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 |
ヤマノタンキー |
竹村達（兵庫） |
実127.8 |
B× A▽勝率0% EV-43% 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 12位 / 勝率 0.4% / 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。 |
| 2 |
タガノグリジオ 自在 |
杉浦健（兵庫） |
実17.0 |
B△ A△勝率6% EV+0% 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 +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。 |
| 3 |
テクノハッピー |
高橋洸（兵庫） |
実38.3 |
B△ A▽勝率3% EV+25% 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) +112% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 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。 |
| 4 |
ウエルカムキリシマ |
塩津璃（兵庫） |
実4.7 |
B▲ A△勝率10% EV-54% 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 21.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.7% / 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。 |
| 5 |
ヤングブラッド |
長尾翼（兵庫） |
実4.9 |
B× A△勝率6% EV-72% 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 20.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -73% ※ 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 |
ナンチャッテセレブ |
渡瀬和（兵庫） |
実26.4 |
B× A▽勝率3% EV-25% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 3.8%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 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。 |
| 7 |
ハンバーグハマー 自在 |
川原正（兵庫） |
実34.8 |
B× A▽勝率3% EV+19% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。 |
| 8 |
アラジャイ 先行 |
田野豊（兵庫） |
実63.9 |
B▽ A▽勝率2% EV+33% 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 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。 |
| 9 |
マルノミズキ 差し |
山本太（兵庫） |
実153.4 |
B× A▽勝率1% EV+35% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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 |
オーシンキャンディ 自在 |
福原杏（兵庫） |
実3.4 |
B△ A🌟◎勝率30% 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 29.4%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.3% / 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。 |
| 11 |
フィーユチャン 自在 推奨 |
土方颯（兵庫） |
実9.1 |
B◎ A▲勝率15% EV+40% 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) +409% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.9% (オッズ暗示: 11.0%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。 |
| 12 |
グレールール |
佐々世（兵庫） |
実3.8 |
B○ A○勝率20% EV-23% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 26.3%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 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。 |
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12頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+409% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
55.9% (オッズ暗示: 11.0%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 15.4% / 期待値 +41%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
23.4% (オッズ暗示: 26.3%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 -24%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-72% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 21.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.7% / 期待値 -54%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+112% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +25%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.8% (オッズ暗示: 29.4%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 30.3% / 期待値 +3%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-69% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 5.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 +1%
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+17% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
1.8% (オッズ暗示: 1.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 2.1% / 期待値 +33%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-84% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 3.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.8% / 期待値 -25%
×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: 20.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -73%
×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
0.0% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 3.4% / 期待値 +19%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-93% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.0% (オッズ暗示: 0.7%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +36%
×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 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -44%
💡 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
11
フィーユチャン
実9.1倍
期待値 +409%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
11
フィーユチャン
実9.1倍
期待値 +409%
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
ヤマノタンキー |
竹村達（兵庫） |
実127.8 |
▽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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。 |
| 2 |
タガノグリジオ 自在 |
杉浦健（兵庫） |
実17.0 |
△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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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 |
テクノハッピー |
高橋洸（兵庫） |
実38.3 |
▽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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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 |
ウエルカムキリシマ |
塩津璃（兵庫） |
実4.7 |
△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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。 |
| 5 |
ヤングブラッド |
長尾翼（兵庫） |
実4.9 |
△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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。 |
| 6 |
ナンチャッテセレブ |
渡瀬和（兵庫） |
実26.4 |
▽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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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 |
ハンバーグハマー 自在 |
川原正（兵庫） |
実34.8 |
▽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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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 |
アラジャイ 先行 |
田野豊（兵庫） |
実63.9 |
▽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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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 |
マルノミズキ 差し |
山本太（兵庫） |
実153.4 |
▽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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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 |
オーシンキャンディ 自在 |
福原杏（兵庫） |
実3.4 |
🌟◎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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。 |
| 11 |
フィーユチャン 自在 推奨 |
土方颯（兵庫） |
実9.1 |
▲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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。 |
| 12 |
グレールール |
佐々世（兵庫） |
実3.8 |
○詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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12頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+3% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
30.3% (オッズ暗示: 29.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
20.1% (オッズ暗示: 26.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+40% (妙味あり)
AI 予想勝率
15.4% (オッズ暗示: 11.0%)
×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
9.7% (オッズ暗示: 21.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
5.9% (オッズ暗示: 5.9%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-73% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
5.6% (オッズ暗示: 20.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+19% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.4% (オッズ暗示: 2.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+25% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.3% (オッズ暗示: 2.6%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-25% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 3.8%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+33% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.1% (オッズ暗示: 1.6%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+35% (妙味あり)
AI 予想勝率
0.9% (オッズ暗示: 0.7%)
×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
0.4% (オッズ暗示: 0.8%)
💡 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
11
フィーユチャン
実9.1倍
期待値 +41%
B. 市場除外+キャリブ
-
単勝
11
フィーユチャン
実9.1倍
期待値 +41%
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