園田 11R 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。

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラオリビア先行	塩津璃（兵庫）	実47.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場30走で勝率30%と適性高／同距離帯26走で勝率35%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/02 名古屋10R 12着/12頭+4.0秒 05/05 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田6R 4着/12頭+1.8秒 04/08 園田6R 6着/10頭+1.7秒 03/24 園田8R 4着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 30走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 35% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	コパノマデリン追込	田野豊（兵庫）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/22 大井7R 7着/9頭+0.0秒 04/27 大井12R 7着/12頭+2.4秒 04/13 大井11R 7着/10頭+1.7秒 03/26 大井12R 13着/13頭+3.5秒 12/01 大井11R 14着/14頭+3.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。
3	アシャカデュメ逃げ	川原正（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/10 園田11R 3着/9頭 05/22 園田8R 2着/5頭+1.0秒 04/29 園田11R 2着/9頭+0.0秒 01/08 園田11R 5着/10頭+0.9秒 12/10 園田11R 3着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 7.5% ※ 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	アイヤナ逃げ推奨	下原理（兵庫）	実25.8	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同距離帯で勝率15%／同馬場と相性良／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/10 園田11R 5着/9頭+0.0秒 05/22 園田8R 3着/5頭 05/06 園田10R 5着/11頭+0.7秒 04/15 園田12R 5着/12頭+1.1秒 04/02 園田10R 2着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
5	サンライズガッツ	小牧太（兵庫）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/04 園田12R 2着/12頭+0.0秒 05/15 園田10R 7着/9頭+1.2秒 04/23 園田11R 5着/9頭+0.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
6	ミルトライディーン	廣瀬航（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ピースマッチング差し	渡瀬和（兵庫）	実150.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 園田11R 7着/9頭 05/20 園田11R 8着/10頭 05/06 園田10R 9着/11頭+1.8秒 04/21 園田10R 6着/8頭+1.1秒 04/02 園田10R 7着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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: 0.7%) ※ 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	マミエミモモタロー自在	吉村智（兵庫）	実2.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 園田10R 1着/12頭 05/04 園田10R 3着/9頭+1.1秒 01/07 園田11R 5着/10頭+2.0秒 12/18 園田11R 9着/12頭+3.5秒 12/02 園田10R 3着/8頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.1% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
9	プレジールミノル追込	大山真（兵庫）	実122.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 06/10 園田11R 8着/9頭 05/28 園田8R 5着/6頭 05/13 園田10R 8着/8頭+3.1秒 04/28 園田11R 9着/11頭+2.3秒 04/14 園田11R 9着/9頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
10	マイネルアラウダ逃げ	高橋洸（兵庫）	実25.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/04 園田12R 6着/12頭 05/06 園田10R 3着/11頭+0.2秒 04/29 園田11R 5着/9頭+0.6秒 04/15 園田12R 6着/12頭+1.3秒 03/24 園田10R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	クリオシダード	永井孝（兵庫）	実81.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 06/11 園田11R 11着/12頭+5.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
12	アストラッド	佐々世（兵庫）	実9.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/10 園田11R 4着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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の本命

AI評価1位

マミエミモモタロー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ミルトライディーン

3.3倍

EV -12%

○5サンライズガッツ

5.3倍

EV -25%

▲3アシャカデュメ

—

EV —

▲12アストラッド

9.0倍

EV -38%

出走馬AI評価順・全12頭

◎8

マミエミモモタロー

吉村智（兵庫）

2.2倍

-40%

›

○6

ミルトライディーン

廣瀬航（兵庫）

3.3倍

-12%

›

○5

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

5.3倍

-25%

›

▲3

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

—

›

▲12

アストラッド

佐々世（兵庫）

9.0倍

-38%

›

△2

コパノマデリン

田野豊（兵庫）

10.5倍

-39%

›

△10

マイネルアラウダ

高橋洸（兵庫）

25.5倍

+18%

›

△11

クリオシダード

永井孝（兵庫）

81.3倍

+100%

›

▽4

アイヤナ

下原理（兵庫）

25.8倍

-38%

›

▽1

ナムラオリビア

塩津璃（兵庫）

47.8倍

-10%

›

▽9

プレジールミノル

大山真（兵庫）

122.7倍

-19%

›

▽7

ピースマッチング

渡瀬和（兵庫）

150.7倍

-44%

›

💡 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 4 アイヤナ実25.8倍期待値 +103% ❌不的中3着単勝 25.8倍

※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。
2モデルの説明はこちら

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