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

12R 函館競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビップムーラン	横山武	実1.4	B× A○勝率13% EV-82% 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（63日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山11R 1着/15頭勝利 11/08 5東京11R 4着/15頭+1.0秒 10/11 4東京32R 2着/16頭+0.8秒 09/14 4中山43R 2着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 71.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 -82% ※ 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▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ16.5倍で期待値+106%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1小倉23R 9着/14頭+2.1秒 01/04 1京都18R 12着/16頭+1.1秒 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 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18.5	B▽ A△勝率12% EV+130% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ18.5倍で期待値+131%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/17 1中山63R 6着/16頭+0.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 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 12.5% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +131% ※ 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5.1	B○ A△勝率12% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 09/10 笠松8R 1着/9頭勝利 06/29 2小倉24R 5着/16頭+1.4秒 05/03 1新潟13R 3着/15頭+0.2秒 04/20 2阪神81R 2着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神22R 3着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 19.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.4% / 期待値 -37% ※ 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13.7	B△ A▽勝率12% EV+68% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都96R 9着/15頭+1.2秒 01/10 1京都37R 2着/15頭+0.2秒 11/08 3福島18R 9着/16頭+0.8秒 08/30 2札幌37R 12着/12頭+2.0秒 08/09 1札幌57R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.3% / 期待値 +68% ※ 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	ジュウオウ推奨	池添	実28.2	B▽ A△勝率12% EV+251% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ28.2倍で期待値+252%の有力候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 12/17 園田5R 1着/12頭勝利 11/26 園田12R 1着/10頭勝利 06/20 園田6R 1着/12頭勝利 05/17 2東京78R 10着/13頭+2.5秒 03/30 2阪神212R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +252% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +252% ※ 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予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5阪神46R 4着/7頭+0.9秒 11/22 4京都51R 1着/14頭勝利 10/25 3京都86R 3着/16頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 🌟◎ 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16.4	B△ A▲勝率12% EV+104% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ16.4倍で期待値+104%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 07/17 門別8R 1着/9頭勝利 07/01 門別7R 1着/9頭勝利 02/22 1京都72R 12着/15頭+2.7秒 02/10 1京都33R 7着/12頭+2.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (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 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +105% ※ 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Aモデル ○

ビップムーラン

騎手横山武

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4ワイドデコラシオン

5.1倍

EV -36%

▲A:◎7テーオーナタリー

13.4倍

EV +67%

出走馬全8頭

×A:○1

ビップムーラン

横山武

1.4倍

-82%

›

○A:△4

ワイドデコラシオン

▲和田陽

5.1倍

-36%

›

▲A:◎7

テーオーナタリー

斎藤

13.4倍

+67%

›

△A:▽5

メイショウハッブル

★河原田

13.7倍

+71%

›

△A:▲8

レネネト

北村友

16.4倍

+104%

›

△A:▽2

スパークルジョイ

☆舟山

16.5倍

+106%

›

▽A:△3

タイセイブルーム

☆長浜

18.5倍

+131%

›

▽A:△6

ジュウオウ

池添

28.2倍

+252%

›

💡 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18.5倍期待値 +130% 推奨 8.0〜30.0倍 400円
単勝 8 レネネト実16.4倍期待値 +104% 推奨 8.0〜30.0倍 300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 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
単勝 5 メイショウハッブル実13.7倍期待値 +68% 推奨 8.2〜30.0倍 300円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 ジュウオウ実28.2倍期待値 +252% 推奨 8.0〜30.0倍 500円
単勝 3 タイセイブルーム実18.5倍期待値 +131% 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

※ 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。
2モデルの説明はこちら

12R 函館競馬場　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビップムーラン	横山武	実1.4	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（63日ぶりの実戦）
前5走 01/11 1中山44R 11着/16頭+2.4秒 12/06 5中山11R 1着/15頭勝利 11/08 5東京11R 4着/15頭+1.0秒 10/11 4東京32R 2着/16頭+0.8秒 09/14 4中山43R 2着/15頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	スパークルジョイ推奨	☆舟山	実16.5	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ16.5倍で期待値+102%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1小倉23R 9着/14頭+2.1秒 01/04 1京都18R 12着/16頭+1.1秒 11/08 3福島18R 13着/16頭+1.4秒 08/30 2札幌37R 2着/12頭+0.1秒 08/09 1札幌57R 5着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 112日休養明け 🌟◎ 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18.5	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ18.5倍で期待値+130%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 01/17 1中山63R 6着/16頭+0.4秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
4	ワイドデコラシオン	▲和田陽	実5.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／62日ぶりの実戦）
前5走 09/10 笠松8R 1着/9頭勝利 06/29 2小倉24R 5着/16頭+1.4秒 05/03 1新潟13R 3着/15頭+0.2秒 04/20 2阪神81R 2着/16頭+0.5秒 03/30 2阪神22R 3着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (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。
5	メイショウハッブル推奨	★河原田	実13.7	▽詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+68%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/25 1京都96R 9着/15頭+1.2秒 01/10 1京都37R 2着/15頭+0.2秒 11/08 3福島18R 9着/16頭+0.8秒 08/30 2札幌37R 12着/12頭+2.0秒 08/09 1札幌57R 9着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
6	ジュウオウ推奨	池添	実28.2	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ28.2倍で期待値+251%の有力候補（近5走で勝率40%と堅実）
前5走 12/17 園田5R 1着/12頭勝利 11/26 園田12R 1着/10頭勝利 06/20 園田6R 1着/12頭勝利 05/17 2東京78R 10着/13頭+2.5秒 03/30 2阪神212R 8着/14頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +251% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。
7	テーオーナタリー推奨	斎藤	実13.4	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実）
前5走 12/14 5阪神46R 4着/7頭+0.9秒 11/22 4京都51R 1着/14頭勝利 10/25 3京都86R 3着/16頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 🌟◎ 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16.4	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ16.4倍で期待値+104%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 07/17 門別8R 1着/9頭勝利 07/01 門別7R 1着/9頭勝利 02/22 1京都72R 12着/15頭+2.7秒 02/10 1京都33R 7着/12頭+2.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。

🎯 AIの本命

A推奨

テーオーナタリー

騎手斎藤

単勝オッズ

13.4倍

AI期待値

+72%

買い目

¥300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ビップムーラン

1.4倍

EV -82%

▲8レネネト

16.4倍

EV +104%

出走馬全8頭

◎7

テーオーナタリー

斎藤

13.4倍

+72%

›

○1

ビップムーラン

横山武

1.4倍

-82%

›

▲8

レネネト

北村友

16.4倍

+104%

›

△3

タイセイブルーム

☆長浜

18.5倍

+130%

›

△6

ジュウオウ

池添

28.2倍

+251%

›

△4

ワイドデコラシオン

▲和田陽

5.1倍

-36%

›

▽5

メイショウハッブル

★河原田

13.7倍

+68%

›

▽2

スパークルジョイ

☆舟山

16.5倍

+102%

›

💡 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18.5倍期待値 +130% 推奨 8.0〜30.0倍 400円
単勝 8 レネネト実16.4倍期待値 +104% 推奨 8.0〜30.0倍 300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 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
単勝 5 メイショウハッブル実13.7倍期待値 +68% 推奨 8.2〜30.0倍 300円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 ジュウオウ実28.2倍期待値 +252% 推奨 8.0〜30.0倍 500円
単勝 3 タイセイブルーム実18.5倍期待値 +131% 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

※ 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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