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。

モデル

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナリタシン差し	大山真（兵庫）	実35.3	B× A▽勝率4% EV+35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率37%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/15 園田11R 1着/12頭勝利 04/15 園田11R 3着/9頭+0.6秒 03/17 園田8R 4着/5頭+0.7秒 11/03 園田8R 4着/10頭+0.9秒 10/17 園田11R 6着/11頭+0.7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 27走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.8% / 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	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実36.4	B× A▽勝率3% EV+3% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8秒 10/17 園田11R 10着/11頭+1.7秒 09/24 園田12R 5着/12頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.8% / 期待値 +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。
3	ケイアイロベージ	下原理（兵庫）	実8.0	B× A△勝率10% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 6着/12頭+0.5秒 04/07 園田11R 4着/12頭+0.7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 5.0着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 12.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 期待値 -18% ※ 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	ココキュンキュン逃げ	山本咲（兵庫）	実8.7	B△ A△勝率8% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利 08/07 園田6R 4着/5頭+1.2秒 07/24 園田8R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 198日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 11.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 -28% ※ 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	ミグラテール	塩津璃（兵庫）	実45.2	B× A▽勝率2% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 5着/12頭 04/07 園田11R 6着/12頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 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。
6	アシャカタカ	小牧太（兵庫）	実3.7	B🌟◎ A○勝率22% EV-18% 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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +214% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.0% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.9% / 期待値 -19% ※ 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	ジーニアスレノン逃げ	廣瀬航（兵庫）	実1.9	B▲ A×勝率22% EV-58% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率37%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/24 園田11R 1着/10頭 06/05 園田10R 2着/9頭 05/13 園田10R 6着/8頭+1.0秒 04/15 園田12R 1着/12頭勝利 03/24 園田10R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 2.2% (オッズ暗示: 52.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 22.0% / 期待値 -58% ※ 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	ドラゴンゴクウ追込	杉浦健（兵庫）	実117.8	B× A▽勝率1% EV+15% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4秒 01/14 園田11R 7着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.0% / 期待値 +15% ※ 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	ハナブサ先行	田野豊（兵庫）	実15.4	B× A▽勝率5% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 2着/12頭+0.1秒 04/15 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/17 園田8R 2着/5頭+0.1秒 01/14 園田11R 5着/12頭+1.0秒 12/30 園田11R 4着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.4% (オッズ暗示: 6.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.1% / 期待値 -21% ※ 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	グランドルチル	吉村智（兵庫）	実46.7	B△ A▽勝率2% EV-25% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 06/24 園田11R 6着/10頭 06/05 園田10R 4着/9頭 05/21 園田11R 6着/12頭 04/28 園田11R 4着/11頭+0.8秒 04/08 園田11R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.6% / 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。
11	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実14.3	B△ A△勝率9% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率59%）
前5走 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2秒 12/16 園田11R 4着/8頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 59% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.0% / 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。
12	アンコロ逃げ	福原杏（兵庫）	推定—	B○ A▲勝率12% EV-77% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/29 園田11R 1着/11頭 05/05 園田10R 4着/11頭+0.3秒 12/16 園田10R 1着/12頭勝利 11/26 園田10R 1着/12頭勝利 11/12 園田7R 2着/6頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 6.2% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 -78% ※ 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Aモデル ○

