園田 9R 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 |
ギャラン 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実41.4 |
B× A△勝率3% EV+28% 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 6位 / 勝率 3.1% / 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。 |
| 2 |
アレナトーレ 逃げ |
小谷哲（兵庫） |
実4.8 |
B○ A○勝率20% EV-6% 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 20.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 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。 |
| 3 |
マリーナサンライズ 自在 |
永井孝（兵庫） |
実51.3 |
B× A▽勝率1% EV-46% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 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。 |
| 4 |
ラムセスノムスメ |
小谷周（兵庫） |
実62.4 |
B△ A▽勝率1% EV-26% 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) +526% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。 |
| 5 |
ルクスアンジュ |
南部楓（兵庫） |
実46.4 |
B△ A▽勝率2% EV-10% 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 期待値 -10% ※ 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 |
タマゴ |
吉村智（兵庫） |
実1.4 |
B△ A🌟◎勝率42% EV-41% 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.8% / 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。 |
| 7 |
ブリオーニ 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実7.6 |
B🌟◎ A△勝率8% EV-42% 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) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.7% (オッズ暗示: 13.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -43% ※ 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 |
テイケイリノ 推奨 |
廣瀬航（兵庫） |
実9.4 |
B▲ A▲勝率18% EV+66% 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 10.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.7% / 期待値 +66% ※ 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 |
ナチュラル |
福原杏（兵庫） |
実20.8 |
B× A△勝率6% EV+26% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +27% ※ 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)
+247% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
45.7% (オッズ暗示: 13.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -43%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+5% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
21.9% (オッズ暗示: 20.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.6% / 期待値 -6%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.8% (オッズ暗示: 10.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 17.7% / 期待値 +66%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+526% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
10.0% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -26%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 71.4%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 41.8% / 期待値 -41%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+6% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.9% / 期待値 -10%
×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: 4.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.1% / 期待値 +27%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -46%
×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 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 +29%
💡 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
8
テイケイリノ
¥100
実9.4倍
期待値 +11%
❌不的中2着単勝 9.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
7
ブリオーニ
¥900
確定7.7倍
期待値 +247%
🎯的中1着確定 7.7倍6,930円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ギャラン 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実41.4 |
△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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。 |
| 2 |
アレナトーレ 逃げ |
小谷哲（兵庫） |
実4.8 |
○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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。 |
| 3 |
マリーナサンライズ 自在 |
永井孝（兵庫） |
実51.3 |
▽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 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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 |
ラムセスノムスメ |
小谷周（兵庫） |
実62.4 |
▽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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 5 |
ルクスアンジュ |
南部楓（兵庫） |
実46.4 |
▽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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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 |
タマゴ |
吉村智（兵庫） |
実1.4 |
🌟◎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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。 |
| 7 |
ブリオーニ 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実7.6 |
△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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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 |
テイケイリノ 推奨 |
廣瀬航（兵庫） |
実9.4 |
▲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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.7% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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 |
ナチュラル |
福原杏（兵庫） |
実20.8 |
△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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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
41.8% (オッズ暗示: 71.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-6% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.6% (オッズ暗示: 20.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
17.7% (オッズ暗示: 10.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-43% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.5% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+26% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
6.1% (オッズ暗示: 4.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+28% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 2.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-10% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.9% (オッズ暗示: 2.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.6%)
×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
1.0% (オッズ暗示: 1.9%)
💡 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
-
単勝
8
テイケイリノ
¥100
実9.4倍
期待値 +66%
❌不的中2着単勝 9.4倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
7
ブリオーニ
¥900
確定7.7倍
期待値 -43%
🎯的中1着確定 7.7倍6,930円
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