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 |
ブレイクザアイス |
黛 |
実39.6 |
B▽ A▽勝率9% EV+257% 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) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +257% ※ 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 |
シャローファースト |
横山和 |
実2.0 |
B× A▲勝率9% EV-81% 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 50.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.1% / 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。 |
| 3 |
シドニーホバート |
斎藤 |
実32.4 |
B▽ A▽勝率9% EV+195% 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) +194% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +195% ※ 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 |
ディースプレマシー |
古川吉 |
実31.9 |
B▽ A▽勝率9% EV+187% 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) +190% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 +188% ※ 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 |
シーリュウシー |
小沢 |
実8.8 |
B△ A△勝率9% EV-20% 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 -21% ※ 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 |
カージオイド |
☆長浜 |
実59.6 |
B▽ A▽勝率9% EV+437% 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) +441% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +438% ※ 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 |
ステイアンビシャス |
佐々木 |
実34.5 |
B▽ A▽勝率9% EV+212% 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) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +212% ※ 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 |
ミスターエメラルド 推奨 |
鮫島駿 |
実29.5 |
B△ A◎勝率9% EV+181% 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) +168% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 3.4%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 9.5% / 期待値 +181% ※ 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 |
ダイシンレアレア |
丹内 |
実5.3 |
B▲ A△勝率9% EV-51% 詳細▼ |
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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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 18.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -52% ※ 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 |
ハイドパーク |
☆舟山 |
実3.9 |
B○ A△勝率9% EV-64% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 25.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 -65% ※ 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 |
サトノリアン 推奨 |
吉田隼 |
実21.4 |
B△ A○勝率9% EV+96% 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) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 +96% ※ 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11頭
×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
9.1% (オッズ暗示: 50.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 9.1% / 期待値 -82%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 25.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.0% / 期待値 -65%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 18.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 -52%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 11.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.0% / 期待値 -21%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+94% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 4.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 9.2% / 期待値 +96%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+168% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 3.4%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 9.5% / 期待値 +181%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+190% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 3.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.0% / 期待値 +188%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+194% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 3.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.0% / 期待値 +195%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+213% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.0% / 期待値 +212%
🌟◎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
9.1% (オッズ暗示: 2.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.0% / 期待値 +257%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+441% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 9.0% / 期待値 +438%
💡 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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
ミスターエメラルド
実29.5倍
期待値 +168%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
11
サトノリアン
実21.4倍
期待値 +94%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブレイクザアイス |
黛 |
実39.6 |
▽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) +257% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。 |
| 2 |
シャローファースト |
横山和 |
実2.0 |
▲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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。 |
| 3 |
シドニーホバート |
斎藤 |
実32.4 |
▽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) +195% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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 |
ディースプレマシー |
古川吉 |
実31.9 |
▽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) +187% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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 |
シーリュウシー |
小沢 |
実8.8 |
△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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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 |
カージオイド |
☆長浜 |
実59.6 |
▽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) +437% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 7 |
ステイアンビシャス |
佐々木 |
実34.5 |
▽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) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。 |
| 8 |
ミスターエメラルド 推奨 |
鮫島駿 |
実29.5 |
◎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) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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 |
ダイシンレアレア |
丹内 |
実5.3 |
△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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。 |
| 10 |
ハイドパーク |
☆舟山 |
実3.9 |
△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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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 |
サトノリアン 推奨 |
吉田隼 |
実21.4 |
○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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。 |
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11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+181% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.5% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎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
9.2% (オッズ暗示: 4.7%)
×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
9.1% (オッズ暗示: 50.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 18.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 25.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 11.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+187% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 3.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+195% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 3.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+212% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 2.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+257% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 2.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+437% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.0% (オッズ暗示: 1.7%)
💡 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)
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
8
ミスターエメラルド
実29.5倍
期待値 +168%
推奨 11.0〜30.0倍
300円
-
単勝
11
サトノリアン
実21.4倍
期待値 +94%
推奨 11.0〜30.0倍
200円
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