園田 4R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カドサンガンバル 逃げ |
山本咲（兵庫） |
実24.8 |
B△ A△勝率6% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.0%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.0% / 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 |
エコロアテナ |
大山真（兵庫） |
実16.2 |
B△ A△勝率8% EV+26% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。 |
| 3 |
メリーゴーラウンド 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実161.0 |
B× A▽勝率1% EV-8% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 -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 |
ブンブンマル |
山本太（兵庫） |
実48.1 |
B× A▽勝率2% EV+13% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。 |
| 5 |
アイムアクイーン |
下原理（兵庫） |
実1.1 |
B○ A○勝率34% EV-62% 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.9% (オッズ暗示: 90.9%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 34.1% / 期待値 -62% ※ 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 |
ラント |
川原正（兵庫） |
実144.0 |
B× A▽勝率1% EV+56% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.1% / 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。 |
| 7 |
フェスティーヴォ |
竹村達（兵庫） |
実123.8 |
B× A▽勝率2% EV+144% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +144% ※ 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 |
ダイシンサンディー 自在 推奨 |
吉村智（兵庫） |
実5.0 |
B🌟◎ A🌟◎勝率35% EV+72% 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) +224% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 64.9% (オッズ暗示: 20.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.6% / 期待値 +73% ※ 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 |
ベビーヴァギー 差し 推奨 |
佐々世（兵庫） |
実22.0 |
B▲ A▲勝率9% EV+92% 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 期待値 +92% ※ 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 |
シマノダイヤモンド |
長尾翼（兵庫） |
実42.8 |
B△ A△勝率3% EV+21% 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 +22% ※ 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)
+224% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
64.9% (オッズ暗示: 20.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 34.6% / 期待値 +73%
×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
31.9% (オッズ暗示: 90.9%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 34.1% / 期待値 -62%
×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
1.2% (オッズ暗示: 4.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 8.7% / 期待値 +92%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 4.0%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.0% / 期待値 +48%
×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: 6.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.8% / 期待値 +26%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-90% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 2.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 +22%
×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
0.1% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 +13%
×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: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 +144%
×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: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 +56%
×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 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 -9%
💡 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
9
ベビーヴァギー
¥100
実22.0倍
期待値 -73%
❌不的中6着単勝 22.0倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ダイシンサンディー
¥1,400
実5.0倍
期待値 +225%
❌不的中2着単勝 5.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カドサンガンバル 逃げ |
山本咲（兵庫） |
実24.8 |
△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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。 |
| 2 |
エコロアテナ |
大山真（兵庫） |
実16.2 |
△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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。 |
| 3 |
メリーゴーラウンド 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実161.0 |
▽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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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 |
ブンブンマル |
山本太（兵庫） |
実48.1 |
▽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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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 |
アイムアクイーン |
下原理（兵庫） |
実1.1 |
○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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.1% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。 |
| 6 |
ラント |
川原正（兵庫） |
実144.0 |
▽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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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 |
フェスティーヴォ |
竹村達（兵庫） |
実123.8 |
▽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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 8 |
ダイシンサンディー 自在 推奨 |
吉村智（兵庫） |
実5.0 |
🌟◎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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。 |
| 9 |
ベビーヴァギー 差し 推奨 |
佐々世（兵庫） |
実22.0 |
▲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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.7% (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。 |
| 10 |
シマノダイヤモンド |
長尾翼（兵庫） |
実42.8 |
△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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+72% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
34.6% (オッズ暗示: 20.0%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
34.1% (オッズ暗示: 90.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+92% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 4.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+26% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.8% (オッズ暗示: 6.2%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 4.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 2.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 2.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+144% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 0.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 0.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (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
-
単勝
9
ベビーヴァギー
¥100
実22.0倍
期待値 +92%
❌不的中6着単勝 22.0倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
8
ダイシンサンディー
¥1,400
実5.0倍
期待値 +73%
❌不的中2着単勝 5.0倍
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