園田 12R 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 |
ブライトカラー 追込 |
下原理(兵庫) |
実7.4 |
B× A△勝率11% EV-16% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 13.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 期待値 -17% ※ 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 |
アフロジータ 差し |
笹田知(兵庫) |
実20.1 |
B× A▽勝率4% EV-28% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 -29% ※ 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 |
メイショウマサツラ 逃げ |
山本咲(兵庫) |
実20.4 |
B▲ A▽勝率3% EV-44% 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 4 |
ブリリアドロ |
塩津璃(兵庫) |
実4.6 |
B× A▲勝率12% EV-45% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 21.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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。 |
| 5 |
アングラー |
田野豊(兵庫) |
実4.5 |
B△ A○勝率20% EV-11% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 22.2%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.7% / 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。 |
| 6 |
アップップ 差し |
山本太(兵庫) |
実105.3 |
B× A▽勝率1% EV-8% 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 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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 |
ジョーブラック 逃げ 推奨 |
吉村智(兵庫) |
実8.8 |
B◎ A△勝率10% EV-10% 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) +667% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.2% (オッズ暗示: 11.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 10.2% / 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。 |
| 8 |
サウンドアンフィニ 逃げ |
佐々世(兵庫) |
実19.7 |
B△ A▽勝率4% 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 5.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -15% ※ 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 |
ラストデュエル 追込 |
永井孝(兵庫) |
実55.4 |
B× A▽勝率1% EV-17% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。 |
| 10 |
レイナボニータ |
小牧太(兵庫) |
実3.8 |
B△ A◎勝率23% EV-13% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 26.3%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.9% / 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。 |
| 11 |
ボールザマホーニー |
廣瀬航(兵庫) |
実7.5 |
B○ A△勝率11% EV-15% 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 13.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.2% / 期待値 -16% ※ 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11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+667% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
87.2% (オッズ暗示: 11.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 10.2% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.5% (オッズ暗示: 13.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 11.2% / 期待値 -16%
×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
2.7% (オッズ暗示: 4.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.7% / 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
1.8% (オッズ暗示: 26.3%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 22.9% / 期待値 -13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 22.2%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.7% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-81% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 5.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -15%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 21.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -46%
×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
0.9% (オッズ暗示: 13.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.3% / 期待値 -17%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-96% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 5.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.5% / 期待値 -29%
×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: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 -9%
💡 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
7
ジョーブラック
¥2,100
実8.8倍
期待値 +667%
❌不的中9着単勝 8.8倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブライトカラー 追込 |
下原理(兵庫) |
実7.4 |
△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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (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。 |
| 2 |
アフロジータ 差し |
笹田知(兵庫) |
実20.1 |
▽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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。 |
| 3 |
メイショウマサツラ 逃げ |
山本咲(兵庫) |
実20.4 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 4 |
ブリリアドロ |
塩津璃(兵庫) |
実4.6 |
▲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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。 |
| 5 |
アングラー |
田野豊(兵庫) |
実4.5 |
○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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。 |
| 6 |
アップップ 差し |
山本太(兵庫) |
実105.3 |
▽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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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 |
ジョーブラック 逃げ 推奨 |
吉村智(兵庫) |
実8.8 |
△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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。 |
| 8 |
サウンドアンフィニ 逃げ |
佐々世(兵庫) |
実19.7 |
▽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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。 |
| 9 |
ラストデュエル 追込 |
永井孝(兵庫) |
実55.4 |
▽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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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 |
レイナボニータ |
小牧太(兵庫) |
実3.8 |
◎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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.9% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。 |
| 11 |
ボールザマホーニー |
廣瀬航(兵庫) |
実7.5 |
△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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。 |
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11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
22.9% (オッズ暗示: 26.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.7% (オッズ暗示: 22.2%)
×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
11.8% (オッズ暗示: 21.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.3% (オッズ暗示: 13.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.2% (オッズ暗示: 13.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.2% (オッズ暗示: 11.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-15% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 5.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-29% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 5.0%)
×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
2.7% (オッズ暗示: 4.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.9%)
💡 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
7
ジョーブラック
¥2,100
実8.8倍
期待値 -11%
❌不的中9着単勝 8.8倍
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