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。

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トリプルハッピー	板野央（兵庫）	実103.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/26 園田6R 8着/10頭+9.0秒 06/05 園田7R 12着/12頭+3.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +916% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (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。
2	シマノダイヤモンド	長尾翼（兵庫）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場63走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は57走で勝ち無し）
前5走 06/25 園田7R 8着/10頭 06/11 園田2R 5着/10頭 05/27 園田3R 10着/10頭 05/13 園田2R 2着/9頭+0.1秒 04/28 園田1R 4着/10頭+0.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +619% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.8% (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。
3	リゴートゥー先行	佐々世（兵庫）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場51走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し）
前5走 06/17 園田2R 5着/10頭 05/29 園田3R 4着/10頭 05/06 園田3R 3着/10頭+0.4秒 04/16 園田3R 4着/10頭+1.3秒 03/25 園田2R 3着/10頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
4	サンエルサ	小谷哲（兵庫）	実31.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 06/24 園田2R 4着/10頭 06/04 園田3R 6着/10頭 05/20 園田2R 3着/10頭 05/04 園田6R 3着/6頭+1.2秒 01/07 園田7R 7着/10頭+1.0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 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +208% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	ラクプエル先行	下原理（兵庫）	実1.9	×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（同距離帯28走で勝率25%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 06/18 園田3R 5着/10頭 12/30 園田8R 2着/10頭+1.2秒 12/10 園田7R 2着/10頭+0.5秒 11/27 園田7R 4着/12頭+0.6秒 11/06 園田7R 2着/10頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 20走で勝率 25% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (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	ニシノウインド	永井孝（兵庫）	実9.4	▽詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/25 園田7R 6着/10頭 06/03 園田2R 2着/10頭+6.0秒 05/22 園田1R 4着/10頭+0.0秒 05/07 園田5R 7着/12頭+2.3秒 04/30 園田2R 5着/9頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
7	エルマスデセーニ	川原正（兵庫）	実41.1	▲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 06/18 園田7R 11着/12頭+1.0秒 06/05 園田7R 11着/12頭+3.0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 11.0着 (不振) ▽ 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) +341% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.7% (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。
8	イヤーズストレイト追込推奨	高畑皓（兵庫）	実23.7	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ23.7倍で期待値+133%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/17 園田5R 5着/12頭+0.0秒 06/04 園田6R 8着/10頭 05/14 園田4R 8着/10頭+2.0秒 04/28 園田6R 6着/10頭+1.8秒 04/14 園田7R 7着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 59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) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ジュエルドパリ自在	高橋洸（兵庫）	実4.1	◎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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/17 園田1R 2着/10頭 05/28 園田2R 5着/10頭 05/06 園田3R 4着/10頭+0.7秒 04/16 園田4R 8着/10頭+2.2秒 08/22 園田7R 7着/10頭+2.0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 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。

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

ラクプエル

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-71%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲3リゴートゥー

3.6倍

EV -61%

▲7エルマスデセーニ

41.1倍

EV +341%

出走馬全9頭

×5

ラクプエル

下原理（兵庫）

1.9倍

-71%

›

◎9

ジュエルドパリ

高橋洸（兵庫）

4.1倍

-39%

›

▲3

リゴートゥー

佐々世（兵庫）

3.6倍

-61%

›

▲7

エルマスデセーニ

川原正（兵庫）

41.1倍

+341%

›

△4

サンエルサ

小谷哲（兵庫）

31.3倍

+208%

›

△8

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

23.7倍

+133%

›

▽1

トリプルハッピー

板野央（兵庫）

103.9倍

+916%

›

▽2

シマノダイヤモンド

長尾翼（兵庫）

73.6倍

+619%

›

▽6

ニシノウインド

永井孝（兵庫）

9.4倍

-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。

▶ 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 (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 8 イヤーズストレイト実23.7倍期待値 +133% ❌不的中5着単勝 23.7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

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。