函館 6R 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。

6R 函館競馬場　発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パンキー	横山和	実11.5	×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 09/21 4阪神75R 4着/9頭+0.5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	タイセイネクサス	黛	実423.7	×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 ★ 新馬戦 (初出走)
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	マコトアディントン	丹内	実11.1	×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 01/18 1京都76R 16着/18頭+1.5秒 12/27 5阪神75R 11着/14頭+1.8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	ヤクジョ	▲小林美	実21.7	×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 01/24 1小倉12R 7着/16頭+1.5秒 12/07 5中京24R 9着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 6着/18頭+0.6秒 11/01 4東京105R 6着/13頭+0.5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	ティラユール	▲大久保	実369.8	×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	エイシンインアウト	横山琉	実5.6	×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 02/01 1小倉41R 4着/16頭+1.1秒 01/12 1京都54R 3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	ウインカトリーヌ	岩田康	実32.4	×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 11/23 4京都65R 6着/9頭+1.1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	ゴコウコイコイ	国分恭	実11.5	×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74R 10着/18頭+0.9秒 11/29 5東京73R 3着/12頭+0.3秒 11/09 5東京25R 5着/6頭+1.0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	リトルコリンズ	原田和	実213.8	×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 01/24 1中山83R 8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	ルナティックブルー	小沢	実29.6	×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 01/25 1小倉25R 17着/18頭+2.9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	アルタティール	☆長浜	実301.2	×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 01/04 1中山16R 15着/17頭+2.5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	ショウナンマルチ	池添	実2.3	×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 11/23 5東京55R 2着/11頭+0.2秒 ― ― ― ―
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	テンレディーゴー	佐々木	実91.0	×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 12/06 5中山14R 9着/16頭+2.3秒 11/15 5東京33R 5着/14頭+0.8秒 10/25 4東京81R 6着/15頭+1.3秒 06/14 3東京36R 7着/10頭+1.6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	デルマノリクラ	▲遠藤	実642.4	×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 11/24 5東京64R 12着/14頭+4.4秒 11/09 5東京26R 13着/15頭+3.1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	ファーザーアウェイ	鮫島駿	実26.9	×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 01/17 1中山65R 5着/18頭+0.3秒 11/02 4東京113R 3着/10頭+0.3秒 10/04 4東京15R 5着/17頭+0.5秒 ― ―
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	ギオンバヤシ	武豊	実4.5	×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 01/11 1京都412R 7着/18頭+1.0秒 12/21 5阪神65R 5着/12頭+0.3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

パンキー

騎手横山和

単勝オッズ

11.5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

パンキー

横山和

11.5倍

-99%

›

×2

タイセイネクサス

黛

423.7倍

-99%

›

×3

マコトアディントン

丹内

11.1倍

-99%

›

×4

ヤクジョ

▲小林美

21.7倍

-99%

›

×5

ティラユール

▲大久保

369.8倍

-99%

›

×6

エイシンインアウト

横山琉

5.6倍

-99%

›

×7

ウインカトリーヌ

岩田康

32.4倍

-99%

›

×8

ゴコウコイコイ

国分恭

11.5倍

-99%

›

×9

リトルコリンズ

原田和

213.8倍

-99%

›

×10

ルナティックブルー

小沢

29.6倍

-99%

›

×11

アルタティール

☆長浜

301.2倍

-99%

›

×12

ショウナンマルチ

池添

2.3倍

-99%

›

×13

テンレディーゴー

佐々木

91.0倍

-99%

›

×14

デルマノリクラ

▲遠藤

642.4倍

-99%

›

×15

ファーザーアウェイ

鮫島駿

26.9倍

-99%

›

×16

ギオンバヤシ

武豊

4.5倍

-99%

›

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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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