園田 7R 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 |
ピースラッキー |
南部楓（兵庫） |
実41.9 |
B△ A△勝率2% EV-2% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -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。 |
| 2 |
チョッパスニー |
廣瀬航（兵庫） |
実4.1 |
B🌟◎ A○勝率31% EV+27% 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 24.4%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.1% / 期待値 +28% ※ 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 |
ハッピーモンスター 逃げ 推奨 |
松木大（兵庫） |
実12.0 |
B▲ A△勝率13% EV+51% 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 8.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.6% / 期待値 +52% ※ 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 |
クロボタン |
田野豊（兵庫） |
実1.3 |
B○ A×勝率34% EV-55% 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.0% (オッズ暗示: 76.9%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.0% / 期待値 -56% ※ 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 |
アグネスサンキ |
吉村智（兵庫） |
実7.4 |
B△ A▲勝率15% EV+11% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 13.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 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 |
アクイール |
杉浦健（兵庫） |
実29.9 |
B△ A△勝率5% EV+46% 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 3.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 +47% ※ 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6頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+85% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
45.4% (オッズ暗示: 24.4%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 31.1% / 期待値 +28%
×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
40.0% (オッズ暗示: 76.9%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 34.0% / 期待値 -56%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 8.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.6% / 期待値 +52%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 3.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 +47%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 13.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 +11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-97% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 2.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -3%
💡 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
3
ハッピーモンスター
¥100
実12.0倍
期待値 +52%
❌不的中4着単勝 12.0倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
ハッピーモンスター
¥100
実12.0倍
期待値 +52%
❌不的中4着単勝 12.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ピースラッキー |
南部楓（兵庫） |
実41.9 |
△詳細▼ |
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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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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 |
チョッパスニー |
廣瀬航（兵庫） |
実4.1 |
○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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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 |
ハッピーモンスター 逃げ 推奨 |
松木大（兵庫） |
実12.0 |
△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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。 |
| 4 |
クロボタン |
田野豊（兵庫） |
実1.3 |
×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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。 |
| 5 |
アグネスサンキ |
吉村智（兵庫） |
実7.4 |
▲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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.1% (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。 |
| 6 |
アクイール |
杉浦健（兵庫） |
実29.9 |
△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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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6頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
34.0% (オッズ暗示: 76.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+27% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
31.1% (オッズ暗示: 24.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
15.1% (オッズ暗示: 13.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+51% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 8.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+46% (妙味あり)
AI 予想勝率
4.9% (オッズ暗示: 3.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.4%)
💡 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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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
3
ハッピーモンスター
¥100
実12.0倍
期待値 +52%
❌不的中4着単勝 12.0倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
ハッピーモンスター
¥100
実12.0倍
期待値 +52%
❌不的中4着単勝 12.0倍
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