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 |
ステラトップガン |
鮫島駿 |
実1.7 |
B○ A×勝率12% EV-78% 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 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 2位 (上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -79% ※ 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 |
リーゼントエース |
池添 |
実14.4 |
B◎ A△勝率12% EV+80% 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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 6.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +80% ※ 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 |
リアルジャパン |
吉田隼 |
実22.9 |
B△ A△勝率12% EV+186% 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) +179% (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 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +186% ※ 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 |
ショパンコンクール |
丹内 |
実5.6 |
B△ A▲勝率12% EV-30% 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 17.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -30% ※ 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 |
タイフーンナイン |
佐々木 |
実5.8 |
B△ A△勝率12% EV-27% 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 17.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -28% ※ 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 |
ゴートゥービッツン |
▲遠藤 |
実106.4 |
B▽ A▽勝率12% EV+999% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +1230% ※ 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 |
アイルドフルール |
★河原田 |
実84.2 |
B▽ A▽勝率12% EV+952% 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) +926% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +952% ※ 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 |
キチロクタワー |
☆長浜 |
実4.7 |
B▲ A○勝率12% EV-41% 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 21.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.5% / 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。 |
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)
+111% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.7% (オッズ暗示: 6.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 12.5% / 期待値 +80%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 12.5% / 期待値 -79%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 21.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.5% / 期待値 -41%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 17.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.5% / 期待値 -30%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 17.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -28%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+179% (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 6位 / 勝率 12.5% / 期待値 +186%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+926% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.2% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 12.5% / 期待値 +952%
🌟◎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: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 12.5% / 期待値 +1230%
💡 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 |
ステラトップガン |
鮫島駿 |
実1.7 |
×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 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 1位 (最上位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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 |
リーゼントエース |
池添 |
実14.4 |
△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) +80% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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 |
リアルジャパン |
吉田隼 |
実22.9 |
△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) +186% (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。 |
| 4 |
ショパンコンクール |
丹内 |
実5.6 |
▲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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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 |
タイフーンナイン |
佐々木 |
実5.8 |
△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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。 |
| 6 |
ゴートゥービッツン |
▲遠藤 |
実106.4 |
▽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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 7 |
アイルドフルール |
★河原田 |
実84.2 |
▽詳細▼ |
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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) +952% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 8 |
キチロクタワー |
☆長浜 |
実4.7 |
○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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-79% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 58.8%)
×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
12.5% (オッズ暗示: 21.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 17.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 17.2%)
🌟◎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
12.5% (オッズ暗示: 6.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+186% (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)
+952% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 1.2%)
🌟◎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: 0.9%)
💡 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
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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