函館 9R 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 |
クリスレジーナ |
斎藤 |
実2.4 |
B× A×勝率10% EV-75% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 41.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.3% / 期待値 -75% ※ 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 |
ゼアズノープレイス |
的場 |
実58.5 |
B▽ A△勝率10% EV+483% 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) +485% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.0% / 期待値 +484% ※ 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 |
エオアリイ |
佐々木 |
実34.1 |
B▽ A▽勝率10% EV+235% 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) +241% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.8% / 期待値 +235% ※ 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 |
ハルフロンティア |
舟山 |
実11.0 |
B△ A▽勝率10% EV+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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 9.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.8% / 期待値 +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 |
メイショウソラリス 推奨 |
松本 |
実15.4 |
B▽ A▲勝率10% EV+54% 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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 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。 |
| 6 |
サイン |
横山武 |
実4.3 |
B○ A△勝率10% EV-57% 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 23.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.0% / 期待値 -57% ※ 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 |
モルビド |
小沢 |
実8.0 |
B▲ A▽勝率10% EV-20% 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 10.0% / 期待値 -20% ※ 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 |
デルシエロ 推奨 |
丹内 |
実14.0 |
B▽ A△勝率10% EV+39% 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 +40% ※ 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 |
エトワールブーケ 推奨 |
横山和 |
実11.0 |
B△ A○勝率10% EV+13% 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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 9.1%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 +13% ※ 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 |
ドルチェリターン |
北村友 |
実8.5 |
B△ A▽勝率10% EV-16% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 11.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.8% / 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。 |
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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 41.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.3% / 期待値 -75%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 23.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.0% / 期待値 -57%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 12.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 10.0% / 期待値 -20%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 11.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.8% / 期待値 -16%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 9.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.8% / 期待値 +8%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 9.1%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.3% / 期待値 +13%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 7.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 +40%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+54% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 +54%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+241% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.8% / 期待値 +235%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+485% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.0% / 期待値 +484%
💡 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
5
メイショウソラリス
実15.4倍
期待値 +54%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
8
デルシエロ
実14.0倍
期待値 +39%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
エトワールブーケ
実11.0倍
期待値 +13%
推奨 9.7〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
5
メイショウソラリス
実15.4倍
期待値 +54%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
8
デルシエロ
実14.0倍
期待値 +40%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
クリスレジーナ |
斎藤 |
実2.4 |
×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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。 |
| 2 |
ゼアズノープレイス |
的場 |
実58.5 |
△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) +483% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 3 |
エオアリイ |
佐々木 |
実34.1 |
▽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) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。 |
| 4 |
ハルフロンティア |
舟山 |
実11.0 |
▽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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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 |
メイショウソラリス 推奨 |
松本 |
実15.4 |
▲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) +54% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
| 6 |
サイン |
横山武 |
実4.3 |
△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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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 |
モルビド |
小沢 |
実8.0 |
▽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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。 |
| 8 |
デルシエロ 推奨 |
丹内 |
実14.0 |
△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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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 |
エトワールブーケ 推奨 |
横山和 |
実11.0 |
○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 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 10 |
ドルチェリターン |
北村友 |
実8.5 |
▽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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 41.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.3% (オッズ暗示: 9.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+54% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.5%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 7.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 23.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+483% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 12.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 11.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 9.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+235% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 2.9%)
💡 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
5
メイショウソラリス
実15.4倍
期待値 +54%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
8
デルシエロ
実14.0倍
期待値 +39%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
9
エトワールブーケ
実11.0倍
期待値 +13%
推奨 9.7〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
5
メイショウソラリス
実15.4倍
期待値 +54%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
-
単勝
8
デルシエロ
実14.0倍
期待値 +40%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
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