アシャカタカ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

+214%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲12アンコロ

—

EV —

▲A:×7ジーニアスレノン

1.9倍

EV -95%

出走馬全12頭

◎A:○6

アシャカタカ

小牧太（兵庫）

3.7倍

+214%

›

○A:▲12

アンコロ

福原杏（兵庫）

—

›

▲A:×7

ジーニアスレノン

廣瀬航（兵庫）

1.9倍

-95%

›

△A:△11

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

14.3倍

-67%

›

△A:▽10

グランドルチル

吉村智（兵庫）

46.7倍

+4%

›

△A:△4

ココキュンキュン

山本咲（兵庫）

8.7倍

-94%

›

×A:△3

ケイアイロベージ

下原理（兵庫）

8.0倍

-96%

›

×A:▽9

ハナブサ

田野豊（兵庫）

15.4倍

-93%

›

×A:▽1

ナリタシン

大山真（兵庫）

35.3倍

-84%

›

×A:▽5

ミグラテール

塩津璃（兵庫）

45.2倍

-94%

›

×A:▽2

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

36.4倍

-99%

›

×A:▽8

ドラゴンゴクウ

杉浦健（兵庫）

117.8倍

-99%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナリタシン差し	大山真（兵庫）	実35.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率37%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/15 園田11R 1着/12頭勝利 04/15 園田11R 3着/9頭+0.6秒 03/17 園田8R 4着/5頭+0.7秒 11/03 園田8R 4着/10頭+0.9秒 10/17 園田11R 6着/11頭+0.7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 27走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 15走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 3.8% (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。
2	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実36.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯20走で勝率30%／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8秒 10/17 園田11R 10着/11頭+1.7秒 09/24 園田12R 5着/12頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ケイアイロベージ	下原理（兵庫）	実8.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 6着/12頭+0.5秒 04/07 園田11R 4着/12頭+0.7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 5.0着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	ココキュンキュン逃げ	山本咲（兵庫）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場7走で勝率57%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利 08/07 園田6R 4着/5頭+1.2秒 07/24 園田8R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 57% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 198日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	ミグラテール	塩津璃（兵庫）	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 5着/12頭 04/07 園田11R 6着/12頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
6	アシャカタカ	小牧太（兵庫）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	ジーニアスレノン逃げ	廣瀬航（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（当競馬場19走で勝率37%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/24 園田11R 1着/10頭 06/05 園田10R 2着/9頭 05/13 園田10R 6着/8頭+1.0秒 04/15 園田12R 1着/12頭勝利 03/24 園田10R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% (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。
8	ドラゴンゴクウ追込	杉浦健（兵庫）	実117.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4秒 01/14 園田11R 7着/12頭+1.6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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.0% (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。
9	ハナブサ先行	田野豊（兵庫）	実15.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 2着/12頭+0.1秒 04/15 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/17 園田8R 2着/5頭+0.1秒 01/14 園田11R 5着/12頭+1.0秒 12/30 園田11R 4着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
10	グランドルチル	吉村智（兵庫）	実46.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯6走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 06/24 園田11R 6着/10頭 06/05 園田10R 4着/9頭 05/21 園田11R 6着/12頭 04/28 園田11R 4着/11頭+0.8秒 04/08 園田11R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
11	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率59%）
前5走 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2秒 12/16 園田11R 4着/8頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 17走で勝率 59% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	アンコロ逃げ	福原杏（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/29 園田11R 1着/11頭 05/05 園田10R 4着/11頭+0.3秒 12/16 園田10R 1着/12頭勝利 11/26 園田10R 1着/12頭勝利 11/12 園田7R 2着/6頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ジーニアスレノン

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-58%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6アシャカタカ

3.7倍

EV -18%

▲12アンコロ

—

EV —

出走馬全12頭

×7

ジーニアスレノン

廣瀬航（兵庫）

1.9倍

-58%

›

○6

アシャカタカ

小牧太（兵庫）

3.7倍

-18%

›

▲12

アンコロ

福原杏（兵庫）

—

›

△3

ケイアイロベージ

下原理（兵庫）

8.0倍

-18%

›

△11

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

14.3倍

+29%

›

△4

ココキュンキュン

山本咲（兵庫）

8.7倍

-27%

›

▽9

ハナブサ

田野豊（兵庫）

15.4倍

-21%

›

▽1

ナリタシン

大山真（兵庫）

35.3倍

+35%

›

▽2

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

36.4倍

+3%

›

▽5

ミグラテール

塩津璃（兵庫）

45.2倍

+0%

›

▽10

グランドルチル

吉村智（兵庫）

46.7倍

-25%

›

▽8

ドラゴンゴクウ

杉浦健（兵庫）

117.8倍

+15%

›

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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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