函館 7R 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

7R 函館競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バシリス	☆舟山	実7.5	B△ A▽勝率11% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/24 1京都87R 4着/11頭+0.5秒 01/04 1京都18R 16着/16頭+1.9秒 12/13 5阪神38R 13着/16頭+3.3秒 10/26 3京都96R 9着/11頭+1.8秒 10/13 3京都57R 5着/15頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 11.0% / 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。
2	デルマサクラサク	横山和	実5.3	B○ A△勝率11% EV-41% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 01/31 1小倉33R 8着/16頭+1.1秒 12/06 5中京13R 10着/15頭+0.6秒 11/22 4京都57R 5着/16頭+1.3秒 10/26 3京都97R 4着/12頭+0.7秒 08/17 1札幌88R 8着/13頭+1.6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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 18.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.0% / 期待値 -41% ※ 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	ウィンターガーデン推奨	小沢	実28.4	B▽ A▽勝率11% EV+209% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ28.4倍で期待値+215%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/22 4京都57R 10着/16頭+1.6秒 09/15 4阪神57R 9着/13頭+2.1秒 08/30 4中京37R 4着/10頭+1.5秒 06/28 2小倉18R 8着/15頭+1.7秒 04/27 2京都28R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +215% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 11.0% / 期待値 +210% ※ 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	リピース	△鷲頭	実30.8	B▽ A◎勝率11% EV+260% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 11着/11頭+3.7秒 11/02 3京都119R 16着/16頭+4.3秒 09/06 2札幌51R 1着/10頭勝利 08/24 2札幌21R 2着/14頭+1.0秒 08/02 1札幌35R 10着/11頭+1.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +242% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 3.2%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.3% / 期待値 +260% ※ 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	マリブサーフ	▲和田陽	実7.5	B△ A▽勝率11% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／71日ぶりの実戦）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 13.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 11.0% / 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。
6	サウンドルーチェ推奨	★河原田	実28.8	B▽ A▲勝率11% EV+220% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ28.8倍で期待値+220%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1小倉47R 9着/15頭+0.9秒 12/13 5中京36R 13着/16頭+1.8秒 11/16 3福島42R 3着/15頭+0.5秒 08/31 2札幌48R 2着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌72R 1着/14頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 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 11.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 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。
7	アリストクラシア推奨	北村友	実11.3	B△ A△勝率11% EV+23% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1京都56R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都26R 6着/16頭+0.8秒 10/13 3京都54R 3着/13頭+1.6秒 09/21 4阪神78R 2着/13頭+0.0秒 07/27 3中京29R 5着/9頭+1.2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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 11.0% / 期待値 +24% ※ 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	コイタマチャン	横山武	実5.5	B▲ A△勝率11% EV-39% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都76R 6着/12頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.1% / 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	ヒミノエトワール	武豊	実2.3	B× A○勝率11% EV-74% 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（64日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 4着/16頭+0.3秒 10/04 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神26R 2着/15頭+0.4秒 07/13 2小倉67R 7着/16頭+1.0秒 05/18 2東京86R 6着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 43.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.2% / 期待値 -74% ※ 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 ○

ヒミノエトワール

騎手武豊

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2デルマサクラサク

5.3倍

EV -41%

▲A:△8コイタマチャン

5.5倍

EV -38%

出走馬全9頭

×A:○9

ヒミノエトワール

武豊

2.3倍

-74%

›

○A:△2

デルマサクラサク

横山和

5.3倍

-41%

›

▲A:△8

コイタマチャン

横山武

5.5倍

-38%

›

△A:▽1

バシリス

☆舟山

7.5倍

-16%

›

△A:▽5

マリブサーフ

▲和田陽

7.5倍

-16%

›

△A:△7

アリストクラシア

北村友

11.3倍

+25%

›

▽A:▽3

ウィンターガーデン

小沢

28.4倍

+215%

›

▽A:▲6

サウンドルーチェ

★河原田

28.8倍

+220%

›

▽A:◎4

リピース

△鷲頭

30.8倍

+242%

›

💡 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 7 アリストクラシア実11.3倍期待値 +24% 推奨 9.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 サウンドルーチェ実28.8倍期待値 +219% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 3 ウィンターガーデン実28.4倍期待値 +215% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 7 アリストクラシア実11.3倍期待値 +25% 推奨 9.0〜30.0倍 100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

