園田 2R 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 |
ノーブルフェスタ 逃げ |
田野豊（兵庫） |
実2.2 |
B○ A▲勝率12% EV-72% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 45.5%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 -73% ※ 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 |
セトノダイヤモンド 逃げ |
永井孝（兵庫） |
実53.9 |
B△ A△勝率3% EV+47% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 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。 |
| 3 |
ピエスダルジャン |
吉村智（兵庫） |
実63.6 |
B× A▽勝率2% EV+30% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 4 |
エイシンキリバス |
川原正（兵庫） |
実1.5 |
B🌟◎ A🌟◎勝率58% EV-12% 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 95.0% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.1% / 期待値 -13% ※ 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 |
エピックデイ 差し |
佐々世（兵庫） |
実122.0 |
B× A▽勝率1% EV-21% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.6% / 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。 |
| 6 |
ナムラダニー |
下原理（兵庫） |
実45.4 |
B△ A△勝率7% EV+196% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +197% ※ 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 |
キンショーグローレ |
廣瀬航（兵庫） |
実201.8 |
B× A▽勝率1% EV+36% 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 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 +37% ※ 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 |
フロストシティ 差し |
土方颯（兵庫） |
実55.3 |
B△ A△勝率3% EV+60% 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) -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 5位 / 勝率 2.9% / 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 |
カドサンガンバル 自在 推奨 |
山本咲（兵庫） |
実21.9 |
B▲ A○勝率13% EV+186% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.6%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 +186% ※ 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 |
セイウンダキシメテ 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実99.4 |
B× A▽勝率1% EV-2% 詳細▼ |
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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) -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 1.0% / 期待値 -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。 |
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10頭
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+42% (妙味あり)
AI 予想勝率
95.0% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 58.1% / 期待値 -13%
×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
3.7% (オッズ暗示: 45.5%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 -73%
×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
1.1% (オッズ暗示: 4.6%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 13.1% / 期待値 +186%
×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
0.1% (オッズ暗示: 2.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 +197%
×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: 1.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 +48%
×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 5位 / 勝率 2.9% / 期待値 +60%
×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
0.0% (オッズ暗示: 0.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 -21%
×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 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 +30%
×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 1.0% / 期待値 -2%
×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 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 +37%
💡 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
カドサンガンバル
実21.9倍
期待値 -76%
❌不的中2着単勝 21.9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 |
ノーブルフェスタ 逃げ |
田野豊（兵庫） |
実2.2 |
▲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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。 |
| 2 |
セトノダイヤモンド 逃げ |
永井孝（兵庫） |
実53.9 |
△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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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 |
ピエスダルジャン |
吉村智（兵庫） |
実63.6 |
▽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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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 |
エイシンキリバス |
川原正（兵庫） |
実1.5 |
🌟◎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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.1% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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 |
エピックデイ 差し |
佐々世（兵庫） |
実122.0 |
▽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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。 |
| 6 |
ナムラダニー |
下原理（兵庫） |
実45.4 |
△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) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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 |
キンショーグローレ |
廣瀬航（兵庫） |
実201.8 |
▽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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。 |
| 8 |
フロストシティ 差し |
土方颯（兵庫） |
実55.3 |
△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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (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。 |
| 9 |
カドサンガンバル 自在 推奨 |
山本咲（兵庫） |
実21.9 |
○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) +186% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.1% (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。 |
| 10 |
セイウンダキシメテ 追込 |
塩津璃（兵庫） |
実99.4 |
▽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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。 |
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10頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-13% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
58.1% (オッズ暗示: 66.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+186% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
13.1% (オッズ暗示: 4.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
12.3% (オッズ暗示: 45.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+196% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.5% (オッズ暗示: 2.2%)
🌟◎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
2.9% (オッズ暗示: 1.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+47% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 1.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+30% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 1.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 1.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 0.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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。
▶
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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
9
カドサンガンバル
実21.9倍
期待値 +186%
❌不的中2着単勝 21.9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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