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 |
ミラクルエース 逃げ |
山本咲（兵庫） |
実9.7 |
B△ A△勝率5% EV-50% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 10.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.1% / 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。 |
| 2 |
テーオーニコラス 追込 |
下原理（兵庫） |
実22.4 |
B× A▽勝率2% EV-46% 詳細▼ |
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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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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 |
スティールソニック |
大山真（兵庫） |
実378.8 |
B× A▽勝率1% EV+98% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 +99% ※ 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 |
スマートイザナミ 逃げ |
杉浦健（兵庫） |
実15.3 |
B▲ A△勝率4% EV-41% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -42% ※ 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 |
タンバアズキ |
高橋洸（兵庫） |
実6.2 |
B× A▲勝率8% EV-48% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 16.1%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.2% / 期待値 -49% ※ 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 |
テイケイアンジェ |
廣瀬航（兵庫） |
実158.2 |
B× A▽勝率1% EV+78% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 +78% ※ 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 |
ワキノグラス 自在 |
松木大（兵庫） |
実63.2 |
B△ A▽勝率2% EV+2% 詳細▼ |
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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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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 |
ハッピーコールズ 追込 |
田野豊（兵庫） |
実21.8 |
B△ A△勝率4% EV-13% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 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。 |
| 9 |
オーラエグザート |
小谷哲（兵庫） |
実1.7 |
B🌟◎ A🌟◎勝率55% EV-6% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 76.4% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.7% / 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。 |
| 10 |
エイシンピサロ 自在 |
吉村智（兵庫） |
実4.2 |
B○ A○勝率18% EV-22% 詳細▼ |
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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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 23.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 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。 |
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
◎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)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
76.4% (オッズ暗示: 58.8%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 54.7% / 期待値 -7%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.9% (オッズ暗示: 23.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-70% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -42%
×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
0.7% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 10.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 5.1% / 期待値 -50%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-92% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 4.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 -13%
×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
0.2% (オッズ暗示: 16.1%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.2% / 期待値 -49%
×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: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -46%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 +78%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 +99%
💡 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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ミラクルエース 逃げ |
山本咲（兵庫） |
実9.7 |
△詳細▼ |
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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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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 |
テーオーニコラス 追込 |
下原理（兵庫） |
実22.4 |
▽詳細▼ |
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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 2.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
スティールソニック |
大山真（兵庫） |
実378.8 |
▽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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (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。 |
| 4 |
スマートイザナミ 逃げ |
杉浦健（兵庫） |
実15.3 |
△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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (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。 |
| 5 |
タンバアズキ |
高橋洸（兵庫） |
実6.2 |
▲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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。 |
| 6 |
テイケイアンジェ |
廣瀬航（兵庫） |
実158.2 |
▽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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。 |
| 7 |
ワキノグラス 自在 |
松木大（兵庫） |
実63.2 |
▽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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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 |
ハッピーコールズ 追込 |
田野豊（兵庫） |
実21.8 |
△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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 9 |
オーラエグザート |
小谷哲（兵庫） |
実1.7 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 54.7% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。 |
| 10 |
エイシンピサロ 自在 |
吉村智（兵庫） |
実4.2 |
○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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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
◎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)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
54.7% (オッズ暗示: 58.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.5% (オッズ暗示: 23.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-49% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 16.1%)
×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
5.1% (オッズ暗示: 10.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.0% (オッズ暗示: 4.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 6.5%)
×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
2.4% (オッズ暗示: 4.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.6%)
🌟◎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
1.1% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.5% (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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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