園田 2R 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 |
シンパティア |
杉浦健（兵庫） |
実54.9 |
B× A▽勝率2% EV+36% 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) -96% (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 9位 / 勝率 2.5% / 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。 |
| 2 |
ニシノウインド |
佐々世（兵庫） |
実5.5 |
B△ A△勝率11% EV-41% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 18.2%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -42% ※ 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 |
ココリカレドニアン 逃げ |
永井孝（兵庫） |
実6.0 |
B△ A△勝率7% EV-57% 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 6.4% (オッズ暗示: 16.7%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -57% ※ 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 |
ライヴモヒート |
板野央（兵庫） |
実105.0 |
B× A▽勝率2% EV+65% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 +65% ※ 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 |
ハイグッドシャイン 差し |
山田雄（兵庫） |
実6.1 |
B▲ A▲勝率15% EV-10% 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 16.4%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -11% ※ 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 |
ケイアイマヌカ |
井上幹（兵庫） |
実116.7 |
B▽ A▽勝率2% EV+83% 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 +83% ※ 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 |
ラロワイヤル 推奨 |
長尾翼（兵庫） |
実6.0 |
B○ A○勝率22% EV+29% 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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 16.7%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 期待値 +29% ※ 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 |
シマノダイヤモンド |
塩津璃（兵庫） |
実8.3 |
B× A×勝率4% EV-64% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 12.0%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -64% ※ 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 |
サブノレインボー |
吉村智（兵庫） |
実2.7 |
B🌟◎ A◎勝率27% EV-25% 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.5% (オッズ暗示: 37.0%) ◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.4% / 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。 |
| 10 |
クラウンオーシャン |
小谷哲（兵庫） |
実35.6 |
B△ A△勝率4% EV+56% 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +57% ※ 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 |
ガラデレオン |
竹村達（兵庫） |
実112.7 |
B× A▽勝率1% EV+49% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +49% ※ 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 |
ラント |
小谷周（兵庫） |
実47.0 |
B× A▽勝率3% EV+43% 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.1% / 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。 |
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)
-7% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
34.5% (オッズ暗示: 37.0%)
◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 27.4% / 期待値 -26%
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+84% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
30.8% (オッズ暗示: 16.7%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 21.5% / 期待値 +29%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+44% (妙味あり)
AI 予想勝率
23.6% (オッズ暗示: 16.4%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -11%
×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
6.4% (オッズ暗示: 16.7%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -57%
×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
1.5% (オッズ暗示: 18.2%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.6% / 期待値 -42%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-47% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.5% (オッズ暗示: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 +57%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-61% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 2.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 3.1% / 期待値 +44%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-31% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.6% (オッズ暗示: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 1.6% / 期待値 +83%
×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: 12.0%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 4.3% / 期待値 -64%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.8%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +36%
×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
0.1% (オッズ暗示: 1.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 +65%
×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: 0.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 1.3% / 期待値 +49%
💡 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
7
ラロワイヤル
実6.0倍
期待値 +85%
❌不的中7着単勝 6.0倍
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
シンパティア |
杉浦健（兵庫） |
実54.9 |
▽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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (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。 |
| 2 |
ニシノウインド |
佐々世（兵庫） |
実5.5 |
△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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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 |
ココリカレドニアン 逃げ |
永井孝（兵庫） |
実6.0 |
△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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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 |
ライヴモヒート |
板野央（兵庫） |
実105.0 |
▽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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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 |
ハイグッドシャイン 差し |
山田雄（兵庫） |
実6.1 |
▲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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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 |
ケイアイマヌカ |
井上幹（兵庫） |
実116.7 |
▽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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 7 |
ラロワイヤル 推奨 |
長尾翼（兵庫） |
実6.0 |
○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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。 |
| 8 |
シマノダイヤモンド |
塩津璃（兵庫） |
実8.3 |
×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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。 |
| 9 |
サブノレインボー |
吉村智（兵庫） |
実2.7 |
◎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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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 |
クラウンオーシャン |
小谷哲（兵庫） |
実35.6 |
△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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。 |
| 11 |
ガラデレオン |
竹村達（兵庫） |
実112.7 |
▽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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。 |
| 12 |
ラント |
小谷周（兵庫） |
実47.0 |
▽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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。 |
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)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
27.4% (オッズ暗示: 37.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+29% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
21.5% (オッズ暗示: 16.7%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
14.6% (オッズ暗示: 16.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-42% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
10.6% (オッズ暗示: 18.2%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-57% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.1% (オッズ暗示: 16.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+56% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.4% (オッズ暗示: 2.8%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-64% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 12.0%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+43% (妙味あり)
AI 予想勝率
3.1% (オッズ暗示: 2.1%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+36% (妙味あり)
AI 予想勝率
2.5% (オッズ暗示: 1.8%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+65% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 1.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+83% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
1.6% (オッズ暗示: 0.9%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+49% (妙味あり)
AI 予想勝率
1.3% (オッズ暗示: 0.9%)
💡 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
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
7
ラロワイヤル
実6.0倍
期待値 +29%
❌不的中7着単勝 6.0倍
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