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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ミスチヴマリアンヌ |
▲大久保 |
実38.9 |
B▽ A△勝率9% EV+253% 詳細▼ |
|
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) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +254% ※ 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 |
サクセスブルー |
☆舟山 |
実65.3 |
B▽ A△勝率9% EV+493% 詳細▼ |
|
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) +493% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +494% ※ 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 |
シンエンドーツダ |
原田和 |
実9.3 |
B△ A▽勝率9% EV-16% 詳細▼ |
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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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -17% ※ 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 |
ヤマメイッカ |
佐々木 |
実9.8 |
B△ A▽勝率9% EV-12% 詳細▼ |
|
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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 10.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 -12% ※ 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 |
ゴールデンダガー |
横山和 |
実3.2 |
B× A▲勝率9% EV-70% 詳細▼ |
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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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 31.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -71% ※ 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 |
ライトアファイア |
横山武 |
実10.6 |
B△ A○勝率9% EV0% 詳細▼ |
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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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.4% / 期待値 -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。 |
| 7 |
モロノカガヤキ |
丹内 |
実5.1 |
B▲ A△勝率9% EV-53% 詳細▼ |
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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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 19.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -54% ※ 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 |
ブライトラン |
嶋田 |
実51.6 |
B▽ A▽勝率9% EV+362% 詳細▼ |
|
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) +369% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +363% ※ 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 |
チリンドリ |
松本 |
実3.3 |
B○ A×勝率9% EV-68% 詳細▼ |
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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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 30.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.4% / 期待値 -69% ※ 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 |
ゲレイロ 推奨 |
★河原田 |
実18.4 |
B▽ A▽勝率9% EV+65% 詳細▼ |
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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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +65% ※ 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 |
ラヴィレット 推奨 |
△鷲頭 |
実25.0 |
B▽ A▽勝率9% EV+124% 詳細▼ |
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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +124% ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 31.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -71%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 30.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.4% / 期待値 -69%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 19.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.1% / 期待値 -54%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 10.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 -17%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 10.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 -12%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 9.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.4% / 期待値 -0%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+67% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 5.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +65%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+127% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +124%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+253% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +254%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+369% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +363%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+493% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.1% / 期待値 +494%
💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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
10
ゲレイロ
実18.4倍
期待値 +65%
推奨 11.2〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
ラヴィレット
実25.0倍
期待値 +127%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
10
ゲレイロ
実18.4倍
期待値 +67%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ミスチヴマリアンヌ |
▲大久保 |
実38.9 |
△詳細▼ |
|
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) +253% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 2 |
サクセスブルー |
☆舟山 |
実65.3 |
△詳細▼ |
|
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) +493% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 3 |
シンエンドーツダ |
原田和 |
実9.3 |
▽詳細▼ |
|
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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 4 |
ヤマメイッカ |
佐々木 |
実9.8 |
▽詳細▼ |
|
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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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 |
ゴールデンダガー |
横山和 |
実3.2 |
▲詳細▼ |
|
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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 6 |
ライトアファイア |
横山武 |
実10.6 |
○詳細▼ |
|
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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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 |
モロノカガヤキ |
丹内 |
実5.1 |
△詳細▼ |
|
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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。 |
| 8 |
ブライトラン |
嶋田 |
実51.6 |
▽詳細▼ |
|
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) +362% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。 |
| 9 |
チリンドリ |
松本 |
実3.3 |
×詳細▼ |
|
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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。 |
| 10 |
ゲレイロ 推奨 |
★河原田 |
実18.4 |
▽詳細▼ |
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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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。 |
| 11 |
ラヴィレット 推奨 |
△鷲頭 |
実25.0 |
▽詳細▼ |
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 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +124% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全11頭
×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
9.4% (オッズ暗示: 30.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 9.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 31.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+253% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+493% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 19.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 10.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+65% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 5.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+124% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 4.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+362% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 1.9%)
💡 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
10
ゲレイロ
実18.4倍
期待値 +65%
推奨 11.2〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
11
ラヴィレット
実25.0倍
期待値 +127%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
10
ゲレイロ
実18.4倍
期待値 +67%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
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