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 |
マリーナサンライズ 自在 |
永井孝(兵庫) |
実56.6 |
B× A×勝率1% EV-57% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 -58% ※ 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 |
グランサントル |
杉浦健(兵庫) |
実1.9 |
B🌟◎ A🌟◎勝率42% EV-19% 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.8% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.3% / 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 |
ワローテル |
廣瀬航(兵庫) |
実14.5 |
B△ A△勝率3% EV-54% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -55% ※ 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 |
バーストオブカラー |
田野豊(兵庫) |
実47.7 |
B× A×勝率1% EV-57% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.1%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -57% ※ 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 |
サファリ 逃げ |
塩津璃(兵庫) |
実7.4 |
B△ A△勝率6% EV-55% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 13.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.0% / 期待値 -55% ※ 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 |
ダンスデミルリトン |
大山真(兵庫) |
実11.4 |
B△ A△勝率5% EV-40% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 8.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。 |
| 7 |
レゴリス |
笹田知(兵庫) |
実6.4 |
B× A▲勝率10% EV-34% 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 15.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.2% / 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。 |
| 8 |
メヘラーンガル |
小谷哲(兵庫) |
実14.7 |
B▲ A×勝率3% EV-60% 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 9 |
ゼットヒーロ 先行 推奨 |
佐々世(兵庫) |
実5.1 |
B○ A○勝率29% EV+47% 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 19.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.9% / 期待値 +47% ※ 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)
+53% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
80.8% (オッズ暗示: 52.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 42.3% / 期待値 -20%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-39% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.0% (オッズ暗示: 19.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 28.9% / 期待値 +47%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-17% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 6.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 -60%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-94% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 13.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.0% / 期待値 -55%
×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
0.6% (オッズ暗示: 8.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.2% / 期待値 -41%
×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
0.1% (オッズ暗示: 6.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.1% / 期待値 -55%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-100% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 15.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.2% / 期待値 -35%
×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: 2.1%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -57%
×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: 1.8%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 -58%
💡 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
ゼットヒーロ
¥200
実5.1倍
期待値 -39%
❌不的中3着単勝 5.1倍
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定(期待値プラスなし)
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
マリーナサンライズ 自在 |
永井孝(兵庫) |
実56.6 |
×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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。 |
| 2 |
グランサントル |
杉浦健(兵庫) |
実1.9 |
🌟◎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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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 |
ワローテル |
廣瀬航(兵庫) |
実14.5 |
△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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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 |
バーストオブカラー |
田野豊(兵庫) |
実47.7 |
×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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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 |
サファリ 逃げ |
塩津璃(兵庫) |
実7.4 |
△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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。 |
| 6 |
ダンスデミルリトン |
大山真(兵庫) |
実11.4 |
△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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。 |
| 7 |
レゴリス |
笹田知(兵庫) |
実6.4 |
▲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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。 |
| 8 |
メヘラーンガル |
小谷哲(兵庫) |
実14.7 |
×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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。 |
| 9 |
ゼットヒーロ 先行 推奨 |
佐々世(兵庫) |
実5.1 |
○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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。 |
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)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
42.3% (オッズ暗示: 52.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
28.9% (オッズ暗示: 19.6%)
×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
10.2% (オッズ暗示: 15.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 13.5%)
×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
5.2% (オッズ暗示: 8.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-55% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 6.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 6.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 2.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-58% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.8%)
💡 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
ゼットヒーロ
¥200
実5.1倍
期待値 +47%
❌不的中3着単勝 5.1倍
B. 市場除外+キャリブ
このモデルは本レース見送り判定(期待値プラスなし)
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