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 |
テーオーパーソナル |
山本咲（兵庫） |
実203.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+236% 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.5%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 +236% ※ 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 |
テイケイアンジェ |
佐々世（兵庫） |
実163.0 |
B× A▽勝率1% EV+92% 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) -97% (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 1.2% / 期待値 +93% ※ 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 |
ヨウタウッドテール |
竹村達（兵庫） |
実16.3 |
B△ A△勝率7% EV+17% 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。 |
| 4 |
フルリール |
永井孝（兵庫） |
実55.3 |
B△ A▽勝率4% EV+111% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 +112% ※ 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 |
ララヴァニーユ |
小谷哲（兵庫） |
実2.7 |
B▲ A○勝率22% EV-41% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 37.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 -41% ※ 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 |
ベスポジ 逃げ |
小牧太（兵庫） |
実4.5 |
B🌟◎ A△勝率15% EV-32% 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) +176% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 61.4% (オッズ暗示: 22.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.9% / 期待値 -33% ※ 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 |
ラプスドール |
廣瀬航（兵庫） |
実19.7 |
B× A△勝率5% EV+3% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 5.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。 |
| 8 |
ジャスティントレノ |
吉村智（兵庫） |
実4.4 |
B○ A▲勝率20% EV-11% 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 29.6% (オッズ暗示: 22.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 20.1% / 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。 |
| 9 |
ミヤグリフォン |
下原理（兵庫） |
実3.5 |
B△ A◎勝率22% EV-23% 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 28.6%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 21.9% / 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。 |
| 10 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実70.4 |
B× A▽勝率2% EV+48% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +49% ※ 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)
+176% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
61.4% (オッズ暗示: 22.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 14.9% / 期待値 -33%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
29.6% (オッズ暗示: 22.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 20.1% / 期待値 -11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 37.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.8% / 期待値 -41%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-91% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 28.6%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 21.9% / 期待値 -23%
×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
1.6% (オッズ暗示: 6.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +18%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 +112%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-92% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 5.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.3% / 期待値 +4%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 0.5%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 +236%
×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: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +49%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 +93%
💡 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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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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
テーオーパーソナル |
山本咲（兵庫） |
実203.9 |
▽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) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (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。 |
| 2 |
テイケイアンジェ |
佐々世（兵庫） |
実163.0 |
▽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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (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。 |
| 3 |
ヨウタウッドテール |
竹村達（兵庫） |
実16.3 |
△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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。 |
| 4 |
フルリール |
永井孝（兵庫） |
実55.3 |
▽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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。 |
| 5 |
ララヴァニーユ |
小谷哲（兵庫） |
実2.7 |
○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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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 |
ベスポジ 逃げ |
小牧太（兵庫） |
実4.5 |
△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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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 |
ラプスドール |
廣瀬航（兵庫） |
実19.7 |
△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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。 |
| 8 |
ジャスティントレノ |
吉村智（兵庫） |
実4.4 |
▲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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。 |
| 9 |
ミヤグリフォン |
下原理（兵庫） |
実3.5 |
◎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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。 |
| 10 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実70.4 |
▽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) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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)
-23% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
21.9% (オッズ暗示: 28.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-41% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
21.8% (オッズ暗示: 37.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.1% (オッズ暗示: 22.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-33% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.9% (オッズ暗示: 22.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 6.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 5.1%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+111% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 1.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+48% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+236% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 0.5%)
🌟◎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
1.2% (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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このレースの展開シミュレーションはこちら
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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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