園田 8R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ニンカリ 自在 |
竹村達（兵庫） |
実43.1 |
B▽ A×勝率1% EV-51% 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) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 2.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -52% ※ 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 |
フィーロ |
松木大（兵庫） |
実70.5 |
B▽ A×勝率1% EV-58% 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) +553% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 1.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.6% / 期待値 -59% ※ 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 |
プレシャスストーン 差し 推奨 |
塩津璃（兵庫） |
実25.1 |
B△ A△勝率3% EV-15% 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) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 4.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.4% / 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。 |
| 4 |
ハリエンジュ |
福原杏（兵庫） |
実2.8 |
B○ A🌟◎勝率43% EV+21% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) ×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 13.4% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.4% / 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。 |
| 5 |
クールブレーブ |
佐々世（兵庫） |
実4.0 |
B▲ A▲勝率13% EV-49% 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 25.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。 |
| 6 |
レッドアクトゥール |
小谷哲（兵庫） |
実31.5 |
B▽ A▽勝率2% EV-30% 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) +230% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 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。 |
| 7 |
エールクイーン 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実6.4 |
B△ A△勝率8% EV-51% 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 15.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -52% ※ 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 |
パハロアスール 先行 |
下原理（兵庫） |
実3.7 |
B◎ A○勝率26% EV-4% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 27.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.9% / 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。 |
| 9 |
ピンクブルー 差し |
田野豊（兵庫） |
実8.4 |
B△ A△勝率3% EV-71% 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 11.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -72% ※ 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9頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.4% (オッズ暗示: 27.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 25.9% / 期待値 -4%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 2位 (上位評価)
×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
13.4% (オッズ暗示: 35.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 43.4% / 期待値 +21%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 25.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 -50%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 15.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.6% / 期待値 -52%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 11.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.4% / 期待値 -72%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+163% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 4.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.4% / 期待値 -15%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+230% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+351% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 2.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -52%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+553% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.3% (オッズ暗示: 1.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.6% / 期待値 -59%
💡 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
4-8
実4.3倍
期待値 +50%
❌不的中4番(1着)-8番(3着)
-
3連複
4-5-8
実8.8倍
期待値 +157%
❌不的中4番(1着)-5番(-)-8番(3着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
プレシャスストーン
実25.1倍
期待値 +163%
❌不的中単勝 25.1倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ニンカリ 自在 |
竹村達（兵庫） |
実43.1 |
×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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 2 |
フィーロ |
松木大（兵庫） |
実70.5 |
×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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 3 |
プレシャスストーン 差し 推奨 |
塩津璃（兵庫） |
実25.1 |
△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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (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。 |
| 4 |
ハリエンジュ |
福原杏（兵庫） |
実2.8 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。 |
| 5 |
クールブレーブ |
佐々世（兵庫） |
実4.0 |
▲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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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 |
レッドアクトゥール |
小谷哲（兵庫） |
実31.5 |
▽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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。 |
| 7 |
エールクイーン 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実6.4 |
△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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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 |
パハロアスール 先行 |
下原理（兵庫） |
実3.7 |
○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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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 |
ピンクブルー 差し |
田野豊（兵庫） |
実8.4 |
△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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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9頭
◎AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 1位 (最上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
43.4% (オッズ暗示: 35.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
25.9% (オッズ暗示: 27.0%)
×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
12.6% (オッズ暗示: 25.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.6% (オッズ暗示: 15.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 4.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 11.9%)
×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
2.2% (オッズ暗示: 3.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 2.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
4-8
実4.3倍
期待値 +50%
❌不的中4番(1着)-8番(3着)
-
3連複
4-5-8
実8.8倍
期待値 +157%
❌不的中4番(1着)-5番(-)-8番(3着)
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
プレシャスストーン
実25.1倍
期待値 +163%
❌不的中単勝 25.1倍
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