函館 5R 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

5R 函館競馬場　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レゾルートハート	佐々木	実37.1	B▽ A▽勝率8% EV+179% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 8位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +237% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 7.5% / 期待値 +180% ※ 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	ジーティーマドンナ	北村友	実24.4	B△ A▽勝率8% EV+96% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 8.0% / 期待値 +96% ※ 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	リーゼントエース	池添	実10.8	B▲ A▲勝率11% EV+19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 9.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 +19% ※ 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	シガレス	▲和田陽	実170.0	B▽ A▽勝率5% EV+780% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.2% / 期待値 +780% ※ 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	イリスロッソ	◇古川奈	実24.1	B△ A△勝率9% EV+109% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 +110% ※ 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	サノノベリー	☆舟山	実40.7	B▽ A▽勝率7% EV+201% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 7.4% / 期待値 +201% ※ 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	アークレイリ	丹内	実19.4	B△ A△勝率9% EV+78% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
8	フレイコン	横山武	実1.3	B× A×勝率16% EV-79% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 76.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 15.7% / 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。
9	シンゼンノト	吉田隼	実24.9	B▽ A△勝率8% EV+105% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 7位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 +106% ※ 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	レジェンドヴァーサ	横山琉	実187.2	B▽ A▽勝率5% EV+850% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 11位 (中位評価) 🌟◎ 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 9.1% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 5.1% / 期待値 +850% ※ 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	ライフイズアート	岩田康	実5.2	B○ A○勝率14% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 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。

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Aモデル ×

フレイコン

騎手横山武

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-88%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11ライフイズアート

5.2倍

EV -52%

▲A:▲3リーゼントエース

10.8倍

EV -1%

出走馬全11頭

×A:×8

フレイコン

横山武

1.3倍

-88%

›

○A:○11

ライフイズアート

岩田康

5.2倍

-52%

›

▲A:▲3

リーゼントエース

池添

10.8倍

-1%

›

△A:△7

アークレイリ

丹内

19.4倍

+76%

›

△A:△5

イリスロッソ

◇古川奈

24.1倍

+119%

›

△A:▽2

ジーティーマドンナ

北村友

24.4倍

+121%

›

▽A:△9

シンゼンノト

吉田隼

24.9倍

+126%

›

▽A:▽1

レゾルートハート

佐々木

37.1倍

+237%

›

▽A:▽6

サノノベリー

☆舟山

40.7倍

+270%

›

▽A:▽4

シガレス

▲和田陽

170.0倍

+999%

›

▽A:▽10

レジェンドヴァーサ

横山琉

187.2倍

+999%

›

💡 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）

5R 函館競馬場　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レゾルートハート	佐々木	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
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 8位 (中位評価) 🌟◎ 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 7.5% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	ジーティーマドンナ	北村友	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) 🌟◎ 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 8.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	リーゼントエース	池添	実10.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 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 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
4	シガレス	▲和田陽	実170.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 10位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +780% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
5	イリスロッソ	◇古川奈	実24.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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	サノノベリー	☆舟山	実40.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 9位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
7	アークレイリ	丹内	実19.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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 4位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	フレイコン	横山武	実1.3	×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 ★ 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
9	シンゼンノト	吉田隼	実24.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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 6位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +105% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
10	レジェンドヴァーサ	横山琉	実187.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 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 11位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +850% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
11	ライフイズアート	岩田康	実5.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ★ 新馬戦 (初出走)
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フレイコン

騎手横山武

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-79%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ライフイズアート

5.2倍

EV -27%

▲3リーゼントエース

10.8倍

EV +19%

出走馬全11頭

×8

フレイコン

横山武

1.3倍

-79%

›

○11

ライフイズアート

岩田康

5.2倍

-27%

›

▲3

リーゼントエース

池添

10.8倍

+19%

›

△7

アークレイリ

丹内

19.4倍

+78%

›

△5

イリスロッソ

◇古川奈

24.1倍

+109%

›

△9

シンゼンノト

吉田隼

24.9倍

+105%

›

▽2

ジーティーマドンナ

北村友

24.4倍

+96%

›

▽1

レゾルートハート

佐々木

37.1倍

+179%

›

▽6

サノノベリー

☆舟山

40.7倍

+201%

›

▽4

シガレス

▲和田陽

170.0倍

+780%

›

▽10

レジェンドヴァーサ

横山琉

187.2倍

+850%

›

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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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