函館 10R 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 |
カネコメブライト |
横山琉 |
実12.6 |
B▽ A△勝率8% EV+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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +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。 |
| 2 |
サンディブロンド |
舟山 |
実42.8 |
B▽ A▽勝率8% EV+250% 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) +256% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +250% ※ 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 |
デアプリームス |
横山武 |
実7.3 |
B▲ A▽勝率8% EV-38% 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 13.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 -39% ※ 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 |
エコロレバン |
酒井 |
実4.5 |
B○ A○勝率8% EV-62% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 22.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 -62% ※ 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 |
ヒットミー |
長浜 |
実11.6 |
B▽ A▽勝率8% EV-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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 -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 |
クロナ |
小沢 |
実10.7 |
B△ A▽勝率8% EV-14% 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 9.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 8.0% / 期待値 -14% ※ 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 |
サベージラヴ |
佐々木 |
実30.4 |
B▽ A▽勝率8% EV+151% 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) +153% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +151% ※ 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 |
ビーマックス |
浜中 |
実11.4 |
B△ A△勝率8% EV-3% 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -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 |
マメタンク |
斎藤 |
実3.1 |
B× A×勝率8% EV-73% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 32.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 8.4% / 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。 |
| 10 |
ストリンジェンド 推奨 |
北村友 |
実29.0 |
B▽ A▽勝率8% EV+140% 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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +141% ※ 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 |
ルイステソーロ |
丹内 |
実7.9 |
B△ A▲勝率8% EV-33% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 12.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -33% ※ 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。 |
| 12 |
ストロングボンド |
吉田隼 |
実67.2 |
B▽ A△勝率8% EV+466% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +459% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 1.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +466% ※ 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12頭
×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
8.3% (オッズ暗示: 32.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 8.4% / 期待値 -74%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 22.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 8.4% / 期待値 -62%
×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
8.3% (オッズ暗示: 13.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 8.4% / 期待値 -39%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 12.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -33%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 9.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 8.0% / 期待値 -14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-5% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 8.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 8.2% / 期待値 -4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.4% / 期待値 +6%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+141% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 8.3% / 期待値 +141%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+153% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 8.3% / 期待値 +151%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+256% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 8.2% / 期待値 +250%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+459% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 1.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.4% / 期待値 +466%
💡 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
10
ストリンジェンド
実29.0倍
期待値 +141%
推奨 12.0〜30.0倍
300円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カネコメブライト |
横山琉 |
実12.6 |
△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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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 |
サンディブロンド |
舟山 |
実42.8 |
▽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) +250% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 3 |
デアプリームス |
横山武 |
実7.3 |
▽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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。 |
| 4 |
エコロレバン |
酒井 |
実4.5 |
○詳細▼ |
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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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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 |
ヒットミー |
長浜 |
実11.6 |
▽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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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。 |
| 6 |
クロナ |
小沢 |
実10.7 |
▽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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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 |
サベージラヴ |
佐々木 |
実30.4 |
▽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) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 8 |
ビーマックス |
浜中 |
実11.4 |
△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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (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。 |
| 9 |
マメタンク |
斎藤 |
実3.1 |
×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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。 |
| 10 |
ストリンジェンド 推奨 |
北村友 |
実29.0 |
▽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) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (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。 |
| 11 |
ルイステソーロ |
丹内 |
実7.9 |
▲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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。 |
| 12 |
ストロングボンド |
吉田隼 |
実67.2 |
△詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +466% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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12頭
×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
8.4% (オッズ暗示: 32.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 22.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 12.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 8.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 7.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+466% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.4% (オッズ暗示: 1.5%)
×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
8.4% (オッズ暗示: 13.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+140% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+151% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 3.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 8.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+250% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 9.3%)
💡 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
10
ストリンジェンド
実29.0倍
期待値 +141%
推奨 12.0〜30.0倍
300円
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