園田 12R 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 |
ルヴァンヴェール 差し |
吉村智（兵庫） |
実13.0 |
B△ A△勝率10% EV+24% 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 7.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。 |
| 2 |
エイシンチョンパ 追込 |
大山真（兵庫） |
実17.1 |
B× A▽勝率4% EV-38% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 5.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -39% ※ 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 |
アルファインディ 追込 |
永井孝（兵庫） |
実196.2 |
B× A▽勝率1% EV+99% 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 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 +99% ※ 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 |
アウタースペース 差し |
高畑皓（兵庫） |
実122.6 |
B× A▽勝率1% EV0% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -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。 |
| 5 |
ゼラスエフォーツ 先行 |
川原正（兵庫） |
実16.3 |
B▲ A△勝率9% EV+41% 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 6.1%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 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。 |
| 6 |
デビルシズカチャン 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実2.8 |
B🌟◎ A🌟◎勝率40% EV+10% 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) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 90.7% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.6% / 期待値 +11% ※ 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 |
ウィンザーロア 追込 |
長尾翼（兵庫） |
実14.7 |
B△ A△勝率7% EV-2% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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。 |
| 8 |
フィオリーノ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実2.7 |
B○ A○勝率14% EV-62% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 37.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -62% ※ 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 |
メイストーム 追込 |
山田雄（兵庫） |
実133.8 |
B× A▽勝率1% EV-18% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -19% ※ 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 |
ミストルティン 差し |
福原杏（兵庫） |
実38.3 |
B× A▽勝率3% EV+23% 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 3.2% / 期待値 +24% ※ 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。 |
| 11 |
ピンクマーベル 逃げ |
井上幹（兵庫） |
実4.4 |
B△ A▲勝率12% EV-46% 詳細▼ |
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AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 22.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。 |
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11頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+154% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
90.7% (オッズ暗示: 35.7%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 39.6% / 期待値 +11%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-88% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.6% (オッズ暗示: 37.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 14.0% / 期待値 -62%
×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
2.6% (オッズ暗示: 6.1%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 +41%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-95% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.2% (オッズ暗示: 22.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.2% / 期待値 -46%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-90% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 7.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 +25%
×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: 6.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.7% / 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)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 5.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -39%
×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 3.2% / 期待値 +24%
×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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -0%
×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 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -19%
×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 1.0% / 期待値 +99%
💡 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 |
ルヴァンヴェール 差し |
吉村智（兵庫） |
実13.0 |
△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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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 |
エイシンチョンパ 追込 |
大山真（兵庫） |
実17.1 |
▽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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。 |
| 3 |
アルファインディ 追込 |
永井孝（兵庫） |
実196.2 |
▽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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。 |
| 4 |
アウタースペース 差し |
高畑皓（兵庫） |
実122.6 |
▽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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。 |
| 5 |
ゼラスエフォーツ 先行 |
川原正（兵庫） |
実16.3 |
△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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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 |
デビルシズカチャン 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実2.8 |
🌟◎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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。 |
| 7 |
ウィンザーロア 追込 |
長尾翼（兵庫） |
実14.7 |
△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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (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。 |
| 8 |
フィオリーノ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実2.7 |
○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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。 |
| 9 |
メイストーム 追込 |
山田雄（兵庫） |
実133.8 |
▽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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。 |
| 10 |
ミストルティン 差し |
福原杏（兵庫） |
実38.3 |
▽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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (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。 |
| 11 |
ピンクマーベル 逃げ |
井上幹（兵庫） |
実4.4 |
▲詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 12.2% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。 |
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11頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+10% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
39.6% (オッズ暗示: 35.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-62% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
14.0% (オッズ暗示: 37.0%)
×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
12.2% (オッズ暗示: 22.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+24% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
9.6% (オッズ暗示: 7.7%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+41% (妙味あり)
AI 予想勝率
8.7% (オッズ暗示: 6.1%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
6.7% (オッズ暗示: 6.8%)
×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
3.6% (オッズ暗示: 5.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+23% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.2% (オッズ暗示: 2.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+99% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 0.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 0.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-19% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.7%)
💡 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
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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