園田 8R 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 |
ジェイパック |
山本咲（兵庫） |
実4.2 |
B🌟◎ A🌟◎勝率32% EV+33% 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) +200% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 71.6% (オッズ暗示: 23.8%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.7% / 期待値 +33% ※ 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 |
リケアコンパンナ |
小牧太（兵庫） |
実13.8 |
B△ A△勝率8% EV+13% 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 7.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 +14% ※ 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 |
パイラタナー 自在 |
竹村達（兵庫） |
実38.2 |
B× A▽勝率2% EV-39% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -40% ※ 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 |
ペレストリーナ 先行 |
佐々世（兵庫） |
実5.0 |
B× A○勝率19% EV-4% 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 20.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 -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。 |
| 5 |
ブルーメサイア 推奨 |
永井孝（兵庫） |
実21.8 |
B○ A×勝率2% EV-53% 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) +421% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 4.6%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -54% ※ 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 |
ワンダーデュエル |
小谷哲（兵庫） |
実7.6 |
B▲ A▲勝率11% EV-17% 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 13.2%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -18% ※ 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 |
イービジョンスター 自在 |
新庄海（兵庫） |
実3.2 |
B× A△勝率10% EV-69% 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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 31.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 -70% ※ 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 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実7.6 |
B△ A△勝率10% EV-24% 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。 |
| 9 |
ベジョータ |
廣瀬航（兵庫） |
実19.1 |
B△ A▽勝率4% EV-32% 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。 |
| 10 |
エイシンシギー |
杉浦健（兵庫） |
実19.1 |
B× A▽勝率3% EV-36% 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) -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 3.3% / 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。 |
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)
+200% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
71.6% (オッズ暗示: 23.8%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 31.7% / 期待値 +33%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+421% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
23.9% (オッズ暗示: 4.6%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 -54%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-80% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.6% (オッズ暗示: 13.2%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 10.8% / 期待値 -18%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-87% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 7.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 8.2% / 期待値 +14%
×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
0.6% (オッズ暗示: 13.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 -25%
×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
0.1% (オッズ暗示: 5.2%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 -32%
×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: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -40%
×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
0.1% (オッズ暗示: 31.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 -70%
×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
0.1% (オッズ暗示: 20.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 19.2% / 期待値 -4%
×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 3.3% / 期待値 -36%
💡 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
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ブルーメサイア
実21.8倍
期待値 +421%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ジェイパック |
山本咲（兵庫） |
実4.2 |
🌟◎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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 31.7% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。 |
| 2 |
リケアコンパンナ |
小牧太（兵庫） |
実13.8 |
△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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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 |
パイラタナー 自在 |
竹村達（兵庫） |
実38.2 |
▽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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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。 |
| 4 |
ペレストリーナ 先行 |
佐々世（兵庫） |
実5.0 |
○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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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 |
ブルーメサイア 推奨 |
永井孝（兵庫） |
実21.8 |
×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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。 |
| 6 |
ワンダーデュエル |
小谷哲（兵庫） |
実7.6 |
▲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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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 |
イービジョンスター 自在 |
新庄海（兵庫） |
実3.2 |
△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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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 |
キャバリエクエスト |
塩津璃（兵庫） |
実7.6 |
△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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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 |
ベジョータ |
廣瀬航（兵庫） |
実19.1 |
▽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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。 |
| 10 |
エイシンシギー |
杉浦健（兵庫） |
実19.1 |
▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
31.7% (オッズ暗示: 23.8%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-4% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
19.2% (オッズ暗示: 20.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-18% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
10.8% (オッズ暗示: 13.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
9.9% (オッズ暗示: 13.2%)
×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
9.5% (オッズ暗示: 31.2%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+13% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
8.2% (オッズ暗示: 7.2%)
×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
3.6% (オッズ暗示: 5.2%)
×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
3.3% (オッズ暗示: 5.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-54% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 4.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-40% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 2.6%)
💡 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
このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
5
ブルーメサイア
実21.8倍
期待値 -54%
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