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。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
デルマハルナ |
▲和田陽 |
実44.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+11% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +11% ※ 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 |
ラブデウザ |
★河原田 |
実37.2 |
B△ A△勝率15% EV+447% 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) +225% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 2.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.7% / 期待値 +448% ※ 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 |
ハネマン |
原田和 |
実97.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+99% 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 +99% ※ 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 |
ジャーナーリア |
池添 |
実2.1 |
B◎ A◎勝率24% EV-49% 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.1% (オッズ暗示: 47.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 23.9% / 期待値 -50% ※ 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 |
ミスマラッカ |
丹内 |
実16.2 |
B△ A△勝率5% EV-11% 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -12% ※ 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 |
ホワイトラバーズ |
古川吉 |
実24.8 |
B▽ A▽勝率3% EV-28% 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -29% ※ 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 |
ミスチヴマリアンヌ |
佐々木大輔 |
実12.8 |
B△ A△勝率8% EV+1% 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 7.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 +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。 |
| 8 |
エコロセレナ |
斎藤 |
実2.7 |
B○ A○勝率24% EV-35% 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.1% (オッズ暗示: 37.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.9% / 期待値 -36% ※ 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 |
アルマフレイヤ |
▲遠藤 |
実102.6 |
B▽ A▽勝率2% EV+108% 詳細▼ |
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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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 +109% ※ 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 |
トルークマクト |
△鷲頭 |
実6.1 |
B▲ A▲勝率15% EV-10% 詳細▼ |
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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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 16.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 期待値 -10% ※ 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10頭
×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
27.1% (オッズ暗示: 47.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 23.9% / 期待値 -50%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
27.1% (オッズ暗示: 37.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 23.9% / 期待値 -36%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.9% (オッズ暗示: 16.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.7% / 期待値 -10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+225% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 2.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.7% / 期待値 +448%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 7.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.9% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.2% (オッズ暗示: 6.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -12%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 4.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -29%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +11%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+32% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 +99%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.0% / 期待値 +109%
💡 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 |
デルマハルナ |
▲和田陽 |
実44.9 |
▽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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。 |
| 2 |
ラブデウザ |
★河原田 |
実37.2 |
△詳細▼ |
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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) +447% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.7% (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。 |
| 3 |
ハネマン |
原田和 |
実97.9 |
▽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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 4 |
ジャーナーリア |
池添 |
実2.1 |
◎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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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 |
ミスマラッカ |
丹内 |
実16.2 |
△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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。 |
| 6 |
ホワイトラバーズ |
古川吉 |
実24.8 |
▽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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (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。 |
| 7 |
ミスチヴマリアンヌ |
佐々木大輔 |
実12.8 |
△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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。 |
| 8 |
エコロセレナ |
斎藤 |
実2.7 |
○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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。 |
| 9 |
アルマフレイヤ |
▲遠藤 |
実102.6 |
▽詳細▼ |
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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) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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 |
トルークマクト |
△鷲頭 |
実6.1 |
▲詳細▼ |
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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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。 |
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10頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
23.9% (オッズ暗示: 47.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
23.9% (オッズ暗示: 37.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.7% (オッズ暗示: 16.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+447% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.7% (オッズ暗示: 2.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.9% (オッズ暗示: 7.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 6.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 4.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 2.2%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+99% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+108% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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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