園田 10R 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 |
リュウノヒナコ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実35.1 |
B▽ A▽勝率2% EV-29% 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。 |
| 2 |
コモリボルダー |
山本咲（兵庫） |
実72.7 |
B× A▽勝率1% EV-1% 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.4% / 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。 |
| 3 |
カネトシクラッチ 自在 |
高橋洸（兵庫） |
実100.6 |
B▽ A▽勝率1% EV+9% 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 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。 |
| 4 |
モノノフイエロー |
永井孝（兵庫） |
実10.9 |
B△ A△勝率5% EV-45% 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 9.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -45% ※ 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 |
メイショウオニテ 逃げ |
南部楓（兵庫） |
実6.8 |
B△ A▲勝率12% EV-18% 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 14.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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。 |
| 6 |
ラクスガウディ |
竹村達（兵庫） |
実115.4 |
B× A▽勝率1% EV+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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.9% / 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。 |
| 7 |
イレブンアップ |
佐々世（兵庫） |
実18.6 |
B× A×勝率2% EV-66% 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -67% ※ 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 |
ポム 逃げ |
杉浦健（兵庫） |
実4.2 |
B🌟◎ A○勝率26% EV+10% 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 35.6% (オッズ暗示: 23.8%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.2% / 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 |
アシャンテガール |
井上幹（兵庫） |
実14.8 |
B× A▽勝率4% EV-44% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -44% ※ 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 |
ラレイナデオロ |
廣瀬航（兵庫） |
実2.5 |
B▲ A◎勝率27% EV-31% 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 40.0%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.3% / 期待値 -32% ※ 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。 |
| 11 |
ヘシキリ 逃げ |
渡瀬和（兵庫） |
実10.8 |
B△ A△勝率10% EV+7% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 6.2% (オッズ暗示: 9.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。 |
| 12 |
エイラク 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実9.0 |
B○ A△勝率9% EV-21% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 11.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 -21% ※ 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12頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
35.6% (オッズ暗示: 23.8%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 26.2% / 期待値 +10%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+45% (妙味あり)
AI 予想勝率
16.1% (オッズ暗示: 11.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 -21%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-66% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
13.4% (オッズ暗示: 40.0%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 27.3% / 期待値 -32%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
13.4% (オッズ暗示: 14.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.9% / 期待値 -19%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.0% (オッズ暗示: 9.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -45%
×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
6.2% (オッズ暗示: 9.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 +7%
×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
2.6% (オッズ暗示: 6.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 5.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -67%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-46% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 2.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -30%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+55% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 +10%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.1% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.4% / 期待値 -1%
×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 12位 / 勝率 0.9% / 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
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
12
エイラク
¥100
実9.0倍
期待値 +45%
❌不的中6着単勝 9.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
リュウノヒナコ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実35.1 |
▽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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
| 2 |
コモリボルダー |
山本咲（兵庫） |
実72.7 |
▽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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。 |
| 3 |
カネトシクラッチ 自在 |
高橋洸（兵庫） |
実100.6 |
▽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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。 |
| 4 |
モノノフイエロー |
永井孝（兵庫） |
実10.9 |
△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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。 |
| 5 |
メイショウオニテ 逃げ |
南部楓（兵庫） |
実6.8 |
▲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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。 |
| 6 |
ラクスガウディ |
竹村達（兵庫） |
実115.4 |
▽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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 7 |
イレブンアップ |
佐々世（兵庫） |
実18.6 |
×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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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 |
ポム 逃げ |
杉浦健（兵庫） |
実4.2 |
○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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.2% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。 |
| 9 |
アシャンテガール |
井上幹（兵庫） |
実14.8 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。 |
| 10 |
ラレイナデオロ |
廣瀬航（兵庫） |
実2.5 |
◎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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。 |
| 11 |
ヘシキリ 逃げ |
渡瀬和（兵庫） |
実10.8 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。 |
| 12 |
エイラク 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実9.0 |
△詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。 |
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12頭
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-32% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
27.3% (オッズ暗示: 40.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
26.2% (オッズ暗示: 23.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
11.9% (オッズ暗示: 14.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+7% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 9.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 11.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.0% (オッズ暗示: 9.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 6.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-30% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 2.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-67% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 5.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-1% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 1.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+9% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 1.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.9%)
💡 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
12
エイラク
¥100
実9.0倍
期待値 -21%
❌不的中6着単勝 9.0倍
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