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 |
ナンナンプー 推奨 |
☆舟山 |
実14.7 |
B▽ A△勝率13% EV+84% 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +84% ※ 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 |
ダブルチャレンジ 推奨 |
吉田隼 |
実9.2 |
B▲ A△勝率12% EV+13% 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 10.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.4% / 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。 |
| 3 |
シャルトル |
北村友 |
実4.2 |
B○ A○勝率13% EV-46% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 23.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -47% ※ 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 |
ココソラーレ 推奨 |
◇古川奈 |
実12.7 |
B△ A▽勝率12% EV+56% 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 7.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.4% / 期待値 +57% ※ 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 |
サンポーニャ 推奨 |
△鷲頭 |
実9.3 |
B△ A△勝率12% EV+15% 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 10.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.4% / 期待値 +15% ※ 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 |
マインセーラ |
的場 |
実41.9 |
B▽ A▲勝率13% EV+426% 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) +423% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 2.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 +426% ※ 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 |
ハッピーラッキー |
横山和 |
実1.8 |
B× A×勝率13% EV-77% 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 55.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.8% / 期待値 -77% ※ 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 |
ペイシャアーサー 推奨 |
▲遠藤 |
実10.8 |
B△ A▽勝率12% EV+33% 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 9.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.4% / 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。 |
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)
-78% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 55.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.8% / 期待値 -77%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 23.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.7% / 期待値 -47%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 10.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 12.4% / 期待値 +14%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+16% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 10.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.4% / 期待値 +15%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+35% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 9.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 12.4% / 期待値 +33%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 7.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 12.4% / 期待値 +57%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+83% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 6.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +84%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+423% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 2.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 +426%
💡 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
1
ナンナンプー
実14.7倍
期待値 +84%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
ココソラーレ
実12.7倍
期待値 +56%
推奨 8.1〜30.0倍
200円
-
単勝
8
ペイシャアーサー
実10.8倍
期待値 +33%
推奨 8.1〜30.0倍
200円
-
単勝
5
サンポーニャ
実9.3倍
期待値 +15%
推奨 8.1〜30.0倍
100円
-
単勝
2
ダブルチャレンジ
実9.2倍
期待値 +13%
推奨 8.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ナンナンプー
実14.7倍
期待値 +83%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
ココソラーレ
実12.7倍
期待値 +58%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
8
ペイシャアーサー
実10.8倍
期待値 +35%
推奨 8.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ナンナンプー 推奨 |
☆舟山 |
実14.7 |
△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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。 |
| 2 |
ダブルチャレンジ 推奨 |
吉田隼 |
実9.2 |
△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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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 |
シャルトル |
北村友 |
実4.2 |
○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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。 |
| 4 |
ココソラーレ 推奨 |
◇古川奈 |
実12.7 |
▽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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.4% (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。 |
| 5 |
サンポーニャ 推奨 |
△鷲頭 |
実9.3 |
△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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。 |
| 6 |
マインセーラ |
的場 |
実41.9 |
▲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) +426% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。 |
| 7 |
ハッピーラッキー |
横山和 |
実1.8 |
×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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。 |
| 8 |
ペイシャアーサー 推奨 |
▲遠藤 |
実10.8 |
▽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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 12.4% (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。 |
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)
-77% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.8% (オッズ暗示: 55.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 23.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+426% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 2.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 6.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 10.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 9.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.4% (オッズ暗示: 7.9%)
💡 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
1
ナンナンプー
実14.7倍
期待値 +84%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
ココソラーレ
実12.7倍
期待値 +56%
推奨 8.1〜30.0倍
200円
-
単勝
8
ペイシャアーサー
実10.8倍
期待値 +33%
推奨 8.1〜30.0倍
200円
-
単勝
5
サンポーニャ
実9.3倍
期待値 +15%
推奨 8.1〜30.0倍
100円
-
単勝
2
ダブルチャレンジ
実9.2倍
期待値 +13%
推奨 8.1〜30.0倍
100円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
1
ナンナンプー
実14.7倍
期待値 +83%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
4
ココソラーレ
実12.7倍
期待値 +58%
推奨 8.0〜30.0倍
300円
-
単勝
8
ペイシャアーサー
実10.8倍
期待値 +35%
推奨 8.0〜30.0倍
200円
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