園田 7R 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 |
プエルトガレラ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実28.7 |
B▽ A△勝率3% EV-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) +174% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 3.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -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 |
ラクスガウディ 先行 |
永井孝（兵庫） |
実97.5 |
B▽ A▽勝率1% EV-6% 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) +726% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -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 |
サマーエンジェル |
佐々世（兵庫） |
実1.6 |
B× A🌟◎勝率58% EV-7% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.8% / 期待値 -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 |
イヌボウノヒカリ |
吉村智（兵庫） |
実28.2 |
B△ A▽勝率2% EV-30% 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) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 3.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -30% ※ 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 |
ホルンフェルス 自在 |
小牧太（兵庫） |
実10.4 |
B○ A▲勝率8% EV-21% 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 9.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.5% / 期待値 -22% ※ 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 |
シェナホープ |
山本咲（兵庫） |
実90.6 |
B▽ A▽勝率1% EV+10% 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) +767% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。 |
| 7 |
キュールエライジン 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実22.5 |
B△ A△勝率4% EV-6% 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) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 4.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -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。 |
| 8 |
ラレイナデオロ |
廣瀬航（兵庫） |
実6.9 |
B△ A○勝率16% EV+10% 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 14.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.0% / 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。 |
| 9 |
ヤクモドリーム 先行 |
塩津璃（兵庫） |
実3.9 |
B▲ A△勝率6% EV-75% 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 25.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 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。 |
| 10 |
ファルコンエース |
渡瀬和（兵庫） |
実346.4 |
B▽ A▽勝率0% EV+6% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 0.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.3% / 期待値 +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。 |
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)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
16.0% (オッズ暗示: 62.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 57.8% / 期待値 -8%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 9.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 7.5% / 期待値 -22%
×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
9.6% (オッズ暗示: 25.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -75%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-34% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 14.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.0% / 期待値 +10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+115% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 4.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 -6%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+170% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 3.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+174% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 3.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.2% / 期待値 -8%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+767% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 +10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+726% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.5% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -7%
🌟◎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
8.5% (オッズ暗示: 0.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.3% / 期待値 +7%
💡 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
3-8
実6.7倍
期待値 +120%
🎯的中3番(1着)-8番(2着)3,350円
-
3連複
3-5-8
実12.6倍
期待値 +132%
❌不的中3番(1着)-5番(8着)-8番(2着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
プエルトガレラ
実28.7倍
期待値 +174%
❌不的中6着単勝 28.7倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
プエルトガレラ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実28.7 |
△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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。 |
| 2 |
ラクスガウディ 先行 |
永井孝（兵庫） |
実97.5 |
▽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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。 |
| 3 |
サマーエンジェル |
佐々世（兵庫） |
実1.6 |
🌟◎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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 57.8% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。 |
| 4 |
イヌボウノヒカリ |
吉村智（兵庫） |
実28.2 |
▽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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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 |
ホルンフェルス 自在 |
小牧太（兵庫） |
実10.4 |
▲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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。 |
| 6 |
シェナホープ |
山本咲（兵庫） |
実90.6 |
▽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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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 |
キュールエライジン 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実22.5 |
△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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。 |
| 8 |
ラレイナデオロ |
廣瀬航（兵庫） |
実6.9 |
○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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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 |
ヤクモドリーム 先行 |
塩津璃（兵庫） |
実3.9 |
△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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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 |
ファルコンエース |
渡瀬和（兵庫） |
実346.4 |
▽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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。 |
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)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
57.8% (オッズ暗示: 62.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.0% (オッズ暗示: 14.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 9.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-75% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.3% (オッズ暗示: 25.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 4.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 3.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 3.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 0.3%)
💡 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
3-8
実6.7倍
期待値 +120%
🎯的中3番(1着)-8番(2着)3,350円
-
3連複
3-5-8
実12.6倍
期待値 +132%
❌不的中3番(1着)-5番(8着)-8番(2着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
プエルトガレラ
実28.7倍
期待値 +174%
❌不的中6着単勝 28.7倍
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