園田 4R 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 |
ヴィオマージュ 追込 |
山本太（兵庫） |
実19.3 |
B△ A△勝率3% EV-44% 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -45% ※ 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 |
エルミラージュ 自在 |
田野豊（兵庫） |
実20.7 |
B△ A▽勝率3% EV-46% 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) +91% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 4.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。 |
| 3 |
ホンキートンク 差し |
長尾翼（兵庫） |
実160.4 |
B▽ A▽勝率0% EV-21% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.5% / 期待値 -21% ※ 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 |
サブノレインボー |
笹川翼（大井） |
実9.5 |
B▽ A△勝率6% EV-44% 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -45% ※ 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 |
カイラシ 差し |
佐々世（兵庫） |
実7.6 |
B▲ A○勝率13% EV-4% 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 13.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.6% / 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 |
アルマカン 推奨 |
山本咲（兵庫） |
実14.0 |
B◎ A▲勝率8% EV+12% 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) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 7.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 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。 |
| 7 |
バチェロレックス |
吉村智（兵庫） |
実9.5 |
B△ A△勝率7% EV-30% 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 10.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -31% ※ 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 |
キャッチマイアイ |
永井孝（兵庫） |
実213.2 |
B▽ A▽勝率0% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.5% / 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。 |
| 9 |
ナンバーセオリー |
下原理（兵庫） |
実1.3 |
B○ A🌟◎勝率59% EV-23% 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.8% / 期待値 -24% ※ 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 |
フドウミョウオウ |
渡瀬和（兵庫） |
実126.7 |
B▽ A▽勝率1% EV+37% 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) +880% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 +37% ※ 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)
+147% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 7.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 +13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.4% (オッズ暗示: 76.9%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 58.8% / 期待値 -24%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 13.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 12.6% / 期待値 -4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 -31%
🌟◎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%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 -45%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+91% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 4.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -46%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 10.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -45%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+880% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 +37%
🌟◎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
7.7% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.5% / 期待値 -21%
🌟◎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
7.7% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -0%
💡 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
-
馬連
5-9
実7.0倍
期待値 +84%
❌不的中5番(4着)-9番(1着)
-
3連複
5-6-9
実13.3倍
期待値 +104%
❌不的中5番(4着)-6番(2着)-9番(1着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
アルマカン
実14.0倍
期待値 +147%
❌不的中2着単勝 14.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヴィオマージュ 追込 |
山本太（兵庫） |
実19.3 |
△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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。 |
| 2 |
エルミラージュ 自在 |
田野豊（兵庫） |
実20.7 |
▽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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。 |
| 3 |
ホンキートンク 差し |
長尾翼（兵庫） |
実160.4 |
▽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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。 |
| 4 |
サブノレインボー |
笹川翼（大井） |
実9.5 |
△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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。 |
| 5 |
カイラシ 差し |
佐々世（兵庫） |
実7.6 |
○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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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 |
アルマカン 推奨 |
山本咲（兵庫） |
実14.0 |
▲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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。 |
| 7 |
バチェロレックス |
吉村智（兵庫） |
実9.5 |
△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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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 |
キャッチマイアイ |
永井孝（兵庫） |
実213.2 |
▽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 0.5% (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。 |
| 9 |
ナンバーセオリー |
下原理（兵庫） |
実1.3 |
🌟◎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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.8% (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。 |
| 10 |
フドウミョウオウ |
渡瀬和（兵庫） |
実126.7 |
▽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% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (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。 |
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)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
58.8% (オッズ暗示: 76.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+12% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 7.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 10.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 10.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.9% (オッズ暗示: 5.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 4.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+37% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 0.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.5%)
💡 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
-
馬連
5-9
実7.0倍
期待値 +84%
❌不的中5番(4着)-9番(1着)
-
3連複
5-6-9
実13.3倍
期待値 +104%
❌不的中5番(4着)-6番(2着)-9番(1着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
6
アルマカン
実14.0倍
期待値 +147%
❌不的中2着単勝 14.0倍
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