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 |
ヒデガミクィーン 先行 |
笹田知（兵庫） |
実87.2 |
B× A▽勝率1% EV-26% 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。 |
| 2 |
スカーレットハニー |
高畑皓（兵庫） |
実32.6 |
B× A×勝率1% EV-55% 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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -56% ※ 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 |
フークホワリエン |
田野豊（兵庫） |
実42.2 |
B△ A▽勝率2% 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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。 |
| 4 |
サフラナール 逃げ |
佐々世（兵庫） |
実40.1 |
B× A△勝率3% EV+39% 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.5%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.5% / 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。 |
| 5 |
リュウノヒナコ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実30.7 |
B× A△勝率4% EV+16% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 +17% ※ 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 |
メッチャエエヤン |
山本咲（兵庫） |
実5.0 |
B○ A○勝率20% EV+0% 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 20.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 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。 |
| 7 |
クレスコハルカ 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実71.8 |
B× A×勝率1% EV-53% 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.4%) ×Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -53% ※ 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 |
モズセンピロ |
福原杏（兵庫） |
実34.9 |
B△ A▽勝率3% EV-1% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ×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 0.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -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 |
エナクローム 推奨 |
廣瀬航（兵庫） |
実18.6 |
B▲ A△勝率9% EV+71% 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 5.4%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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 |
アウセンザイター |
小谷哲（兵庫） |
実1.3 |
B🌟◎ A🌟◎勝率43% EV-43% 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 82.8% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.2% / 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。 |
| 11 |
シャンディエン 自在 |
山本太（兵庫） |
実49.5 |
B× A▽勝率1% EV-41% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 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。 |
| 12 |
アイアンオバーカム |
永井孝（兵庫） |
実13.0 |
B△ A▲勝率12% EV+53% 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 7.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 +53% ※ 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% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
82.8% (オッズ暗示: 76.9%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 43.2% / 期待値 -44%
×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
7.3% (オッズ暗示: 20.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 20.1% / 期待値 +1%
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+34% (妙味あり)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 5.4%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 9.2% / 期待値 +71%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.1% (オッズ暗示: 2.4%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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
0.6% (オッズ暗示: 7.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 +53%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 6位 (中位評価)
×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
0.6% (オッズ暗示: 2.9%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -2%
×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
0.2% (オッズ暗示: 2.5%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 3.5% / 期待値 +40%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-85% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.2% (オッズ暗示: 1.4%)
×Aモデルの評価 (参考)
レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -53%
×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: 3.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 +17%
×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: 2.0%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -42%
×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: 1.1%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -26%
×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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -56%
💡 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
9
エナクローム
実18.6倍
期待値 +35%
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 |
ヒデガミクィーン 先行 |
笹田知（兵庫） |
実87.2 |
▽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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。 |
| 2 |
スカーレットハニー |
高畑皓（兵庫） |
実32.6 |
×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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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 |
フークホワリエン |
田野豊（兵庫） |
実42.2 |
▽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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。 |
| 4 |
サフラナール 逃げ |
佐々世（兵庫） |
実40.1 |
△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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。 |
| 5 |
リュウノヒナコ 逃げ |
塩津璃（兵庫） |
実30.7 |
△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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (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。 |
| 6 |
メッチャエエヤン |
山本咲（兵庫） |
実5.0 |
○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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.1% (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。 |
| 7 |
クレスコハルカ 追込 |
杉浦健（兵庫） |
実71.8 |
×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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。 |
| 8 |
モズセンピロ |
福原杏（兵庫） |
実34.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (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。 |
| 9 |
エナクローム 推奨 |
廣瀬航（兵庫） |
実18.6 |
△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) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。 |
| 10 |
アウセンザイター |
小谷哲（兵庫） |
実1.3 |
🌟◎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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.2% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。 |
| 11 |
シャンディエン 自在 |
山本太（兵庫） |
実49.5 |
▽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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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 |
アイアンオバーカム |
永井孝（兵庫） |
実13.0 |
▲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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。 |
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)
-44% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
43.2% (オッズ暗示: 76.9%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+0% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
20.1% (オッズ暗示: 20.0%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+53% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
11.8% (オッズ暗示: 7.7%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+71% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
9.2% (オッズ暗示: 5.4%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+16% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
3.8% (オッズ暗示: 3.3%)
◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+39% (妙味あり)
AI 予想勝率
3.5% (オッズ暗示: 2.5%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 7位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-2% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.8% (オッズ暗示: 2.9%)
×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
1.5% (オッズ暗示: 2.4%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-56% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.4% (オッズ暗示: 3.1%)
×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
1.2% (オッズ暗示: 2.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-26% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
0.8% (オッズ暗示: 1.1%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-53% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.7% (オッズ暗示: 1.4%)
💡 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
9
エナクローム
実18.6倍
期待値 +71%
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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