園田 1R 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 |
モイスチャー 逃げ |
吉村智（兵庫） |
実1.8 |
B🌟◎ A◎勝率29% EV-47% 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 55.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.9% / 期待値 -48% ※ 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 |
セイウンダキシメテ |
塩津璃（兵庫） |
実99.7 |
B× A▽勝率2% EV+106% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +107% ※ 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 |
チョウモーレツ |
新庄海（兵庫） |
実157.4 |
B× A▽勝率1% EV+42% 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 0.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +42% ※ 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 |
ジーティーパール |
高畑皓（兵庫） |
実38.8 |
B△ A▽勝率3% EV+30% 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 0.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 +30% ※ 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 |
スカイピース |
小谷哲（兵庫） |
実20.1 |
B× A△勝率4% EV-13% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 -14% ※ 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 |
エイシンオキクルミ 差し 推奨 |
永井孝（兵庫） |
実9.3 |
B○ A△勝率12% EV+8% 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) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.6% (オッズ暗示: 10.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。 |
| 7 |
ニシノオールマイト |
山本太（兵庫） |
実3.7 |
B△ A○勝率22% EV-20% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 27.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.6% / 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。 |
| 8 |
インタールード 逃げ |
下原理（兵庫） |
実6.5 |
B▲ A▲勝率17% EV+9% 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 15.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.9% / 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。 |
| 9 |
ビーザラキエスト |
山田雄（兵庫） |
実100.3 |
B× A▽勝率1% EV+18% 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) -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 1.2% / 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 |
ハイラブエナン |
佐々世（兵庫） |
実11.8 |
B△ A△勝率9% EV+8% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 8.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 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。 |
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)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
56.5% (オッズ暗示: 55.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 28.9% / 期待値 -48%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+212% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
33.6% (オッズ暗示: 10.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 11.6% / 期待値 +8%
×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
9.3% (オッズ暗示: 15.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 16.9% / 期待値 +10%
×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
0.5% (オッズ暗示: 8.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.2% / 期待値 +8%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 27.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.6% / 期待値 -20%
×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: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 +30%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 5.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 -14%
×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: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +107%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +42%
×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 1.2% / 期待値 +18%
💡 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
エイシンオキクルミ
¥600
実9.3倍
期待値 +213%
❌不的中3着単勝 9.3倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
モイスチャー 逃げ |
吉村智（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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (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 |
セイウンダキシメテ |
塩津璃（兵庫） |
実99.7 |
▽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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 3 |
チョウモーレツ |
新庄海（兵庫） |
実157.4 |
▽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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。 |
| 4 |
ジーティーパール |
高畑皓（兵庫） |
実38.8 |
▽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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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 |
スカイピース |
小谷哲（兵庫） |
実20.1 |
△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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (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。 |
| 6 |
エイシンオキクルミ 差し 推奨 |
永井孝（兵庫） |
実9.3 |
△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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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 |
ニシノオールマイト |
山本太（兵庫） |
実3.7 |
○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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。 |
| 8 |
インタールード 逃げ |
下原理（兵庫） |
実6.5 |
▲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 16.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。 |
| 9 |
ビーザラキエスト |
山田雄（兵庫） |
実100.3 |
▽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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 10 |
ハイラブエナン |
佐々世（兵庫） |
実11.8 |
△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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。 |
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)
-48% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
28.9% (オッズ暗示: 55.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.6% (オッズ暗示: 27.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
16.9% (オッズ暗示: 15.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.6% (オッズ暗示: 10.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+8% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 8.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-14% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 5.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+106% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 1.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.6%)
💡 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
エイシンオキクルミ
¥600
実9.3倍
期待値 +8%
❌不的中3着単勝 9.3倍
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