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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テイクオンミー |
☆舟山 |
実10.0 |
B△ A△勝率8% EV-16% 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 -16% ※ 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 |
ブリスフル |
★河原田 |
実39.2 |
B▽ A▽勝率8% EV+220% 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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +220% ※ 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 |
エンダードラゴン |
武豊 |
実2.7 |
B× A△勝率8% EV-77% 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 37.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -77% ※ 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 |
パラダイスフェイス |
古川吉 |
実4.0 |
B○ A×勝率9% EV-65% 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 25.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -66% ※ 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 |
アルニラム |
小沢 |
実93.3 |
B▽ A▽勝率8% EV+662% 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) +677% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.2% / 期待値 +663% ※ 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 |
ナムラハリス 推奨 |
△鷲頭 |
実26.0 |
B▽ A▽勝率8% EV+117% 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) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 +118% ※ 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 |
シビックアスコット |
横山琉 |
実52.9 |
B▽ A▽勝率8% EV+339% 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) +340% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +339% ※ 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 |
アイファーシャドー |
丹内 |
実6.5 |
B△ A▽勝率8% EV-45% 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 15.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 -46% ※ 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 |
マテンロウカナロア |
横山和 |
実5.4 |
B▲ A△勝率8% EV-54% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 18.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -55% ※ 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 |
レイサンソク 推奨 |
佐々木 |
実27.6 |
B▽ A○勝率8% EV+131% 詳細▼ |
|
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) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 +132% ※ 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 |
タイセイモノリス 推奨 |
岩田康 |
実16.9 |
B△ A▲勝率8% EV+41% 詳細▼ |
|
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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 +42% ※ 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。 |
| 12 |
ベイビールビオ |
☆長浜 |
実57.0 |
B▽ A▽勝率8% EV+365% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +375% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +366% ※ 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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-78% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 37.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -77%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 25.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.6% / 期待値 -66%
×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
8.3% (オッズ暗示: 18.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 -55%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 15.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 -46%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 10.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 -16%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 5.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 +42%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+116% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 +118%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+129% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 +132%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+226% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 +220%
🌟◎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
8.3% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +339%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+375% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +366%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+677% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.2% / 期待値 +663%
💡 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
11
タイセイモノリス
実16.9倍
期待値 +41%
推奨 11.9〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
レイサンソク
実27.6倍
期待値 +129%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
6
ナムラハリス
実26.0倍
期待値 +116%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
11
タイセイモノリス
実16.9倍
期待値 +40%
推奨 12.0〜30.0倍
100円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テイクオンミー |
☆舟山 |
実10.0 |
△詳細▼ |
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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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。 |
| 2 |
ブリスフル |
★河原田 |
実39.2 |
▽詳細▼ |
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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) +220% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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 |
エンダードラゴン |
武豊 |
実2.7 |
△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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。 |
| 4 |
パラダイスフェイス |
古川吉 |
実4.0 |
×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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (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。 |
| 5 |
アルニラム |
小沢 |
実93.3 |
▽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) +662% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 6 |
ナムラハリス 推奨 |
△鷲頭 |
実26.0 |
▽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) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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。 |
| 7 |
シビックアスコット |
横山琉 |
実52.9 |
▽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) +339% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。 |
| 8 |
アイファーシャドー |
丹内 |
実6.5 |
▽詳細▼ |
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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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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 |
マテンロウカナロア |
横山和 |
実5.4 |
△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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。 |
| 10 |
レイサンソク 推奨 |
佐々木 |
実27.6 |
○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) +131% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (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 |
タイセイモノリス 推奨 |
岩田康 |
実16.9 |
▲詳細▼ |
|
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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 12 |
ベイビールビオ |
☆長浜 |
実57.0 |
▽詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +365% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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の推奨本命の次点
出走馬全12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 25.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+131% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 3.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+41% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 5.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-77% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 37.0%)
×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
8.4% (オッズ暗示: 18.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 10.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+117% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 3.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 15.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+339% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 1.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+220% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+365% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 1.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+662% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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
11
タイセイモノリス
実16.9倍
期待値 +41%
推奨 11.9〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
10
レイサンソク
実27.6倍
期待値 +129%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
6
ナムラハリス
実26.0倍
期待値 +116%
推奨 12.0〜30.0倍
200円
-
単勝
11
タイセイモノリス
実16.9倍
期待値 +40%
推奨 12.0〜30.0倍
100円
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