函館 11R 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。

11R 函館競馬場　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オウギノカナメ	丹内	実22.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16頭勝利 05/18 2東京810R 1着/16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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
2	ラタフォレスト	斎藤	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 02/01 1小倉411R 9着/15頭+0.8秒 12/14 5中山410R 9着/16頭+1.8秒 11/15 5東京311R 8着/16頭+0.9秒 07/27 1札幌210R 1着/8頭勝利 06/01 2東京129R 4着/16頭+0.4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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (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	テーオードレフォン推奨	古川吉	実28.9	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ28.9倍で期待値+126%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6秒 05/24 2京都911R 6着/16頭+0.6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) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	プロミストジーン	池添	実4.2	×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 01/31 2京都111R 1着/13頭勝利 11/29 5東京710R 5着/16頭+0.3秒 10/02 船橋11R 3着/10頭+0.7秒 07/05 2福島310R 1着/15頭勝利 05/10 2東京510R 2着/11頭+0.0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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	ホールシバン推奨	秋山稔	実64.3	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ64.3倍で期待値+514%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/16 3福島411R 8着/15頭+0.8秒 07/13 2小倉611R 6着/16頭+1.0秒 05/11 2京都611R 12着/16頭+2.0秒 03/09 2中山410R 5着/16頭+0.6秒 02/02 1小倉411R 1着/16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) +514% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (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。
6	レヴォントゥレット推奨	鮫島駿	実15.8	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+35%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 12/24 名古屋10R 7着/9頭+1.4秒 11/09 4京都211R 11着/15頭+2.8秒 10/01 船橋11R 2着/10頭+0.5秒 08/23 3新潟111R 3着/12頭+0.1秒 05/24 2京都911R 3着/16頭+0.2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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
7	ヒルノハンブルク	武豊	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/31 1東京19R 16着/16頭+2.3秒 11/30 4京都810R 11着/16頭+1.7秒 11/16 4京都410R 4着/14頭+0.9秒 10/04 3京都112R 1着/13頭勝利 08/10 2新潟67R 3着/15頭+0.1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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (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。
8	アスクデビューモア推奨	岩田康	実36.0	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ36.0倍で期待値+178%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/04 1中山19R 1着/11頭勝利 11/16 4京都410R 7着/14頭+1.2秒 10/18 4東京610R 5着/16頭+1.0秒 08/31 4中京410R 5着/16頭+0.9秒 05/25 2東京1012R 6着/16頭+1.1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) +178% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
9	カナルビーグル	横山武	実10.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/11 大井11R 5着/16頭+1.5秒 05/03 2京都311R 1着/13頭勝利 03/23 1阪神86R 1着/16頭勝利 12/28 7京都96R 4着/13頭+0.9秒 12/07 7京都32R 1着/7頭勝利
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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
10	コトホドサヨウニ	佐々木	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411R 1着/15頭勝利 10/26 3京都910R 8着/14頭+1.0秒 08/30 4中京311R 8着/16頭+1.2秒 08/16 1札幌711R 1着/14頭勝利 04/19 3中山710R 14着/16頭+3.6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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
11	ワイドブリザード	浜中	実9.3	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/31 1東京19R 4着/16頭+0.3秒 01/12 1京都510R 2着/16頭+0.3秒 12/27 5阪神710R 7着/16頭+0.7秒 11/30 4京都810R 15着/16頭+3.5秒 09/15 4阪神511R 2着/14頭+0.2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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。

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

プロミストジーン

騎手池添

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9カナルビーグル

10.3倍

EV +5%

▲7ヒルノハンブルク

4.0倍

EV -59%

▲5ホールシバン

64.3倍

EV +514%

▲1オウギノカナメ

22.9倍

EV +111%

出走馬AI評価順・全11頭

×4

プロミストジーン

池添

4.2倍

-53%

›

○9

カナルビーグル

横山武

10.3倍

+5%

›

▲7

ヒルノハンブルク

武豊

4.0倍

-59%

›

▲5

ホールシバン

秋山稔

64.3倍

+514%

›

▲1

オウギノカナメ

丹内

22.9倍

+111%

›

△2

ラタフォレスト

斎藤

5.0倍

-55%

›

△10

コトホドサヨウニ

佐々木

5.3倍

-53%

›

△6

レヴォントゥレット

鮫島駿

15.8倍

+35%

›

▽11

ワイドブリザード

浜中

9.3倍

-26%

›

▽3

テーオードレフォン

古川吉

28.9倍

+126%

›

▽8

アスクデビューモア

岩田康

36.0倍

+178%

›

💡 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 6 レヴォントゥレット実15.8倍期待値 +43% 推奨 11.0〜100.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free)

単勝 5 ホールシバン実64.3倍期待値 +514% 推奨 10.5〜100.0倍 400円
単勝 8 アスクデビューモア実36.0倍期待値 +178% 推奨 12.9〜100.0倍 300円
単勝 3 テーオードレフォン実28.9倍期待値 +126% 推奨 12.8〜100.0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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