園田 5R 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 |
オニギリ 差し |
廣瀬航（兵庫） |
実1.8 |
B○ A🌟◎勝率33% EV-40% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.8% / 期待値 -41% ※ 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 |
カリグラフィー |
高畑皓（兵庫） |
実266.4 |
B× A▽勝率1% EV+110% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 +111% ※ 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 |
テクノエクスプレス 逃げ |
松木大（兵庫） |
実10.0 |
B△ A△勝率10% EV+1% 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 10.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +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。 |
| 4 |
アルカイック 先行 |
高橋洸（兵庫） |
実10.6 |
B△ A△勝率6% EV-40% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 -40% ※ 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 |
スエヒロイナズマ |
田野豊（兵庫） |
実73.4 |
B△ A△勝率5% EV+233% 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +234% ※ 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 |
アイルヴィータ 推奨 |
土方颯（兵庫） |
実6.6 |
B▲ A▲勝率15% EV+2% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 21.0% (オッズ暗示: 15.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.5% / 期待値 +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 |
グッドホース |
小谷哲（兵庫） |
実118.1 |
B× A▽勝率2% EV+121% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 +122% ※ 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 |
オメガジェットマン |
竹村達（兵庫） |
推定— |
B× A×勝率2% EV-96% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -96% ※ 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 |
エナアスコット 自在 |
井上幹（兵庫） |
実2.8 |
B🌟◎ A○勝率26% EV-25% 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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.1% (オッズ暗示: 35.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.5% / 期待値 -26% ※ 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)
+57% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
56.1% (オッズ暗示: 35.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 26.5% / 期待値 -26%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.0% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 32.8% / 期待値 -41%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
21.0% (オッズ暗示: 15.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.5% / 期待値 +2%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 10.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.1% / 期待値 +1%
×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: 9.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 -40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-90% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 1.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 +234%
×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: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 +122%
×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 7位 / 勝率 2.2% / 期待値 -96%
×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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 +111%
💡 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
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
アイルヴィータ
¥100
実6.6倍
期待値 +38%
❌不的中3着単勝 6.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
オニギリ 差し |
廣瀬航（兵庫） |
実1.8 |
🌟◎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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。 |
| 2 |
カリグラフィー |
高畑皓（兵庫） |
実266.4 |
▽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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 3 |
テクノエクスプレス 逃げ |
松木大（兵庫） |
実10.0 |
△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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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 |
アルカイック 先行 |
高橋洸（兵庫） |
実10.6 |
△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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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 |
スエヒロイナズマ |
田野豊（兵庫） |
実73.4 |
△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) +233% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (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。 |
| 6 |
アイルヴィータ 推奨 |
土方颯（兵庫） |
実6.6 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 3位 (上位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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 |
グッドホース |
小谷哲（兵庫） |
実118.1 |
▽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) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。 |
| 8 |
オメガジェットマン |
竹村達（兵庫） |
推定— |
×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) -96% (大幅な期待値マイナス) ※ 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 |
エナアスコット 自在 |
井上幹（兵庫） |
実2.8 |
○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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.5% (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。 |
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)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
32.8% (オッズ暗示: 55.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
26.5% (オッズ暗示: 35.7%)
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+2% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.5% (オッズ暗示: 15.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.1% (オッズ暗示: 10.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 9.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+233% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 1.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+121% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+110% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.4%)
💡 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
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
アイルヴィータ
¥100
実6.6倍
期待値 +2%
❌不的中3着単勝 6.6倍
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