函館 3R 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。

3R 函館競馬場　発走 10:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハスカップジャム推奨	☆長浜	実67.4	×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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 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	マスカルポーネ	☆舟山	実25.3	×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 01/25 1中山92R 10着/14頭+3.3秒 01/12 1中山52R 4着/16頭+1.1秒 12/20 5中山52R 8着/16頭+1.8秒 10/26 4東京92R 8着/10頭+1.9秒 10/12 4東京45R 11着/12頭+2.3秒
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	テリオスリコ	古川吉	実302.1	×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 01/25 1京都93R 8着/12頭+1.4秒 12/28 5阪神84R 3着/16頭+0.6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	ペガサスウィンド	鮫島駿	実3.1	×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 2京都21R 3着/13頭+0.3秒 01/11 1京都42R 4着/16頭+0.4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	ラショナルポイント	横山武	実3.6	×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 11/29 5東京75R 7着/13頭+0.9秒 ― ― ― ―
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	ルージュリヴィエラ推奨	横山和	実31.1	×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 11/29 5東京74R 2着/16頭+1.1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	ティナンヴァランタ	黛	推定2.5	◎	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中山52R 10着/16頭+1.9秒 11/22 3福島51R 3着/14頭+0.4秒 10/26 4新潟41R 4着/13頭+0.1秒 06/22 3東京65R 14着/16頭+3.8秒 ―
8	ルージュボニート	丹内	実20.5	×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 ★ 新馬戦 (初出走)
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	ギンケイ	横山琉	実2.5	×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 01/31 1東京11R 9着/16頭+1.7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	ウォータースパウト	国分恭	実12.8	×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 01/05 1中山22R 6着/16頭+1.7秒 11/22 3福島51R 6着/14頭+1.3秒 10/12 4東京41R 9着/15頭+2.3秒 07/26 1札幌15R 7着/13頭+2.8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	ブリスフルイヤー	▲小林美	実25.7	×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 01/05 1中山22R 13着/16頭+3.1秒 11/08 3福島11R 6着/14頭+1.0秒 10/26 4新潟41R 6着/13頭+1.1秒 09/07 4中山26R 16着/16頭+7.1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	ハヤブサブロー推奨	吉田隼	実89.1	×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 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。

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

B推奨

ハスカップジャム

騎手 ☆長浜

単勝オッズ

67.4倍

AI期待値

-99%

買い目

¥400

全レースの推奨

出走馬AI評価順・全12頭

×1

ハスカップジャム

☆長浜

67.4倍

-99%

›

×2

マスカルポーネ

☆舟山

25.3倍

-99%

›

×3

テリオスリコ

古川吉

302.1倍

-99%

›

×4

ペガサスウィンド

鮫島駿

3.1倍

-99%

›

×5

ラショナルポイント

横山武

3.6倍

-99%

›

×6

ルージュリヴィエラ

横山和

31.1倍

-99%

›

◎7

ティナンヴァランタ

黛

2.5倍

+0%

×8

ルージュボニート

丹内

20.5倍

-99%

›

×9

ギンケイ

横山琉

2.5倍

-99%

›

×10

ウォータースパウト

国分恭

12.8倍

-99%

›

×11

ブリスフルイヤー

▲小林美

25.7倍

-99%

›

×12

ハヤブサブロー

吉田隼

89.1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 12 ハヤブサブロー実89.1倍期待値 +678% 推奨 11.4〜100.0倍 400円 ❌不的中
単勝 1 ハスカップジャム実67.4倍期待値 +483% 推奨 11.5〜100.0倍 400円 ❌不的中
単勝 6 ルージュリヴィエラ実31.1倍期待値 +149% 推奨 12.4〜100.0倍 300円 ❌不的中2着

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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