函館 12R 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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ビップムーラン |
横山武 |
実1.3 |
B× A○勝率13% EV-83% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 76.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 -83% ※ 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 |
スパークルジョイ 推奨 |
☆舟山 |
実16.5 |
B△ A▽勝率12% EV+102% 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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.3% / 期待値 +102% ※ 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 |
タイセイブルーム 推奨 |
☆長浜 |
実19.7 |
B▽ A△勝率12% EV+145% 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) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 5.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +146% ※ 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 |
ワイドデコラシオン |
▲和田陽 |
実6.2 |
B○ A△勝率12% EV-23% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 16.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.4% / 期待値 -23% ※ 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 |
メイショウハッブル 推奨 |
★河原田 |
実15.7 |
B△ A▽勝率12% EV+92% 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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.3% / 期待値 +93% ※ 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 |
ジュウオウ |
池添 |
実31.2 |
B▽ A△勝率12% EV+289% 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) +290% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +289% ※ 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 |
テーオーナタリー 推奨 |
斎藤 |
実13.4 |
B▲ A◎勝率13% EV+72% 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.5%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.9% / 期待値 +72% ※ 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 |
レネネト 推奨 |
北村友 |
実19.0 |
B△ A▲勝率12% EV+137% 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) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 5.3%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +137% ※ 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8頭
×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
12.5% (オッズ暗示: 76.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 -83%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 16.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 12.4% / 期待値 -23%
🌟◎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
12.5% (オッズ暗示: 7.5%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.9% / 期待値 +72%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 6.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 12.3% / 期待値 +93%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+106% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 6.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 12.3% / 期待値 +102%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+137% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 5.3%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +137%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+146% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 5.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +146%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+290% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 3.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +289%
💡 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
3
タイセイブルーム
実19.7倍
期待値 +145%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
8
レネネト
実19.0倍
期待値 +137%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
2
スパークルジョイ
実16.5倍
期待値 +102%
推奨 8.2〜30.0倍
300円
-
単勝
5
メイショウハッブル
実15.7倍
期待値 +92%
推奨 8.2〜30.0倍
300円
-
単勝
7
テーオーナタリー
実13.4倍
期待値 +72%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
3
タイセイブルーム
実19.7倍
期待値 +146%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
8
レネネト
実19.0倍
期待値 +137%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
2
スパークルジョイ
実16.5倍
期待値 +106%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ビップムーラン |
横山武 |
実1.3 |
○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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。 |
| 2 |
スパークルジョイ 推奨 |
☆舟山 |
実16.5 |
▽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) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。 |
| 3 |
タイセイブルーム 推奨 |
☆長浜 |
実19.7 |
△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) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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 |
ワイドデコラシオン |
▲和田陽 |
実6.2 |
△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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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 |
メイショウハッブル 推奨 |
★河原田 |
実15.7 |
▽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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (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。 |
| 6 |
ジュウオウ |
池添 |
実31.2 |
△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) +289% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。 |
| 7 |
テーオーナタリー 推奨 |
斎藤 |
実13.4 |
◎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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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 |
レネネト 推奨 |
北村友 |
実19.0 |
▲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) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。 |
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8頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+72% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.9% (オッズ暗示: 7.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 76.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+137% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 5.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+145% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 5.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+289% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 3.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 16.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 6.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+102% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 6.1%)
💡 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
3
タイセイブルーム
実19.7倍
期待値 +145%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
8
レネネト
実19.0倍
期待値 +137%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
2
スパークルジョイ
実16.5倍
期待値 +102%
推奨 8.2〜30.0倍
300円
-
単勝
5
メイショウハッブル
実15.7倍
期待値 +92%
推奨 8.2〜30.0倍
300円
-
単勝
7
テーオーナタリー
実13.4倍
期待値 +72%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
3
タイセイブルーム
実19.7倍
期待値 +146%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
8
レネネト
実19.0倍
期待値 +137%
推奨 8.0〜30.0倍
400円
-
単勝
2
スパークルジョイ
実16.5倍
期待値 +106%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。