園田 7R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブチエーコウネ |
小谷哲（兵庫） |
実117.7 |
B× A▽勝率1% EV+62% 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) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +62% ※ 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 |
ブラックレイ |
渡瀬和（兵庫） |
実12.7 |
B△ A△勝率11% EV+36% 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 7.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。 |
| 3 |
レディーペガサス |
田野豊（兵庫） |
実14.0 |
B× A△勝率6% EV-20% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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。 |
| 4 |
シェナスカイ |
廣瀬航（兵庫） |
実7.8 |
B△ A▲勝率18% EV+38% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 12.8%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.7% / 期待値 +38% ※ 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 |
ブザービーター 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実10.2 |
B◎ A○勝率19% EV+96% 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) +786% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.9% (オッズ暗示: 9.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。 |
| 6 |
メイショウマツリ |
松木大（兵庫） |
実35.1 |
B○ A△勝率7% EV+147% 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) +136% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 +147% ※ 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 |
グティ 逃げ |
井上幹（兵庫） |
実161.5 |
B△ A▽勝率2% EV+182% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +182% ※ 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 |
ニンカリ 自在 |
福原杏（兵庫） |
実100.2 |
B× A▽勝率2% EV+125% 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 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +126% ※ 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 |
ツキムスビ 先行 |
吉村智（兵庫） |
実1.2 |
B▲ A×勝率31% EV-62% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 83.3%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.4% / 期待値 -62% ※ 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 |
リングベルガール |
杉浦健（兵庫） |
実49.4 |
B× A▽勝率3% EV+38% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 +38% ※ 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)
+786% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
86.9% (オッズ暗示: 9.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 +96%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+136% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 +147%
×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
3.7% (オッズ暗示: 83.3%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 31.4% / 期待値 -62%
×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
1.1% (オッズ暗示: 12.8%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 17.7% / 期待値 +38%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 7.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.7% / 期待値 +36%
×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
0.4% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 +182%
×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: 7.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -20%
×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: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 +38%
×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 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +126%
×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 1.4% / 期待値 +62%
💡 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
5
ブザービーター
¥200
実10.2倍
期待値 +786%
❌不的中2着単勝 10.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ブザービーター
¥2,100
実10.2倍
期待値 +786%
❌不的中2着単勝 10.2倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ブチエーコウネ |
小谷哲（兵庫） |
実117.7 |
▽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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。 |
| 2 |
ブラックレイ |
渡瀬和（兵庫） |
実12.7 |
△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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。 |
| 3 |
レディーペガサス |
田野豊（兵庫） |
実14.0 |
△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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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 |
シェナスカイ |
廣瀬航（兵庫） |
実7.8 |
▲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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。 |
| 5 |
ブザービーター 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実10.2 |
○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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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 |
メイショウマツリ |
松木大（兵庫） |
実35.1 |
△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) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
| 7 |
グティ 逃げ |
井上幹（兵庫） |
実161.5 |
▽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) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。 |
| 8 |
ニンカリ 自在 |
福原杏（兵庫） |
実100.2 |
▽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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。 |
| 9 |
ツキムスビ 先行 |
吉村智（兵庫） |
実1.2 |
×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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.4% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。 |
| 10 |
リングベルガール |
杉浦健（兵庫） |
実49.4 |
▽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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。 |
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)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
31.4% (オッズ暗示: 83.3%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
19.2% (オッズ暗示: 9.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 12.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
10.7% (オッズ暗示: 7.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+147% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 2.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.7% (オッズ暗示: 7.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 2.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+125% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+182% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 0.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+62% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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
5
ブザービーター
¥200
実10.2倍
期待値 +96%
❌不的中2着単勝 10.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ブザービーター
¥2,100
実10.2倍
期待値 +96%
❌不的中2着単勝 10.2倍
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