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 |
ジョウショータイプ |
渡瀬和（兵庫） |
実72.8 |
B× A▽勝率2% EV+58% 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) -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 2.2% / 期待値 +59% ※ 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 |
ハイラブエナン |
杉浦健（兵庫） |
実14.5 |
B× A▽勝率5% EV-20% 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) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.5% / 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。 |
| 3 |
ヴァイスリヒト |
田野豊（兵庫） |
実2.4 |
B△ A○勝率16% EV-62% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 41.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.8% / 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。 |
| 4 |
メイショウサトユキ 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実4.5 |
B🌟◎ A🌟◎勝率37% EV+68% 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) +343% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 98.5% (オッズ暗示: 22.2%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.5% / 期待値 +69% ※ 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 |
アカノストロング |
高畑皓（兵庫） |
実4.8 |
B× A▲勝率11% EV-47% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.9% / 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。 |
| 6 |
ララパサージュ |
大山真（兵庫） |
実72.8 |
B▲ A▽勝率3% EV+98% 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 +98% ※ 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 |
ジョイブラック 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実5.6 |
B△ A△勝率9% EV-48% 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: 17.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。 |
| 8 |
クライオブジアース 追込 |
土方颯（兵庫） |
実36.4 |
B○ A△勝率6% EV+119% 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 +120% ※ 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 |
ワンダーアウメント 追込 |
井上幹（兵庫） |
実72.8 |
B△ A▽勝率3% EV+86% 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: 1.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 +86% ※ 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 |
ニシノフォーリーフ |
長尾翼（兵庫） |
実10.4 |
B× A△勝率8% EV-19% 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 9.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。 |
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)
+343% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
98.5% (オッズ暗示: 22.2%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 37.5% / 期待値 +69%
×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
0.7% (オッズ暗示: 2.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 +120%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-52% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 +98%
×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: 1.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.6% / 期待値 +86%
×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: 41.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 15.8% / 期待値 -62%
×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: 17.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 -48%
×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: 9.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.7% / 期待値 -20%
×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 3位 / 勝率 10.9% / 期待値 -48%
×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 5.5% / 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 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 +59%
💡 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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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）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジョウショータイプ |
渡瀬和（兵庫） |
実72.8 |
▽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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 2 |
ハイラブエナン |
杉浦健（兵庫） |
実14.5 |
▽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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (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。 |
| 3 |
ヴァイスリヒト |
田野豊（兵庫） |
実2.4 |
○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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。 |
| 4 |
メイショウサトユキ 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実4.5 |
🌟◎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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。 |
| 5 |
アカノストロング |
高畑皓（兵庫） |
実4.8 |
▲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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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 |
ララパサージュ |
大山真（兵庫） |
実72.8 |
▽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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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 |
ジョイブラック 追込 |
小谷哲（兵庫） |
実5.6 |
△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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。 |
| 8 |
クライオブジアース 追込 |
土方颯（兵庫） |
実36.4 |
△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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。 |
| 9 |
ワンダーアウメント 追込 |
井上幹（兵庫） |
実72.8 |
▽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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 10 |
ニシノフォーリーフ |
長尾翼（兵庫） |
実10.4 |
△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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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10頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+68% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
37.5% (オッズ暗示: 22.2%)
×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
15.8% (オッズ暗示: 41.7%)
×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
10.9% (オッズ暗示: 20.8%)
×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
9.2% (オッズ暗示: 17.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-20% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
7.7% (オッズ暗示: 9.6%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+119% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
6.0% (オッズ暗示: 2.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-21% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.5% (オッズ暗示: 6.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+98% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.7% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+86% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 1.4%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+58% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
2.2% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
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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