園田 5R 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 |
クライオブジアース |
土方颯（兵庫） |
実3.0 |
B▲ A○勝率24% EV-27% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 33.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.0% / 期待値 -28% ※ 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 |
ララアンセストラル |
小牧太（兵庫） |
実3.8 |
B○ A🌟◎勝率31% EV+19% 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.2% (オッズ暗示: 26.3%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.5% / 期待値 +20% ※ 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 |
シンパティア |
杉浦健（兵庫） |
実13.1 |
B△ A△勝率5% EV-34% 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 0.1% (オッズ暗示: 7.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -35% ※ 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 |
アウトサイドベット |
小谷周（兵庫） |
実21.9 |
B× A▽勝率3% EV-37% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。 |
| 5 |
メイショウマサカリ |
福原杏（兵庫） |
実5.8 |
B△ A△勝率9% EV-45% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 17.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -46% ※ 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 |
ユイノオトコヤマ |
田野豊（兵庫） |
実10.6 |
B△ A△勝率7% EV-27% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 9.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -28% ※ 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 |
メタルメタリカ |
高畑皓（兵庫） |
実41.9 |
B× A▽勝率1% EV-49% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -50% ※ 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 |
バチェロレックス |
佐々世（兵庫） |
実4.1 |
B🌟◎ A▲勝率18% EV-24% 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) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 66.0% (オッズ暗示: 24.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.3% / 期待値 -25% ※ 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 |
クリスプレミアム |
渡瀬和（兵庫） |
実94.3 |
B× A▽勝率1% EV-3% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 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9頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+170% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
66.0% (オッズ暗示: 24.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 18.3% / 期待値 -25%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
27.2% (オッズ暗示: 26.3%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 31.5% / 期待値 +20%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.3% (オッズ暗示: 33.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 24.0% / 期待値 -28%
×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
0.8% (オッズ暗示: 17.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.3% / 期待値 -46%
×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
0.3% (オッズ暗示: 9.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 -28%
×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
0.1% (オッズ暗示: 7.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.0% / 期待値 -35%
×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
0.1% (オッズ暗示: 4.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -38%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 -4%
×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 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -50%
💡 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
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 |
クライオブジアース |
土方颯（兵庫） |
実3.0 |
○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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.0% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。 |
| 2 |
ララアンセストラル |
小牧太（兵庫） |
実3.8 |
🌟◎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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 31.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。 |
| 3 |
シンパティア |
杉浦健（兵庫） |
実13.1 |
△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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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 |
アウトサイドベット |
小谷周（兵庫） |
実21.9 |
▽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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。 |
| 5 |
メイショウマサカリ |
福原杏（兵庫） |
実5.8 |
△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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。 |
| 6 |
ユイノオトコヤマ |
田野豊（兵庫） |
実10.6 |
△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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。 |
| 7 |
メタルメタリカ |
高畑皓（兵庫） |
実41.9 |
▽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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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 |
バチェロレックス |
佐々世（兵庫） |
実4.1 |
▲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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。 |
| 9 |
クリスプレミアム |
渡瀬和（兵庫） |
実94.3 |
▽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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
31.5% (オッズ暗示: 26.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
24.0% (オッズ暗示: 33.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
18.3% (オッズ暗示: 24.4%)
×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
9.3% (オッズ暗示: 17.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.8% (オッズ暗示: 9.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-35% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.0% (オッズ暗示: 7.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 4.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-50% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 2.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 1.1%)
💡 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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