園田 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 |
エイシンオキクルミ 差し 推奨 |
福原杏（兵庫） |
実15.2 |
B△ A△勝率8% EV+15% 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 6.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +15% ※ 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 |
ファイヤサラマンダ |
高橋洸（兵庫） |
実17.5 |
B△ A▽勝率6% EV-1% 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 5.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.6% / 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。 |
| 3 |
インタールード 逃げ |
田野豊（兵庫） |
実7.0 |
B▲ A△勝率12% EV-16% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 14.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 -16% ※ 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 |
ビーザラキエスト |
高畑皓（兵庫） |
実117.8 |
B▽ A▽勝率1% EV-11% 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) +798% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。 |
| 5 |
ラブリーローラー |
竹村達（兵庫） |
実9.3 |
B△ A△勝率6% EV-42% 詳細▼ |
|
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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 10.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -42% ※ 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 |
メリーゴーラウンド 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実103.3 |
B▽ A▽勝率1% EV-14% 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) +494% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14% ※ 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 |
エンジェルモモ 先行 |
土方颯（兵庫） |
実37.0 |
B▽ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼ |
|
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) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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。 |
| 8 |
ヴェニスクィーン |
山本咲（兵庫） |
実4.4 |
B◎ A🌟◎勝率31% EV+36% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 22.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.9% / 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 |
モイスチャー 逃げ |
大山真（兵庫） |
実2.1 |
B○ A○勝率18% EV-61% 詳細▼ |
|
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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 47.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -62% ※ 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 |
ヌーヴォルミエール 差し |
山本太（兵庫） |
実8.3 |
B▽ A▲勝率14% EV+13% 詳細▼ |
|
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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 12.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.6% / 期待値 +13% ※ 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 |
アッケシ 差し |
松木大（兵庫） |
実35.9 |
B▽ A▽勝率2% EV-14% 詳細▼ |
|
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) +173% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -15% ※ 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
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全11頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 22.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 30.9% / 期待値 +36%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-77% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 47.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -62%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 14.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.0% / 期待値 -16%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+69% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 6.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +15%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 10.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.2% / 期待値 -42%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.3% (オッズ暗示: 5.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 5.6% / 期待値 -1%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 12.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 13.6% / 期待値 +13%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+173% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -15%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+182% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -36%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+798% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -11%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+494% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14%
💡 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。
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AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ
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. 市場込みモデル
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
エイシンオキクルミ
実15.2倍
期待値 +69%
❌不的中6着単勝 15.2倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
エイシンオキクルミ 差し 推奨 |
福原杏（兵庫） |
実15.2 |
△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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。 |
| 2 |
ファイヤサラマンダ |
高橋洸（兵庫） |
実17.5 |
▽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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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 |
インタールード 逃げ |
田野豊（兵庫） |
実7.0 |
△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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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 |
ビーザラキエスト |
高畑皓（兵庫） |
実117.8 |
▽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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 5 |
ラブリーローラー |
竹村達（兵庫） |
実9.3 |
△詳細▼ |
|
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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。 |
| 6 |
メリーゴーラウンド 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実103.3 |
▽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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 7 |
エンジェルモモ 先行 |
土方颯（兵庫） |
実37.0 |
▽詳細▼ |
|
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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 8 |
ヴェニスクィーン |
山本咲（兵庫） |
実4.4 |
🌟◎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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 30.9% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。 |
| 9 |
モイスチャー 逃げ |
大山真（兵庫） |
実2.1 |
○詳細▼ |
|
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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.3% (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。 |
| 10 |
ヌーヴォルミエール 差し |
山本太（兵庫） |
実8.3 |
▲詳細▼ |
|
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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。 |
| 11 |
アッケシ 差し |
松木大（兵庫） |
実35.9 |
▽詳細▼ |
|
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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
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
／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）
AIの推奨本命の次点
出走馬全11頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
30.9% (オッズ暗示: 22.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
18.3% (オッズ暗示: 47.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
13.6% (オッズ暗示: 12.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.0% (オッズ暗示: 14.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+15% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 6.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.2% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 5.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 2.8%)
×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
1.7% (オッズ暗示: 2.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.8% (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。
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AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ
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. 市場込みモデル
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
エイシンオキクルミ
実15.2倍
期待値 +69%
❌不的中6着単勝 15.2倍
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