函館 1R 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 |
サンゴート |
△鷲頭 |
実102.3 |
B▽ A▽勝率12% EV+999% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +1179% ※ 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 |
ロジクラウン |
武豊 |
実1.3 |
B○ A×勝率12% EV-83% 詳細▼ |
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 76.9%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1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。 |
| 3 |
アートオブブライト |
丹内 |
実14.8 |
B▲ A▲勝率12% EV+85% 詳細▼ |
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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) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 6.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +85% ※ 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 |
ロードレスポンス |
横山和 |
実22.5 |
B△ A△勝率12% EV+181% 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) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 4.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 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。 |
| 5 |
レインボースター |
☆舟山 |
実39.5 |
B△ A△勝率12% EV+393% 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) +381% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 2.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +394% ※ 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 |
イッペイ |
浜中 |
実2.8 |
B× A○勝率12% EV-65% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 35.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 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。 |
| 7 |
ハイビスカス |
佐々木 |
実50.5 |
B△ A△勝率12% EV+531% 詳細▼ |
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +515% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 2.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +531% ※ 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 |
ガーシュウィン |
★河原田 |
実57.6 |
B▽ A▽勝率12% EV+620% 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) +602% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +620% ※ 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)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.7% (オッズ暗示: 35.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -65%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 76.9%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -84%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+80% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 6.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 +85%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+174% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 4.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 +181%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+381% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 2.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +394%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+515% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 2.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +531%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+602% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +620%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +1179%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンゴート |
△鷲頭 |
実102.3 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 2 |
ロジクラウン |
武豊 |
実1.3 |
×詳細▼ |
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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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 |
アートオブブライト |
丹内 |
実14.8 |
▲詳細▼ |
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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) +85% (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。 |
| 4 |
ロードレスポンス |
横山和 |
実22.5 |
△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) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。 |
| 5 |
レインボースター |
☆舟山 |
実39.5 |
△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) +393% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。 |
| 6 |
イッペイ |
浜中 |
実2.8 |
○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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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 |
ハイビスカス |
佐々木 |
実50.5 |
△詳細▼ |
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 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +531% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
| 8 |
ガーシュウィン |
★河原田 |
実57.6 |
▽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) +620% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (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。 |
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)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 76.9%)
×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
12.5% (オッズ暗示: 35.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+85% (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)
+181% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 4.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+393% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 2.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+531% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+620% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 1.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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