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 |
ニューアスラーダ |
南部楓（兵庫） |
実22.5 |
B○ A▽勝率5% EV+18% 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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 4.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 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。 |
| 2 |
スミレブーケ |
土方颯（兵庫） |
実102.9 |
B▽ A▽勝率1% EV+42% 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。 |
| 3 |
ルクスパラディ |
渡瀬和（兵庫） |
実8.4 |
B× A△勝率10% EV-11% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 11.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -12% ※ 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 |
ブラックアスラーダ |
山本太（兵庫） |
実11.0 |
B△ A△勝率5% EV-40% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 9.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -40% ※ 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 |
シトロネット 推奨 |
新庄海（兵庫） |
実6.2 |
B△ A○勝率25% EV+57% 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 16.1%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.5% / 期待値 +58% ※ 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 |
エイシンバーマン |
長尾翼（兵庫） |
実44.9 |
B▲ A▽勝率2% EV+1% 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) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 2.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 +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。 |
| 7 |
ジェントルショット 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実34.4 |
B× A▽勝率3% EV-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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -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。 |
| 8 |
アカノストロング |
高畑皓（兵庫） |
実1.8 |
B△ A×勝率26% EV-53% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 55.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.0% / 期待値 -53% ※ 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 |
キョウワグロリア |
竹村達（兵庫） |
実8.7 |
B× A△勝率9% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 11.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.4% / 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。 |
| 10 |
アネモスエルピーダ 先行 推奨 |
板野央（兵庫） |
実8.9 |
B◎ A▲勝率12% EV+3% 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) +514% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 69.0% (オッズ暗示: 11.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。 |
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)
+514% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
69.0% (オッズ暗示: 11.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.6% / 期待値 +4%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+79% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 4.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 +18%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+258% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 2.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.3% / 期待値 +1%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-59% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.6% (オッズ暗示: 16.1%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 25.5% / 期待値 +58%
×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
3.2% (オッズ暗示: 9.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 -40%
×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
2.2% (オッズ暗示: 55.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 26.0% / 期待値 -53%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+31% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 +43%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 11.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.4% / 期待値 -19%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-74% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -7%
×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
0.2% (オッズ暗示: 11.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.5% / 期待値 -12%
💡 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
シトロネット
¥200
実6.2倍
期待値 -59%
❌不的中3着単勝 6.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
アネモスエルピーダ
¥1,600
確定7.3倍
期待値 +514%
🎯的中1着確定 7.3倍11,680円
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ニューアスラーダ |
南部楓（兵庫） |
実22.5 |
▽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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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 |
スミレブーケ |
土方颯（兵庫） |
実102.9 |
▽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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (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 |
ルクスパラディ |
渡瀬和（兵庫） |
実8.4 |
△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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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 |
ブラックアスラーダ |
山本太（兵庫） |
実11.0 |
△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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。 |
| 5 |
シトロネット 推奨 |
新庄海（兵庫） |
実6.2 |
○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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。 |
| 6 |
エイシンバーマン |
長尾翼（兵庫） |
実44.9 |
▽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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (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。 |
| 7 |
ジェントルショット 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実34.4 |
▽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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。 |
| 8 |
アカノストロング |
高畑皓（兵庫） |
実1.8 |
×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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.0% (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。 |
| 9 |
キョウワグロリア |
竹村達（兵庫） |
実8.7 |
△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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。 |
| 10 |
アネモスエルピーダ 先行 推奨 |
板野央（兵庫） |
実8.9 |
▲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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。 |
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)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
26.0% (オッズ暗示: 55.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+57% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
25.5% (オッズ暗示: 16.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
11.6% (オッズ暗示: 11.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.5% (オッズ暗示: 11.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.4% (オッズ暗示: 11.5%)
×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
5.4% (オッズ暗示: 9.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+18% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 4.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 2.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+1% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.2%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.0%)
💡 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
シトロネット
¥200
実6.2倍
期待値 +58%
❌不的中3着単勝 6.2倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
10
アネモスエルピーダ
¥1,600
確定7.3倍
期待値 +4%
🎯的中1着確定 7.3倍11,680円
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