園田 9R 詳細AI予想
本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。
モデル
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アスピラシオン |
吉村智（兵庫） |
実2.3 |
B× A○勝率17% EV-60% 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 43.5%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 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。 |
| 2 |
ウェイヴメカニクス |
下原理（兵庫） |
実21.4 |
B△ A×勝率2% EV-62% 詳細▼ |
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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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.7%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -63% ※ 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 |
エクヴァータル 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実5.7 |
B🌟◎ A🌟◎勝率37% EV+109% 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) +452% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 96.9% (オッズ暗示: 17.5%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.8% / 期待値 +110% ※ 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 |
ゴールデンロンドン |
塩津璃（兵庫） |
実13.1 |
B× A△勝率5% EV-36% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 7.6%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 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。 |
| 5 |
トコトコクマチ |
杉浦健（兵庫） |
実17.1 |
B▲ A▽勝率3% EV-44% 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 5.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -44% ※ 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 |
テーオーウィルソン 先行 |
永井孝（兵庫） |
実57.0 |
B× A▽勝率1% EV-15% 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -16% ※ 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 |
エルナンデス 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実5.9 |
B△ A△勝率13% EV-26% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 16.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -26% ※ 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 |
フライトマジック 逃げ |
福原杏（兵庫） |
実13.1 |
B○ A▲勝率13% EV+66% 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 1.9% (オッズ暗示: 7.6%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 +67% ※ 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 |
エムザックドリーム |
佐々世（兵庫） |
実6.8 |
B× A×勝率4% EV-71% 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 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 -71% ※ 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 |
サンピラーゴールド |
田野豊（兵庫） |
実15.5 |
B△ A△勝率5% EV-22% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -22% ※ 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)
+452% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
96.9% (オッズ暗示: 17.5%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 36.8% / 期待値 +110%
×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
1.9% (オッズ暗示: 7.6%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 +67%
×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
0.7% (オッズ暗示: 5.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -44%
×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
0.2% (オッズ暗示: 4.7%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -63%
×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
0.1% (オッズ暗示: 16.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -26%
×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: 6.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -22%
×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: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -16%
×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: 43.5%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -60%
×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: 7.6%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 -37%
×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 4.2% / 期待値 -71%
💡 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
3
エクヴァータル
実5.7倍
期待値 +452%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
エクヴァータル
実5.7倍
期待値 +452%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
アスピラシオン |
吉村智（兵庫） |
実2.3 |
○詳細▼ |
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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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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 |
ウェイヴメカニクス |
下原理（兵庫） |
実21.4 |
×詳細▼ |
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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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。 |
| 3 |
エクヴァータル 推奨 |
小牧太（兵庫） |
実5.7 |
🌟◎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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 36.8% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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 |
ゴールデンロンドン |
塩津璃（兵庫） |
実13.1 |
△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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。 |
| 5 |
トコトコクマチ |
杉浦健（兵庫） |
実17.1 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (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。 |
| 6 |
テーオーウィルソン 先行 |
永井孝（兵庫） |
実57.0 |
▽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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。 |
| 7 |
エルナンデス 逃げ |
廣瀬航（兵庫） |
実5.9 |
△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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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 |
フライトマジック 逃げ |
福原杏（兵庫） |
実13.1 |
▲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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。 |
| 9 |
エムザックドリーム |
佐々世（兵庫） |
実6.8 |
×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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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 |
サンピラーゴールド |
田野豊（兵庫） |
実15.5 |
△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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。 |
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)
+109% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
36.8% (オッズ暗示: 17.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-60% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
17.3% (オッズ暗示: 43.5%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+66% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
12.7% (オッズ暗示: 7.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.5% (オッズ暗示: 16.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-22% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
5.0% (オッズ暗示: 6.5%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-37% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 7.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-71% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.2% (オッズ暗示: 14.7%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 5.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-63% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.7% (オッズ暗示: 4.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-16% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 1.8%)
💡 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。
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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 (AI 期待値プラス判定)
A. 市場込みモデル
-
単勝
3
エクヴァータル
実5.7倍
期待値 +110%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
3
エクヴァータル
実5.7倍
期待値 +110%
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