園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アッケシ推奨	松木大（兵庫）	実5.8	B○ A▲勝率12% EV-27% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率41% × オッズ5.8倍で期待値+135%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/10 園田1R 1着/11頭 06/25 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/12 園田8R 9着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 5着/12頭 05/14 園田5R 7着/10頭+2.6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 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 40.6% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.5% / 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。
2	シェナホープ	塩津璃（兵庫）	実21.3	B× A△勝率4% EV-25% 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 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1着/10頭 06/12 園田2R 4着/10頭 05/21 園田5R 3着/12頭+1.0秒 05/06 園田4R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 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 6位 / 勝率 3.5% / 期待値 -25% ※ 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	インノータイム逃げ	長尾翼（兵庫）	実291.6	B× A▽勝率1% EV+135% 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 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0秒 01/02 園田4R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 69走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 +136% ※ 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	ニシノミニョンヌ逃げ	竹村達（兵庫）	実113.5	B× A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田6R 5着/9頭 05/15 園田2R 1着/10頭勝利 05/06 園田1R 5着/12頭+1.4秒 04/14 園田4R 3着/12頭+1.1秒 03/26 園田2R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) × 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: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.7% / 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。
5	アコーダンス逃げ	田野豊（兵庫）	実7.7	B△ A△勝率10% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3秒 04/23 園田2R 3着/10頭+0.6秒 04/02 園田6R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ ローテーション 19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 0.5% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -23% ※ 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	ワルキューレキング	下原理（兵庫）	実3.3	B🌟◎ A○勝率27% EV-10% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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 1位 (最上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.2% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.1% / 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。
7	ダンスデミルリトン	大山真（兵庫）	実17.5	B△ A△勝率4% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9頭 05/22 園田6R 3着/8頭+0.0秒 05/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 04/08 園田8R 7着/10頭+1.8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 3.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 0.2% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 -30% ※ 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	トランペシア	佐々世（兵庫）	実109.2	B× A▽勝率1% EV-26% 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 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭 05/28 園田10R 4着/10頭 05/07 園田12R 12着/12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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -27% ※ 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	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実14.6	B△ A×勝率2% EV-76% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9頭 05/28 園田10R 3着/10頭 05/14 園田9R 6着/8頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 0.2% (オッズ暗示: 6.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 期待値 -76% ※ 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	クールフィールド	吉村智（兵庫）	実2.3	B▲ A🌟◎勝率36% EV-17% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.9% / 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。
11	トライファン差し	福原杏（兵庫）	実24.5	B× A▽勝率3% EV-20% 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 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3秒 03/26 園田12R 9着/12頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。

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 ○

ワルキューレキング

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1アッケシ

5.8倍

EV +135%

▲A:◎10クールフィールド

2.3倍

EV -92%

出走馬全11頭

◎A:○6

ワルキューレキング

下原理（兵庫）

3.3倍

+82%

›

○A:▲1

アッケシ

松木大（兵庫）

5.8倍

+135%

›

▲A:◎10

クールフィールド

吉村智（兵庫）

2.3倍

-92%

›

△A:△5

アコーダンス

田野豊（兵庫）

7.7倍

-96%

›

△A:×9

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

14.6倍

-97%

›

△A:△7

ダンスデミルリトン

大山真（兵庫）

17.5倍

-97%

›

×A:▽4

ニシノミニョンヌ

竹村達（兵庫）

113.5倍

-98%

›

×A:△2

シェナホープ

塩津璃（兵庫）

21.3倍

-99%

›

×A:▽11

トライファン

福原杏（兵庫）

24.5倍

-99%

›

×A:▽8

トランペシア

佐々世（兵庫）

109.2倍

-99%

›

×A:▽3

インノータイム

長尾翼（兵庫）

291.6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。

▶ 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 1 アッケシ実5.8倍期待値 +136% ❌不的中5着単勝 5.8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

9R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アッケシ推奨	松木大（兵庫）	実5.8	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 07/10 園田1R 1着/11頭 06/25 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/12 園田8R 9着/10頭+1.0秒 05/27 園田6R 5着/12頭 05/14 園田5R 7着/10頭+2.6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 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
2	シェナホープ	塩津璃（兵庫）	実21.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1着/10頭 06/12 園田2R 4着/10頭 05/21 園田5R 3着/12頭+1.0秒 05/06 園田4R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	インノータイム逃げ	長尾翼（兵庫）	実291.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0秒 01/02 園田4R 5着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 69走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +135% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	ニシノミニョンヌ逃げ	竹村達（兵庫）	実113.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/10 園田6R 5着/9頭 05/15 園田2R 1着/10頭勝利 05/06 園田1R 5着/12頭+1.4秒 04/14 園田4R 3着/12頭+1.1秒 03/26 園田2R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	アコーダンス逃げ	田野豊（兵庫）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯11走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3秒 04/23 園田2R 3着/10頭+0.6秒 04/02 園田6R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
6	ワルキューレキング	下原理（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 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.1% (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	ダンスデミルリトン	大山真（兵庫）	実17.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9頭 05/22 園田6R 3着/8頭+0.0秒 05/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 04/08 園田8R 7着/10頭+1.8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 3.7着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	トランペシア	佐々世（兵庫）	実109.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭 05/28 園田10R 4着/10頭 05/07 園田12R 12着/12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 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実14.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9頭 05/28 園田10R 3着/10頭 05/14 園田9R 6着/8頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	クールフィールド	吉村智（兵庫）	実2.3	🌟◎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（直近3走で勝率50%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
11	トライファン差し	福原杏（兵庫）	実24.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3秒 03/26 園田12R 9着/12頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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の本命

AI評価1位

クールフィールド

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ワルキューレキング

3.3倍

EV -10%

▲1アッケシ

5.8倍

EV -27%

出走馬全11頭

◎10

クールフィールド

吉村智（兵庫）

2.3倍

-17%

›

○6

ワルキューレキング

下原理（兵庫）

3.3倍

-10%

›

▲1

アッケシ

松木大（兵庫）

5.8倍

-27%

›

△5

アコーダンス

田野豊（兵庫）

7.7倍

-23%

›

△7

ダンスデミルリトン

大山真（兵庫）

17.5倍

-30%

›

△2

シェナホープ

塩津璃（兵庫）

21.3倍

-25%

›

▽11

トライファン

福原杏（兵庫）

24.5倍

-20%

›

×9

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

14.6倍

-76%

›

▽3

インノータイム

長尾翼（兵庫）

291.6倍

+135%

›

▽4

ニシノミニョンヌ

竹村達（兵庫）

113.5倍

-19%

›

▽8

トランペシア

佐々世（兵庫）

109.2倍

-26%

›

💡 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 1 アッケシ実5.8倍期待値 -28% ❌不的中5着単勝 5.8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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