園田 8R 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 |
ジェイパック |
山本咲（兵庫） |
実1.5 |
B▲ A🌟◎勝率41% EV-38% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.8% / 期待値 -39% ※ 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 |
リケアコンパンナ 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実19.2 |
B◎ A△勝率11% EV+103% 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.9% (オッズ暗示: 5.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 +103% ※ 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 |
パイラタナー 自在 |
竹村達（兵庫） |
実18.8 |
B△ A△勝率5% EV-14% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 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。 |
| 4 |
ペレストリーナ 先行 |
佐々世（兵庫） |
実19.5 |
B× A△勝率6% EV+17% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 +18% ※ 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 |
ブルーメサイア |
永井孝（兵庫） |
実9.3 |
B○ A▲勝率16% EV+46% 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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.3% (オッズ暗示: 10.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 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。 |
| 6 |
ワンダーデュエル |
小谷哲（兵庫） |
実3.9 |
B△ A○勝率16% EV-36% 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 25.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 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。 |
| 7 |
イービジョンスター 自在 |
新庄海（兵庫） |
実43.0 |
B× A×勝率1% EV-60% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -61% ※ 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 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実26.6 |
B× A▽勝率2% EV-35% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -35% ※ 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 |
ベジョータ |
廣瀬航（兵庫） |
実37.7 |
B△ A▽勝率2% EV-22% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 10 |
エイシンシギー |
杉浦健（兵庫） |
実137.3 |
B× A▽勝率1% EV-10% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -11% ※ 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)
+999% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
58.9% (オッズ暗示: 5.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 +103%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+89% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
20.3% (オッズ暗示: 10.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.8% / 期待値 +47%
×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
17.5% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 40.8% / 期待値 -39%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 25.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 -37%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 5.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -14%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 -22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-99% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 5.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 +18%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -35%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-98% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 2.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -61%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -11%
💡 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
2
リケアコンパンナ
実19.2倍
期待値 +999%
❌不的中2着単勝 19.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
2
リケアコンパンナ
実19.2倍
期待値 +999%
❌不的中2着単勝 19.2倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジェイパック |
山本咲（兵庫） |
実1.5 |
🌟◎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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.8% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。 |
| 2 |
リケアコンパンナ 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実19.2 |
△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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.6% (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。 |
| 3 |
パイラタナー 自在 |
竹村達（兵庫） |
実18.8 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。 |
| 4 |
ペレストリーナ 先行 |
佐々世（兵庫） |
実19.5 |
△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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。 |
| 5 |
ブルーメサイア |
永井孝（兵庫） |
実9.3 |
▲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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。 |
| 6 |
ワンダーデュエル |
小谷哲（兵庫） |
実3.9 |
○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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% (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。 |
| 7 |
イービジョンスター 自在 |
新庄海（兵庫） |
実43.0 |
×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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実26.6 |
▽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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。 |
| 9 |
ベジョータ |
廣瀬航（兵庫） |
実37.7 |
▽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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 10 |
エイシンシギー |
杉浦健（兵庫） |
実137.3 |
▽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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
40.8% (オッズ暗示: 66.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
16.2% (オッズ暗示: 25.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
15.8% (オッズ暗示: 10.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+103% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.6% (オッズ暗示: 5.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 5.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 5.3%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 3.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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
2
リケアコンパンナ
実19.2倍
期待値 +103%
❌不的中2着単勝 19.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
2
リケアコンパンナ
実19.2倍
期待値 +103%
❌不的中2着単勝 19.2倍
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