園田 2R 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 |
カシノスピリタス 推奨 |
下原理（兵庫） |
実17.6 |
B○ A▲勝率17% EV+201% 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) +505% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 34.4% (オッズ暗示: 5.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 +201% ※ 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 |
アンジェラスリング |
永井孝（兵庫） |
実16.9 |
B△ A△勝率7% EV+21% 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 5.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。 |
| 3 |
モーモーシャイン |
吉村智（兵庫） |
実4.6 |
B△ A○勝率18% EV-15% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 21.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -16% ※ 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 |
プリンセスロード |
高橋洸（兵庫） |
実60.5 |
B△ A△勝率3% EV+60% 詳細▼ |
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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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +60% ※ 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 |
モンゲーホープ |
杉浦健（兵庫） |
実38.0 |
B▲ A△勝率6% EV+121% 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) +438% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 2.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 +122% ※ 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 |
クラインアベニュー |
松木大（兵庫） |
実83.7 |
B× A▽勝率2% EV+38% 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: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 +38% ※ 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 |
マイクロフォン |
笹田知（兵庫） |
実1.1 |
B× A🌟◎勝率47% EV-48% 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.0% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.3% / 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。 |
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7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
43.0% (オッズ暗示: 90.9%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 47.3% / 期待値 -48%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+505% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
34.4% (オッズ暗示: 5.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 17.1% / 期待値 +201%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+438% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
14.2% (オッズ暗示: 2.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 +122%
×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
6.7% (オッズ暗示: 21.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 18.3% / 期待値 -16%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-78% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 5.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 +22%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-76% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 1.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +60%
×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: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 +38%
💡 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
1
カシノスピリタス
¥300
実17.6倍
期待値 +506%
❌不的中4着単勝 17.6倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
カシノスピリタス
¥700
実17.6倍
期待値 +506%
❌不的中4着単勝 17.6倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
カシノスピリタス 推奨 |
下原理（兵庫） |
実17.6 |
▲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) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。 |
| 2 |
アンジェラスリング |
永井孝（兵庫） |
実16.9 |
△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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。 |
| 3 |
モーモーシャイン |
吉村智（兵庫） |
実4.6 |
○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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。 |
| 4 |
プリンセスロード |
高橋洸（兵庫） |
実60.5 |
△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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。 |
| 5 |
モンゲーホープ |
杉浦健（兵庫） |
実38.0 |
△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) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。 |
| 6 |
クラインアベニュー |
松木大（兵庫） |
実83.7 |
▽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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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 |
マイクロフォン |
笹田知（兵庫） |
実1.1 |
🌟◎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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.3% (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。 |
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7頭
×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
47.3% (オッズ暗示: 90.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.3% (オッズ暗示: 21.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+201% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
17.1% (オッズ暗示: 5.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+21% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 5.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+121% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.8% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+60% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 1.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+38% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 1.2%)
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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
1
カシノスピリタス
¥300
実17.6倍
期待値 +201%
❌不的中4着単勝 17.6倍
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
1
カシノスピリタス
¥700
実17.6倍
期待値 +201%
❌不的中4着単勝 17.6倍
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