園田 10R 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 |
キーチジャステン |
下原理（兵庫） |
実42.8 |
B▲ A▽勝率2% EV-35% 詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 3位 (上位評価) 🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率) +210% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽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。 |
| 2 |
シュネードリーム |
廣瀬航（兵庫） |
実7.9 |
B△ A▲勝率13% EV0% 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 12.7%) ▲Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 -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。 |
| 3 |
ニシノグラシアス |
佐々世（兵庫） |
実20.3 |
B× A△勝率4% EV-12% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 4.9%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -12% ※ 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 |
サルサブラヴァ |
吉村智（兵庫） |
実2.7 |
B🌟◎ A○勝率23% EV-37% 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) +107% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 77.0% (オッズ暗示: 37.0%) ○Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.1% / 期待値 -38% ※ 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 |
マリノエステーラ |
柴田裕（JRA） |
実1.9 |
B○ A🌟◎勝率40% EV-23% 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.2% / 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。 |
| 6 |
ウインリフレクト |
塩津璃（兵庫） |
実42.8 |
B× A▽勝率1% EV-47% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.3%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -47% ※ 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 |
ペイシャトサモア |
杉浦健（兵庫） |
実38.9 |
B△ A▽勝率2% EV-10% 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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.6%) ▽Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.3% / 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。 |
| 8 |
イザショウブ |
長岡禎（JRA） |
実10.7 |
B△ A△勝率10% EV+11% 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 5位 (中位評価) ×期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 9.3%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 +12% ※ 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 |
ジョコーソ 差し |
竹村達（兵庫） |
実35.6 |
B× A△勝率4% EV+52% 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.8%) △Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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9頭
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+107% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
77.0% (オッズ暗示: 37.0%)
○Aモデルの評価 (参考)
レース内 2位 / 勝率 23.1% / 期待値 -38%
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-86% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 52.6%)
🌟◎Aモデルの評価 (参考)
レース内 1位 / 勝率 40.2% / 期待値 -24%
○AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 3位 (上位評価)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+210% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
7.3% (オッズ暗示: 2.3%)
▽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)
-45% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
7.0% (オッズ暗示: 12.7%)
▲Aモデルの評価 (参考)
レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 -0%
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 5位 (中位評価)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-89% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
1.0% (オッズ暗示: 9.3%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 4位 / 勝率 10.4% / 期待値 +12%
△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)
-83% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
0.4% (オッズ暗示: 2.6%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 7位 / 勝率 2.3% / 期待値 -11%
×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: 4.9%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -12%
×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: 2.8%)
△Aモデルの評価 (参考)
レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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: 2.3%)
▽Aモデルの評価 (参考)
レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -47%
💡 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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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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
| 馬番 | 馬名 | 騎手 | オッズ |
AI評価 |
| 1 |
キーチジャステン |
下原理（兵庫） |
実42.8 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 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 8位 (中位評価) ×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: 2.3%) ※ 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。 |
| 2 |
シュネードリーム |
廣瀬航（兵庫） |
実7.9 |
▲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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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 |
ニシノグラシアス |
佐々世（兵庫） |
実20.3 |
△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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。 |
| 4 |
サルサブラヴァ |
吉村智（兵庫） |
実2.7 |
○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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.1% (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。 |
| 5 |
マリノエステーラ |
柴田裕（JRA） |
実1.9 |
🌟◎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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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 |
ウインリフレクト |
塩津璃（兵庫） |
実42.8 |
▽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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。 |
| 7 |
ペイシャトサモア |
杉浦健（兵庫） |
実38.9 |
▽詳細▼ |
|
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (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。 |
| 8 |
イザショウブ |
長岡禎（JRA） |
実10.7 |
△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 4位 (中位評価) △期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。 |
| 9 |
ジョコーソ 差し |
竹村達（兵庫） |
実35.6 |
△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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.3% (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。 |
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9頭
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-24% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
40.2% (オッズ暗示: 52.6%)
×期待値 (オッズ vs AI勝率)
-38% (大幅な期待値マイナス)
AI 予想勝率
23.1% (オッズ暗示: 37.0%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-0% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
12.6% (オッズ暗示: 12.7%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 4位 (中位評価)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
+11% (市場と概ね一致)
AI 予想勝率
10.4% (オッズ暗示: 9.3%)
△期待値 (オッズ vs AI勝率)
-12% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 4.9%)
🌟◎期待値 (オッズ vs AI勝率)
+52% (市場が大幅過小評価)
AI 予想勝率
4.3% (オッズ暗示: 2.8%)
△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)
-11% (オッズ過剰評価)
AI 予想勝率
2.3% (オッズ暗示: 2.6%)
△AIランク評価 (順位学習モデル)
レース内 8位 (中位評価)
×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: 2.3%)
×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
1.2% (オッズ暗示: 2.3%)
💡 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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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
両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）
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