園田 9R 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 |
グランマイース 先行 |
吉村智（兵庫） |
実3.3 |
B△ A○勝率14% EV-53% 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 30.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.2% / 期待値 -53% ※ 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 |
ツキムスビ 先行 |
杉浦健（兵庫） |
実15.4 |
B△ A△勝率6% EV-13% 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 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。 |
| 3 |
シューペルブリアン |
笹田知（兵庫） |
実124.9 |
B▽ A▽勝率1% EV+36% 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 9.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。 |
| 4 |
スパークロス 差し |
田野豊（兵庫） |
実70.0 |
B▽ A▽勝率1% EV-20% 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) +555% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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 |
クオンタムゲート |
佐々世（兵庫） |
実214.3 |
B▽ A▽勝率0% EV-44% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.3% / 期待値 -44% ※ 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 |
メヘラーンガル 推奨 |
小谷哲（兵庫） |
実24.3 |
B△ A△勝率3% EV-27% 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) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 4.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -27% ※ 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 |
シンゼンハチマン 逃げ |
塚本征（愛知） |
実43.1 |
B▽ A▽勝率2% EV-9% 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) +303% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 8 |
クリノエニシ 差し |
廣瀬航（兵庫） |
実11.8 |
B○ A△勝率8% EV-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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 8.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 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 |
エポエポサン 先行 |
吉原寛（金沢） |
実1.9 |
B▲ A🌟◎勝率55% EV+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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.0% / 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。 |
| 10 |
ビカムキング 逃げ |
笹川翼（大井） |
実5.3 |
B◎ A▲勝率10% EV-47% 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 18.9%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 -47% ※ 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)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.0% (オッズ暗示: 18.9%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 -47%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 8.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -10%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 52.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 55.0% / 期待値 +4%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 30.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.2% / 期待値 -53%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+44% (妙味あり)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -14%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+127% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 4.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -27%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+303% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -10%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+555% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.1% / 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
9.4% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9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
9.4% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.3% / 期待値 -44%
💡 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。
▶
このレースの展開シミュレーションはこちら
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
6
メヘラーンガル
実24.3倍
期待値 +127%
❌不的中10着単勝 24.3倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
グランマイース 先行 |
吉村智（兵庫） |
実3.3 |
○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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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 |
ツキムスビ 先行 |
杉浦健（兵庫） |
実15.4 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
| 3 |
シューペルブリアン |
笹田知（兵庫） |
実124.9 |
▽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) +36% (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。 |
| 4 |
スパークロス 差し |
田野豊（兵庫） |
実70.0 |
▽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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。 |
| 5 |
クオンタムゲート |
佐々世（兵庫） |
実214.3 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。 |
| 6 |
メヘラーンガル 推奨 |
小谷哲（兵庫） |
実24.3 |
△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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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 |
シンゼンハチマン 逃げ |
塚本征（愛知） |
実43.1 |
▽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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 8 |
クリノエニシ 差し |
廣瀬航（兵庫） |
実11.8 |
△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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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 |
エポエポサン 先行 |
吉原寛（金沢） |
実1.9 |
🌟◎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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 55.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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 |
ビカムキング 逃げ |
笹川翼（大井） |
実5.3 |
▲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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
55.0% (オッズ暗示: 52.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.2% (オッズ暗示: 30.3%)
×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
10.0% (オッズ暗示: 18.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 8.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 6.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-27% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.0% (オッズ暗示: 4.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.4%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (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)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (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。
▶
このレースの展開シミュレーションはこちら
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
6
メヘラーンガル
実24.3倍
期待値 +127%
❌不的中10着単勝 24.3倍
本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。
