函館 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

10R 函館競馬場　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルマデオロ	武豊	実1.8	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 11/09 4京都27R 6着/7頭+0.7秒 09/21 4阪神711R 6着/10頭+0.6秒 08/03 1札幌412R 1着/7頭勝利 07/12 1函館99R 2着/11頭+0.2秒 06/28 1函館54R 1着/13頭勝利
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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
2	アメジストブラック推奨	舟山	実38.3	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ38.3倍で期待値+264%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5秒 05/18 2京都89R 2着/9頭+0.5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) +264% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	リアルファインド推奨	吉田隼	実19.8	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+88%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/09 3福島28R 5着/16頭+0.5秒 05/25 2東京107R 6着/8頭+0.9秒 12/07 4中京37R 17着/18頭+4.2秒 06/23 1函館67R 9着/10頭+2.0秒 04/20 2東京19R 8着/11頭+0.9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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
4	ゴールデンパゴーダ推奨	佐々木	実12.4	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/09 5東京25R 4着/6頭+0.9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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
5	リギーロ推奨	丹内	実12.9	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/28 5中山89R 10着/14頭+1.1秒 10/18 3京都610R 3着/9頭+0.6秒 09/15 4中山511R 7着/12頭+0.7秒 07/05 1函館77R 1着/12頭勝利 06/15 1函館24R 1着/10頭勝利
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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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	ジュンツバメガエシ推奨	岩田康	実15.7	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+42%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8秒 06/01 2東京128R 7着/16頭+0.8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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
7	アスクデッドヒート	古川奈	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 01/24 1小倉17R 2着/15頭+0.1秒 12/20 5中京58R 4着/16頭+0.5秒 12/06 5中京18R 12着/18頭+0.9秒 08/31 2札幌49R 7着/14頭+1.3秒 08/10 1札幌66R 1着/14頭勝利
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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (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。
8	ラーシャローム	横山武	実9.0	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 12/28 5中山89R 9着/14頭+0.8秒 10/26 3京都911R 17着/18頭+4.3秒 08/16 1札幌77R 1着/9頭勝利 08/03 1札幌412R 6着/7頭+1.3秒 06/29 2福島22R 1着/16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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
9	ブリヤディアマンテ推奨	横山和	実63.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ63.5倍で期待値+479%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/24 1小倉110R 8着/9頭+2.8秒 11/15 3福島38R 1着/16頭勝利 11/09 3福島28R 13着/16頭+1.0秒 08/31 2札幌49R 5着/14頭+1.2秒 05/17 2東京76R 4着/8頭+1.3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) +479% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
10	ライフセービング	古川吉	実27.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 01/12 1京都59R 9着/12頭+1.4秒 12/20 5阪神510R 4着/8頭+0.7秒 10/18 3京都610R 7着/9頭+1.4秒 09/28 4阪神99R 7着/12頭+1.3秒 08/17 1札幌812R 5着/14頭+1.1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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
11	バースライト	浜中	実8.7	◎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 12/20 5中京58R 5着/16頭+0.5秒 10/26 4新潟48R 10着/12頭+2.7秒 10/13 3京都58R 5着/13頭+1.0秒 06/28 2小倉19R 4着/8頭+0.7秒 02/09 1東京49R 10着/11頭+1.4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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (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。

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

バースライト

騎手浜中

単勝オッズ

8.7倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゴールデンパゴーダ

12.4倍

EV +29%

○2アメジストブラック

38.3倍

EV +264%

▲3リアルファインド

19.8倍

EV +88%

▲7アスクデッドヒート

7.7倍

EV -28%

出走馬AI評価順・全11頭

◎11

バースライト

浜中

8.7倍

-5%

›

○4

ゴールデンパゴーダ

佐々木

12.4倍

+29%

›

○2

アメジストブラック

舟山

38.3倍

+264%

›

▲3

リアルファインド

吉田隼

19.8倍

+88%

›

▲7

アスクデッドヒート

古川奈

7.7倍

-28%

›

△9

ブリヤディアマンテ

横山和

63.5倍

+479%

›

△6

ジュンツバメガエシ

岩田康

15.7倍

+42%

›

△1

アルマデオロ

武豊

1.8倍

-84%

›

▽8

ラーシャローム

横山武

9.0倍

-21%

›

▽5

リギーロ

丹内

12.9倍

+9%

›

▽10

ライフセービング

古川吉

27.4倍

+69%

›

💡 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)

単勝 3 リアルファインド実19.8倍期待値 +76% 推奨 11.2〜100.0倍 200円
単勝 6 ジュンツバメガエシ実15.7倍期待値 +44% 推奨 10.9〜100.0倍 200円
単勝 5 リギーロ実12.9倍期待値 +18% 推奨 10.9〜100.0倍 100円
単勝 4 ゴールデンパゴーダ実12.4倍期待値 +13% 推奨 10.9〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 9 ブリヤディアマンテ実63.5倍期待値 +479% 推奨 11.0〜100.0倍 400円
単勝 2 アメジストブラック実38.3倍期待値 +264% 推奨 10.5〜100.0倍 400円
単勝 3 リアルファインド実19.8倍期待値 +88% 推奨 10.5〜100.0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。
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