園田 4R 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 |
エルマスデセーニ |
川原正（兵庫） |
実26.8 |
B× A△勝率5% EV+36% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +36% ※ 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 |
チッタデラモーレ |
佐々世（兵庫） |
実31.0 |
B× A▽勝率3% EV-17% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 3 |
モデルチャン 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実9.6 |
B× A△勝率8% EV-25% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 10.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -25% ※ 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 |
ダリ 先行 |
高橋洸（兵庫） |
実293.3 |
B× A▽勝率0% EV-6% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.3% / 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。 |
| 5 |
エレガントフルール |
高畑皓（兵庫） |
実39.1 |
B△ A×勝率1% EV-50% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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 |
トゥルービューティ |
土方颯（兵庫） |
実113.3 |
B× A▽勝率1% EV+20% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +20% ※ 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 |
レゼルノワール 逃げ |
吉村智（兵庫） |
実30.8 |
B△ A▽勝率2% EV-44% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 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。 |
| 8 |
シュヴァルツスター |
永井孝（兵庫） |
実226.6 |
B× A▽勝率1% EV+14% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.5% / 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。 |
| 9 |
リベリューラ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実6.7 |
B▲ A○勝率22% EV+44% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 14.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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。 |
| 10 |
ファイブレイナ |
下原理（兵庫） |
実7.4 |
B△ A▲勝率15% EV+7% 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 13.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 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。 |
| 11 |
ヤクジンミョウオウ |
廣瀬航（兵庫） |
実1.5 |
B○ A🌟◎勝率36% EV-45% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.0% / 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。 |
| 12 |
フェスティヴルキナ 推奨 |
竹村達（兵庫） |
実15.0 |
B◎ A△勝率7% EV+11% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 75.8% (オッズ暗示: 6.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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12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
75.8% (オッズ暗示: 6.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 +11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.9% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 36.0% / 期待値 -46%
×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
7.9% (オッズ暗示: 14.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.5% / 期待値 +44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.9% (オッズ暗示: 13.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 +8%
×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: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 2.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -50%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 10.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 -25%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 3.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +36%
×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
0.0% (オッズ暗示: 3.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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
0.0% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +20%
×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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 +14%
×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 12位 / 勝率 0.3% / 期待値 -6%
💡 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
9
リベリューラ
¥100
確定7.1倍
期待値 -47%
🎯的中1着確定 7.1倍710円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
12
フェスティヴルキナ
¥1,800
実15.0倍
期待値 +999%
❌不的中5着単勝 15.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
エルマスデセーニ |
川原正（兵庫） |
実26.8 |
△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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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 |
チッタデラモーレ |
佐々世（兵庫） |
実31.0 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (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。 |
| 3 |
モデルチャン 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実9.6 |
△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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。 |
| 4 |
ダリ 先行 |
高橋洸（兵庫） |
実293.3 |
▽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) -6% (オッズ過剰評価) 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。 |
| 5 |
エレガントフルール |
高畑皓（兵庫） |
実39.1 |
×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 1.3% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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 |
トゥルービューティ |
土方颯（兵庫） |
実113.3 |
▽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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 7 |
レゼルノワール 逃げ |
吉村智（兵庫） |
実30.8 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (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。 |
| 8 |
シュヴァルツスター |
永井孝（兵庫） |
実226.6 |
▽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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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 |
リベリューラ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実6.7 |
○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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。 |
| 10 |
ファイブレイナ |
下原理（兵庫） |
実7.4 |
▲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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。 |
| 11 |
ヤクジンミョウオウ |
廣瀬航（兵庫） |
実1.5 |
🌟◎詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 36.0% (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。 |
| 12 |
フェスティヴルキナ 推奨 |
竹村達（兵庫） |
実15.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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12頭
×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
36.0% (オッズ暗示: 66.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+44% (妙味あり)
AI 予想勝率
21.5% (オッズ暗示: 14.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.6% (オッズ暗示: 13.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 10.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.4% (オッズ暗示: 6.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
5.1% (オッズ暗示: 3.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 3.2%)
×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
1.8% (オッズ暗示: 3.2%)
×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
1.3% (オッズ暗示: 2.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 0.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+14% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
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
-
単勝
9
リベリューラ
¥100
確定7.1倍
期待値 +44%
🎯的中1着確定 7.1倍710円
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
12
フェスティヴルキナ
¥1,800
実15.0倍
期待値 +11%
❌不的中5着単勝 15.0倍
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