園田 6R 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 |
オフショアガール 追込 |
山本太（兵庫） |
実25.6 |
B× A△勝率5% EV+20% 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 4位 / 勝率 4.7% / 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。 |
| 2 |
カシスオレンジ |
川原正（兵庫） |
実30.5 |
B× A▽勝率2% EV-27% 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 2.4% / 期待値 -28% ※ 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 |
セイウンスペリオル |
新庄海（兵庫） |
実80.1 |
B▲ A▽勝率1% EV-36% 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -36% ※ 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 |
クールジャーマン 先行 |
下原理（兵庫） |
実58.2 |
B△ A▽勝率1% EV-32% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9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。 |
| 5 |
キモンニコラス |
永井孝（兵庫） |
実33.7 |
B× A△勝率3% EV-6% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 -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。 |
| 6 |
ブリングジョイ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実16.8 |
B○ A○勝率12% EV+96% 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.7% / 期待値 +97% ※ 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 |
タイイクスワリ 逃げ |
小谷周（兵庫） |
実22.0 |
B△ A▲勝率7% EV+59% 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) -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 7.2% / 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。 |
| 8 |
スマートキャノン |
廣瀬航（兵庫） |
実45.7 |
B× A▽勝率2% EV-8% 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) -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 2.0% / 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。 |
| 9 |
モモロイヤル 逃げ |
吉村智（兵庫） |
実1.0 |
B🌟◎ A🌟◎勝率64% EV-36% 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 97.5% (オッズ暗示: 100.0%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 63.8% / 期待値 -36% ※ 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 |
ジュンオーズ 逃げ |
大山真（兵庫） |
実27.8 |
B△ A△勝率3% EV-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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.5% / 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。 |
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)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
97.5% (オッズ暗示: 100.0%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 63.8% / 期待値 -36%
×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
2.3% (オッズ暗示: 6.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 11.7% / 期待値 +97%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -36%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -32%
×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: 3.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.5% / 期待値 -3%
×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 7.2% / 期待値 +59%
×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 4位 / 勝率 4.7% / 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 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -28%
×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 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 -7%
×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 2.0% / 期待値 -9%
💡 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
6
ブリングジョイ
実16.8倍
期待値 -62%
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 |
オフショアガール 追込 |
山本太（兵庫） |
実25.6 |
△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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。 |
| 2 |
カシスオレンジ |
川原正（兵庫） |
実30.5 |
▽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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。 |
| 3 |
セイウンスペリオル |
新庄海（兵庫） |
実80.1 |
▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。 |
| 4 |
クールジャーマン 先行 |
下原理（兵庫） |
実58.2 |
▽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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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 |
キモンニコラス |
永井孝（兵庫） |
実33.7 |
△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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。 |
| 6 |
ブリングジョイ 先行 推奨 |
田野豊（兵庫） |
実16.8 |
○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) +96% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。 |
| 7 |
タイイクスワリ 逃げ |
小谷周（兵庫） |
実22.0 |
▲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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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 |
スマートキャノン |
廣瀬航（兵庫） |
実45.7 |
▽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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。 |
| 9 |
モモロイヤル 逃げ |
吉村智（兵庫） |
実1.0 |
🌟◎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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 63.8% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。 |
| 10 |
ジュンオーズ 逃げ |
大山真（兵庫） |
実27.8 |
△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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
63.8% (オッズ暗示: 100.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+96% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.7% (オッズ暗示: 6.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+59% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.2% (オッズ暗示: 4.5%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+20% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
4.7% (オッズ暗示: 3.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-3% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 3.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-28% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.4% (オッズ暗示: 3.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-9% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.0% (オッズ暗示: 2.2%)
×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: 1.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-36% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.2%)
💡 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
6
ブリングジョイ
実16.8倍
期待値 +97%
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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