園田 3R 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 |
サンライズグレート 推奨 |
佐々世（兵庫） |
実29.6 |
B▲ A△勝率8% EV+122% 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) +245% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 3.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 +122% ※ 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 |
ラブユーサクラ 先行 |
田野豊（兵庫） |
実1.7 |
B× A○勝率22% EV-63% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 58.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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。 |
| 3 |
フレーヴォ |
塩津璃（兵庫） |
実37.1 |
B▽ A▽勝率3% EV+2% 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) +175% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +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。 |
| 4 |
スバラシイヒビ |
渡瀬和（兵庫） |
実49.8 |
B△ A△勝率6% EV+177% 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) +481% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 2.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +178% ※ 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 |
サクセスカノン 差し |
大山真（兵庫） |
実103.3 |
B△ A▽勝率3% EV+207% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +207% ※ 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 |
ランボシ 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実159.9 |
B▽ A▽勝率1% EV+46% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +46% ※ 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 |
ウルティマン |
小谷哲（兵庫） |
実22.4 |
B▽ A△勝率9% EV+92% 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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 4.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 +93% ※ 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 |
オビディアント 差し |
高橋洸（兵庫） |
実11.0 |
B○ A▲勝率16% EV+75% 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 9.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 期待値 +75% ※ 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 |
アカキチノイレブン 自在 |
吉村智（兵庫） |
実2.2 |
B△ A🌟◎勝率32% EV-28% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.3% / 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。 |
| 10 |
メタルメタリカ |
高畑皓（兵庫） |
実109.4 |
B▽ A▽勝率2% EV+111% 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) +712% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 +112% ※ 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10頭
×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
11.9% (オッズ暗示: 58.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.5% / 期待値 -63%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.7% (オッズ暗示: 9.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.9% / 期待値 +75%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+245% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.7% (オッズ暗示: 3.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 +122%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+481% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.7% (オッズ暗示: 2.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 +178%
🌟◎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
11.7% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +207%
×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
8.9% (オッズ暗示: 45.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 32.3% / 期待値 -29%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.9% (オッズ暗示: 4.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 8.6% / 期待値 +93%
🌟◎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
8.9% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +46%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+175% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +2%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+712% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 +112%
💡 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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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
-
単勝
1
サンライズグレート
実29.6倍
期待値 +122%
❌不的中9着単勝 29.6倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
サンライズグレート
実29.6倍
期待値 +245%
❌不的中9着単勝 29.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
サンライズグレート 推奨 |
佐々世（兵庫） |
実29.6 |
△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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。 |
| 2 |
ラブユーサクラ 先行 |
田野豊（兵庫） |
実1.7 |
○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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.5% (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。 |
| 3 |
フレーヴォ |
塩津璃（兵庫） |
実37.1 |
▽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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。 |
| 4 |
スバラシイヒビ |
渡瀬和（兵庫） |
実49.8 |
△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) +177% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
| 5 |
サクセスカノン 差し |
大山真（兵庫） |
実103.3 |
▽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) +207% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (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。 |
| 6 |
ランボシ 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実159.9 |
▽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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 7 |
ウルティマン |
小谷哲（兵庫） |
実22.4 |
△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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。 |
| 8 |
オビディアント 差し |
高橋洸（兵庫） |
実11.0 |
▲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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 9 |
アカキチノイレブン 自在 |
吉村智（兵庫） |
実2.2 |
🌟◎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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。 |
| 10 |
メタルメタリカ |
高畑皓（兵庫） |
実109.4 |
▽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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。 |
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10頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
32.3% (オッズ暗示: 45.5%)
×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
21.5% (オッズ暗示: 58.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+75% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
15.9% (オッズ暗示: 9.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.6% (オッズ暗示: 4.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+122% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 3.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+177% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+207% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 2.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+111% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 0.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
-
単勝
1
サンライズグレート
実29.6倍
期待値 +122%
❌不的中9着単勝 29.6倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
サンライズグレート
実29.6倍
期待値 +245%
❌不的中9着単勝 29.6倍
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