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。

2R 函館競馬場　発走 10:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒメヒオウギ	★河原田	実10.6	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 01/24 1小倉12R 8着/16頭+1.6秒 12/14 5阪神43R 10着/11頭+1.9秒 08/17 2新潟83R 11着/11頭+2.2秒 07/12 2小倉55R 2着/12頭+0.2秒 ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	デイズインザサン推奨	▲大久保	実82.3	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	トリニタリオ	横山和	実2.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/01 1小倉46R 3着/18頭+0.2秒 12/20 5中京55R 6着/18頭+0.4秒 11/30 5東京86R 11着/12頭+2.6秒 ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ホウショウリュウ	岩田康	実195.7	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/21 5中京61R 16着/16頭+6.6秒 12/06 5中山14R 8着/16頭+2.2秒 11/16 5東京45R 8着/12頭+1.6秒 ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	コワンニシタガウ	武豊	実4.8	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	アウェイクネス	△鷲頭	実238.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 01/05 1京都25R 12着/17頭+1.2秒 12/27 5阪神74R 7着/15頭+0.7秒 11/01 3京都101R 11着/13頭+2.2秒 10/13 3京都53R 9着/16頭+1.1秒 09/28 4阪神95R 4着/18頭+0.5秒
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	スワトウ	▲和田陽	実66.4	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/06 5阪神13R 11着/17頭+1.6秒 08/23 4中京13R 5着/9頭+0.2秒 08/09 3中京54R 7着/10頭+1.0秒 ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	マイネルディザイア	丹内	実170.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/20 5阪神53R 17着/18頭+1.8秒 11/22 3福島57R 6着/16頭+0.6秒 11/02 4東京113R 4着/10頭+0.7秒 10/13 4東京55R 4着/13頭+0.2秒 ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ヴァールザーゲン	▲小林美	実80.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/28 5中山83R 8着/16頭+0.9秒 10/19 4新潟25R 18着/18頭+3.7秒 ― ― ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	ボーントゥラブユー	横山琉	実17.2	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 02/01 1東京23R 15着/16頭+3.0秒 11/23 5東京52R 12着/18頭+1.2秒 10/25 4東京82R 4着/10頭+0.3秒 07/26 2新潟12R 9着/12頭+1.3秒 ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	タイセイルビー推奨	鮫島駿	実110.4	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 02/01 1東京23R 6着/16頭+1.9秒 12/06 5中山12R 7着/13頭+1.3秒 11/23 5東京52R 13着/18頭+1.4秒 08/31 3新潟45R 6着/12頭+0.8秒 ―
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) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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	メイショウローゼ	吉田隼	実6.1	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
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 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
13	ユマハム	☆舟山	実13.0	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 06/15 3東京45R 5着/10頭+2.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
14	ワダツミ	川又	実54.3	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 01/11 1京都412R 13着/18頭+1.6秒 12/20 5阪神55R 16着/18頭+1.5秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
15	エイシンリーガル推奨	松本	実86.9	×詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
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 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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。
16	ニシノマルガリート	横山武	実10.5	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 12/27 5中山75R 12着/16頭+1.2秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 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の本命

AI評価1位

ヒメヒオウギ

騎手 ★河原田

単勝オッズ

10.6倍

AI期待値

-99%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全16頭

×1

ヒメヒオウギ

★河原田

10.6倍

-99%

›

×2

デイズインザサン

▲大久保

82.3倍

-99%

›

×3

トリニタリオ

横山和

2.1倍

-99%

›

×4

ホウショウリュウ

岩田康

195.7倍

-99%

›

×5

コワンニシタガウ

武豊

4.8倍

-99%

›

×6

アウェイクネス

△鷲頭

238.9倍

-99%

›

×7

スワトウ

▲和田陽

66.4倍

-99%

›

×8

マイネルディザイア

丹内

170.9倍

-99%

›

×9

ヴァールザーゲン

▲小林美

80.1倍

-99%

›

×10

ボーントゥラブユー

横山琉

17.2倍

-99%

›

×11

タイセイルビー

鮫島駿

110.4倍

-99%

›

×12

メイショウローゼ

吉田隼

6.1倍

-99%

›

×13

ユマハム

☆舟山

13.0倍

-99%

›

×14

ワダツミ

川又

54.3倍

-99%

›

×15

エイシンリーガル

松本

86.9倍

-99%

›

×16

ニシノマルガリート

横山武

10.5倍

-99%

›

💡 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)

単勝 2 デイズインザサン実82.3倍期待値 +455% 推奨 14.8〜100.0倍 300円 ❌不的中
単勝 11 タイセイルビー実110.4倍期待値 +513% 推奨 18.0〜100.0倍 200円 ❌不的中
単勝 15 エイシンリーガル実86.9倍期待値 +471% 推奨 15.2〜100.0倍 300円 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
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