7R 函館競馬場　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バシリス	☆舟山	実7.5	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/24 1京都87R 4着/11頭+0.5秒 01/04 1京都18R 16着/16頭+1.9秒 12/13 5阪神38R 13着/16頭+3.3秒 10/26 3京都96R 9着/11頭+1.8秒 10/13 3京都57R 5着/15頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
2	デルマサクラサク	横山和	実5.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 01/31 1小倉33R 8着/16頭+1.1秒 12/06 5中京13R 10着/15頭+0.6秒 11/22 4京都57R 5着/16頭+1.3秒 10/26 3京都97R 4着/12頭+0.7秒 08/17 1札幌88R 8着/13頭+1.6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 4.7着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
3	ウィンターガーデン推奨	小沢	実28.4	▽詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ28.4倍で期待値+209%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 11/22 4京都57R 10着/16頭+1.6秒 09/15 4阪神57R 9着/13頭+2.1秒 08/30 4中京37R 4着/10頭+1.5秒 06/28 2小倉18R 8着/15頭+1.7秒 04/27 2京都28R 4着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +209% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (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。
4	リピース	△鷲頭	実30.8	◎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（直近3走で勝率33%と好調／188日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1京都24R 11着/11頭+3.7秒 11/02 3京都119R 16着/16頭+4.3秒 09/06 2札幌51R 1着/10頭勝利 08/24 2札幌21R 2着/14頭+1.0秒 08/02 1札幌35R 10着/11頭+1.6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) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 188日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.3% (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。
5	マリブサーフ	▲和田陽	実7.5	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／71日ぶりの実戦）
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	サウンドルーチェ推奨	★河原田	実28.8	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ28.8倍で期待値+220%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1小倉47R 9着/15頭+0.9秒 12/13 5中京36R 13着/16頭+1.8秒 11/16 3福島42R 3着/15頭+0.5秒 08/31 2札幌48R 2着/13頭+0.1秒 08/16 1札幌72R 1着/14頭勝利
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 6.7着 △ ローテーション 119日休養明け 🌟◎ 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 11.2% (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	アリストクラシア推奨	北村友	実11.3	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 01/12 1京都56R 2着/9頭+0.1秒 11/09 4京都26R 6着/16頭+0.8秒 10/13 3京都54R 3着/13頭+1.6秒 09/21 4阪神78R 2着/13頭+0.0秒 07/27 3中京29R 5着/9頭+1.2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 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
8	コイタマチャン	横山武	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着／70日ぶりの実戦）
前5走 11/29 4京都76R 6着/12頭+2.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
9	ヒミノエトワール	武豊	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（64日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中京22R 4着/16頭+0.3秒 10/04 3京都16R 2着/16頭+0.1秒 09/07 4阪神26R 2着/15頭+0.4秒 07/13 2小倉67R 7着/16頭+1.0秒 05/18 2東京86R 6着/16頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リピース

騎手 △鷲頭

単勝オッズ

30.8倍

AI期待値

+260%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ヒミノエトワール

2.3倍

EV -74%

▲6サウンドルーチェ

28.8倍

EV +220%

出走馬全9頭

◎4

リピース

△鷲頭

30.8倍

+260%

›

○9

ヒミノエトワール

武豊

2.3倍

-74%

›

▲6

サウンドルーチェ

★河原田

28.8倍

+220%

›

△8

コイタマチャン

横山武

5.5倍

-39%

›

△2

デルマサクラサク

横山和

5.3倍

-41%

›

△7

アリストクラシア

北村友

11.3倍

+23%

›

▽1

バシリス

☆舟山

7.5倍

-17%

›

▽5

マリブサーフ

▲和田陽

7.5倍

-17%

›

▽3

ウィンターガーデン

小沢

28.4倍

+209%

›

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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 7 アリストクラシア実11.3倍期待値 +24% 推奨 9.1〜30.0倍 100円

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 6 サウンドルーチェ実28.8倍期待値 +219% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 3 ウィンターガーデン実28.4倍期待値 +215% 推奨 9.0〜30.0倍 400円
単勝 7 アリストクラシア実11.3倍期待値 +25% 推奨 9.0〜30.0倍 100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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