37R 10着/15頭+1.2秒 08/17 1札幌89R 11着/16頭+1.0秒 08/02 1札幌39R 4着/10頭+0.9秒 07/19 1函館1112R 6着/16頭+0.4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) +354% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
8	ナクライト	武豊	実2.7	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 02/01 1東京11R 6着/16頭+0.6秒 10/27 4東京82R 4着/8頭+0.8秒 07/20 2福島72R 3着/16頭+0.0秒 06/23 3東京85R 2着/13頭+0.1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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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

アオハルブルース

騎手岩田康

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-60%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7マジカルシャイン

31.8倍

EV +354%

○6ゴールドドレッサ

6.3倍

EV -14%

▲8ナクライト

2.7倍

EV -64%

▲3スタンピー

42.5倍

EV +447%

出走馬AI評価順・全8頭

×4

アオハルブルース

岩田康

2.7倍

-60%

›

○7

マジカルシャイン

浜中

31.8倍

+354%

›

○6

ゴールドドレッサ

横山和

6.3倍

-14%

›

▲8

ナクライト

武豊

2.7倍

-64%

›

▲3

スタンピー

☆長浜

42.5倍

+447%

›

△1

ファンタイムギフト

丹内

8.7倍

+2%

›

△5

ブリスフル

★河原田

26.3倍

+184%

›

△2

ポンピエ

鮫島駿

6.4倍

-44%

›

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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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