園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コウジュンケムク	吉村智（兵庫）	実11.1	B▲ A▲勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 9.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 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。
2	スノーウィザード推奨	小牧太（兵庫）	実5.2	B🌟◎ A○勝率26% EV+34% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率56% × オッズ5.2倍で期待値+191%の有力候補（騎手は近50戦勝率38%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +191% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.1% (オッズ暗示: 19.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.8% / 期待値 +34% ※ 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	チェリースコール	井上幹（兵庫）	実56.8	B△ A▽勝率1% EV-32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.2% / 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。
4	リンゴヒメ	小谷哲（兵庫）	実15.1	B△ A△勝率6% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
5	ヤクモフローラ	塩津璃（兵庫）	実32.7	B△ A△勝率3% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.9% / 期待値 -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	スマイルハピネス	山本咲（兵庫）	実54.7	B× A△勝率2% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.7% / 期待値 -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	マルサンダー	廣瀬航（兵庫）	実1.1	B○ A🌟◎勝率54% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 32.9% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 53.8% / 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。

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の本命

A推奨B推奨Aモデル ○

スノーウィザード

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

5.2倍

AI期待値

+191%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7マルサンダー

1.1倍

EV -63%

▲A:▲1コウジュンケムク

11.1倍

EV -22%

出走馬全7頭

◎A:○2

スノーウィザード

小牧太（兵庫）

5.2倍

+191%

›

○A:◎7

マルサンダー

廣瀬航（兵庫）

1.1倍

-63%

›

▲A:▲1

コウジュンケムク

吉村智（兵庫）

11.1倍

-22%

›

△A:△4

リンゴヒメ

小谷哲（兵庫）

15.1倍

-79%

›

△A:△5

ヤクモフローラ

塩津璃（兵庫）

32.7倍

-69%

›

△A:▽3

チェリースコール

井上幹（兵庫）

56.8倍

-47%

›

×A:△6

スマイルハピネス

山本咲（兵庫）

54.7倍

-57%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 2 スノーウィザード ¥200 実5.2倍期待値 +192% ❌不的中4着単勝 5.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 スノーウィザード ¥1,100 実5.2倍期待値 +192% ❌不的中4着単勝 5.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コウジュンケムク	吉村智（兵庫）	実11.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
2	スノーウィザード推奨	小牧太（兵庫）	実5.2	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（騎手は近50戦勝率38%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 25.8% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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。
3	チェリースコール	井上幹（兵庫）	実56.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 1.2% (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。
4	リンゴヒメ	小谷哲（兵庫）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	ヤクモフローラ	塩津璃（兵庫）	実32.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
6	スマイルハピネス	山本咲（兵庫）	実54.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	マルサンダー	廣瀬航（兵庫）	実1.1	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 53.8% (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の本命

AI評価1位

マルサンダー

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2スノーウィザード

5.2倍

EV +34%

▲1コウジュンケムク

11.1倍

EV -10%

出走馬全7頭

◎7

マルサンダー

廣瀬航（兵庫）

1.1倍

-40%

›

○2

スノーウィザード

小牧太（兵庫）

5.2倍

+34%

›

▲1

コウジュンケムク

吉村智（兵庫）

11.1倍

-10%

›

△4

リンゴヒメ

小谷哲（兵庫）

15.1倍

-2%

›

△5

ヤクモフローラ

塩津璃（兵庫）

32.7倍

-5%

›

△6

スマイルハピネス

山本咲（兵庫）

54.7倍

-8%

›

▽3

チェリースコール

井上幹（兵庫）

56.8倍

-32%

›

💡 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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

単勝 2 スノーウィザード ¥200 実5.2倍期待値 +34% ❌不的中4着単勝 5.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 スノーウィザード ¥1,100 実5.2倍期待値 +34% ❌不的中4着単勝 5.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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