函館 1R 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 |
ステラトップガン |
鮫島駿 |
実1.7 |
B🌟◎ A×勝率22% EV-63% 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.0% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.7% / 期待値 -63% ※ 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 |
リーゼントエース |
池添 |
実17.8 |
B△ A△勝率10% EV+81% 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 5.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.2% / 期待値 +82% ※ 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 |
リアルジャパン |
吉田隼 |
実20.8 |
B△ A△勝率6% EV+34% 詳細▼ |
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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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +35% ※ 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 |
ショパンコンクール |
丹内 |
実6.0 |
B△ A△勝率18% EV+8% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 16.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 18.2% / 期待値 +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。 |
| 5 |
タイフーンナイン |
佐々木 |
実4.9 |
B○ A○勝率20% EV-3% 詳細▼ |
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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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 20.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -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。 |
| 6 |
ゴートゥービッツン |
▲遠藤 |
実132.0 |
B▽ A▽勝率2% EV+167% 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +168% ※ 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 |
アイルドフルール |
★河原田 |
実114.0 |
B▽ A▽勝率2% EV+159% 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 +160% ※ 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 |
キチロクタワー |
☆長浜 |
実5.1 |
B▲ A▲勝率20% EV0% 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 19.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.5% / 期待値 -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。 |
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8頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
45.0% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 21.7% / 期待値 -63%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.2% (オッズ暗示: 20.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
16.2% (オッズ暗示: 19.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 19.5% / 期待値 -0%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.0% (オッズ暗示: 16.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 18.2% / 期待値 +9%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 5.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 10.2% / 期待値 +82%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 4.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 +35%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 +160%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +168%
💡 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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ステラトップガン |
鮫島駿 |
実1.7 |
×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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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 |
リーゼントエース |
池添 |
実17.8 |
△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) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。 |
| 3 |
リアルジャパン |
吉田隼 |
実20.8 |
△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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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 |
ショパンコンクール |
丹内 |
実6.0 |
△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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。 |
| 5 |
タイフーンナイン |
佐々木 |
実4.9 |
○詳細▼ |
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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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。 |
| 6 |
ゴートゥービッツン |
▲遠藤 |
実132.0 |
▽詳細▼ |
|
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) +167% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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 |
アイルドフルール |
★河原田 |
実114.0 |
▽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) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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 |
キチロクタワー |
☆長浜 |
実5.1 |
▲詳細▼ |
|
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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。 |
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8頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.7% (オッズ暗示: 58.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.7% (オッズ暗示: 20.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.5% (オッズ暗示: 19.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
18.2% (オッズ暗示: 16.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+81% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 5.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 4.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+159% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 0.9%)
🌟◎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
2.0% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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
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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