函館 2R 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 |
デルマハルナ |
▲和田陽 |
実69.4 |
B▽ A▽勝率10% EV+569% 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) +595% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 9.7% / 期待値 +570% ※ 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 |
ラブデウザ 推奨 |
★河原田 |
実26.7 |
B▽ A▽勝率10% EV+157% 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) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 9.7% / 期待値 +158% ※ 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 |
ハネマン |
原田和 |
実66.0 |
B△ A▽勝率10% EV+537% 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) +564% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 9.7% / 期待値 +537% ※ 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 |
ジャーナーリア |
池添 |
実2.0 |
B× A×勝率11% EV-78% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 50.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.5% / 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。 |
| 5 |
ミスマラッカ 推奨 |
丹内 |
実13.2 |
B▽ A▲勝率11% EV+38% 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。 |
| 6 |
ホワイトラバーズ 推奨 |
古川吉 |
実20.4 |
B△ A△勝率10% EV+96% 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) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.7% / 期待値 +97% ※ 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 |
ミスチヴマリアンヌ 推奨 |
佐々木大輔 |
実14.5 |
B△ A△勝率11% EV+52% 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 6.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 +53% ※ 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 |
エコロセレナ |
斎藤 |
実3.1 |
B○ A△勝率10% EV-70% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 32.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 -70% ※ 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 |
アルマフレイヤ |
▲遠藤 |
実80.0 |
B▽ A▽勝率10% EV+672% 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) +685% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 9.7% / 期待値 +672% ※ 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 |
トルークマクト |
△鷲頭 |
実5.6 |
B▲ A○勝率11% EV-41% 詳細▼ |
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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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 17.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 10.5% / 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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 50.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 10.5% / 期待値 -79%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 32.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.7% / 期待値 -70%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 17.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 10.5% / 期待値 -41%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+564% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 1.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 9.7% / 期待値 +537%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 6.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 +53%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+104% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 9.7% / 期待値 +97%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+167% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 3.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 9.7% / 期待値 +158%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+595% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 9.7% / 期待値 +570%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 7.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.5% / 期待値 +39%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+685% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.8% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 9.7% / 期待値 +672%
💡 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
7
ミスチヴマリアンヌ
実14.5倍
期待値 +52%
推奨 9.5〜30.0倍
200円
-
単勝
5
ミスマラッカ
実13.2倍
期待値 +38%
推奨 9.5〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
ラブデウザ
実26.7倍
期待値 +167%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ホワイトラバーズ
実20.4倍
期待値 +104%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ミスチヴマリアンヌ
実14.5倍
期待値 +45%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
デルマハルナ |
▲和田陽 |
実69.4 |
▽詳細▼ |
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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) +569% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 2 |
ラブデウザ 推奨 |
★河原田 |
実26.7 |
▽詳細▼ |
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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) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。 |
| 3 |
ハネマン |
原田和 |
実66.0 |
▽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) +537% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。 |
| 4 |
ジャーナーリア |
池添 |
実2.0 |
×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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (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。 |
| 5 |
ミスマラッカ 推奨 |
丹内 |
実13.2 |
▲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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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 |
ホワイトラバーズ 推奨 |
古川吉 |
実20.4 |
△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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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 |
ミスチヴマリアンヌ 推奨 |
佐々木大輔 |
実14.5 |
△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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (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。 |
| 8 |
エコロセレナ |
斎藤 |
実3.1 |
△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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (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。 |
| 9 |
アルマフレイヤ |
▲遠藤 |
実80.0 |
▽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) +672% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (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。 |
| 10 |
トルークマクト |
△鷲頭 |
実5.6 |
○詳細▼ |
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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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (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。 |
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10頭
×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
10.5% (オッズ暗示: 50.0%)
×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
10.5% (オッズ暗示: 17.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 7.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 6.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 32.3%)
🌟◎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
9.7% (オッズ暗示: 4.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+157% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 3.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+537% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 1.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+569% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+672% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.7% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 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
7
ミスチヴマリアンヌ
実14.5倍
期待値 +52%
推奨 9.5〜30.0倍
200円
-
単勝
5
ミスマラッカ
実13.2倍
期待値 +38%
推奨 9.5〜30.0倍
200円
B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)
-
単勝
2
ラブデウザ
実26.7倍
期待値 +167%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
6
ホワイトラバーズ
実20.4倍
期待値 +104%
推奨 10.0〜30.0倍
300円
-
単勝
7
ミスチヴマリアンヌ
実14.5倍
期待値 +45%
推奨 10.0〜30.0倍
200円
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