園田 6R 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 |
カツ 推奨 |
吉村智（兵庫） |
実22.4 |
B◎ A▽勝率5% EV+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) +640% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.0% (オッズ暗示: 4.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 +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 |
ニシノガランテ |
竹村達（兵庫） |
実41.4 |
B▽ A▽勝率2% EV-13% 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 3 |
シズカノウミ |
田野豊（兵庫） |
実18.0 |
B△ A△勝率5% EV-2% 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。 |
| 4 |
バイカル 逃げ |
南部楓（兵庫） |
実14.2 |
B△ A△勝率6% EV-17% 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 7.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。 |
| 5 |
トランスラン 自在 |
土方颯（兵庫） |
実8.6 |
B△ A△勝率14% EV+22% 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 11.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 +23% ※ 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 |
フドウミョウオウ |
佐々世（兵庫） |
実37.4 |
B× A▽勝率2% EV-10% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。 |
| 7 |
ウィンビュー |
塩津璃（兵庫） |
実6.4 |
B○ A▲勝率15% EV-2% 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) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 15.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 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。 |
| 8 |
チェリースカヤ |
高畑皓（兵庫） |
実214.8 |
B× A▽勝率1% EV+9% 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 12位 / 勝率 0.5% / 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。 |
| 9 |
ラヴスティンガー 逃げ |
下原理（兵庫） |
実1.7 |
B▲ A×勝率27% EV-54% 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 58.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.0% / 期待値 -54% ※ 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 |
ナムラマフィン 自在 |
小谷哲（兵庫） |
実78.3 |
B× A▽勝率1% 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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 |
センドネージュ |
永井孝（兵庫） |
実101.9 |
B× A▽勝率1% EV+13% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。 |
| 12 |
セイウンスペリオル |
廣瀬航（兵庫） |
実5.9 |
B× A○勝率20% EV+19% 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 16.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 +19% ※ 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)
+640% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
33.0% (オッズ暗示: 4.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.6% / 期待値 +4%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+93% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
30.2% (オッズ暗示: 15.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.3% / 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
9.8% (オッズ暗示: 58.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 27.0% / 期待値 -54%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.1% (オッズ暗示: 11.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 +23%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 7.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -17%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 5.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -2%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+90% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -13%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-82% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 16.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 +19%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-87% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 2.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -8%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-65% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.3% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 +13%
×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 0.5% / 期待値 +10%
💡 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
1
カツ
¥700
実22.4倍
期待値 +640%
❌不的中8着単勝 22.4倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カツ 推奨 |
吉村智（兵庫） |
実22.4 |
▽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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
ニシノガランテ |
竹村達（兵庫） |
実41.4 |
▽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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 3 |
シズカノウミ |
田野豊（兵庫） |
実18.0 |
△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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。 |
| 4 |
バイカル 逃げ |
南部楓（兵庫） |
実14.2 |
△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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。 |
| 5 |
トランスラン 自在 |
土方颯（兵庫） |
実8.6 |
△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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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 |
フドウミョウオウ |
佐々世（兵庫） |
実37.4 |
▽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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 7 |
ウィンビュー |
塩津璃（兵庫） |
実6.4 |
▲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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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 |
チェリースカヤ |
高畑皓（兵庫） |
実214.8 |
▽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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。 |
| 9 |
ラヴスティンガー 逃げ |
下原理（兵庫） |
実1.7 |
×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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.0% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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 |
ナムラマフィン 自在 |
小谷哲（兵庫） |
実78.3 |
▽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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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 |
センドネージュ |
永井孝（兵庫） |
実101.9 |
▽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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。 |
| 12 |
セイウンスペリオル |
廣瀬航（兵庫） |
実5.9 |
○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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。 |
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)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
27.0% (オッズ暗示: 58.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
20.2% (オッズ暗示: 16.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
15.3% (オッズ暗示: 15.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+22% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
14.3% (オッズ暗示: 11.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 7.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.4% (オッズ暗示: 5.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+4% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 4.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 2.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 2.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-8% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.5% (オッズ暗示: 0.5%)
💡 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
1
カツ
¥700
実22.4倍
期待値 +4%
❌不的中8着単勝 22.4倍
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