園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランテミス	小谷周（兵庫）	実56.9	B× A▽勝率1% EV-26% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒 05/06 園田2R 5着/10頭+1.7秒 04/21 園田1R 5着/10頭+1.1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 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 30走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27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 0.1% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 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。
2	フィオリータ	吉村智（兵庫）	実2.4	B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV+24% 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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.9% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 52.0% / 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	ピンクブルー差し	小谷哲（兵庫）	実8.5	B△ A△勝率7% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1秒 01/15 園田4R 7着/10頭+1.3秒 12/29 園田8R 3着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.9% / 期待値 -41% ※ 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	キークラシック先行	杉浦健（兵庫）	実11.0	B△ A△勝率3% EV-67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/08 園田5R 7着/10頭+0.0秒 05/29 園田6R 3着/9頭 04/30 園田3R 2着/9頭+0.5秒 04/08 園田3R 2着/10頭+1.1秒 03/17 園田2R 2着/10頭+0.3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 4.0着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -67% ※ 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	サクラグラシュー	田野豊（兵庫）	実35.3	B× A▽勝率2% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/09 園田4R 9着/10頭 06/25 園田5R 3着/12頭+1.0秒 06/10 園田4R 8着/12頭 05/21 園田10R 6着/12頭+1.0秒 04/28 園田4R 4着/10頭+1.8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 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -14% ※ 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	メイショウロンド	土方颯（兵庫）	実7.4	B○ A△勝率5% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 園田1R 1着/10頭 06/25 園田7R 9着/10頭 06/12 園田4R 2着/8頭 04/29 園田5R 10着/10頭+3.3秒 04/07 園田2R 6着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 期待値 -61% ※ 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	ダイシチセイ差し	廣瀬航（兵庫）	実7.6	B▲ A▲勝率10% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田5R 1着/9頭 05/28 園田7R 9着/10頭 05/06 園田8R 5着/10頭+0.7秒 04/22 園田6R 10着/12頭+1.4秒 04/07 園田7R 1着/9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 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 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。
8	アストリット	井上幹（兵庫）	実50.8	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7着/10頭 04/09 園田3R 7着/8頭+2.3秒 03/17 園田3R 8着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 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。
9	ビッグロゴスルーフ差し	塩津璃（兵庫）	実95.0	B× A×勝率0% EV-63% 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 06/13 311R 6着/10頭+0.0秒 05/30 311R 7着/9頭+1.7秒 05/16 311R 7着/9頭+2.3秒 05/02 311R 8着/9頭+2.7秒 04/18 311R 5着/8頭+2.4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 ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 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 10位 / 勝率 0.4% / 期待値 -63% ※ 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	ゴートゥーミジョカ	下原理（兵庫）	実3.3	B△ A○勝率18% EV-41% 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3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田2R 1着/3頭 12/31 園田4R 4着/9頭+0.5秒 12/10 園田8R 7着/10頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.7% / 期待値 -42% ※ 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 ◎

フィオリータ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+106%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6メイショウロンド

7.4倍

EV -51%

▲A:▲7ダイシチセイ

7.6倍

EV -55%

出走馬全10頭

◎A:◎2

フィオリータ

吉村智（兵庫）

2.4倍

+106%

›

○A:△6

メイショウロンド

土方颯（兵庫）

7.4倍

-51%

›

▲A:▲7

ダイシチセイ

廣瀬航（兵庫）

7.6倍

-55%

›

△A:△4

キークラシック

杉浦健（兵庫）

11.0倍

-88%

›

△A:○10

ゴートゥーミジョカ

下原理（兵庫）

3.3倍

-98%

›

△A:△3

ピンクブルー

小谷哲（兵庫）

8.5倍

-98%

›

×A:▽5

サクラグラシュー

田野豊（兵庫）

35.3倍

-97%

›

×A:▽1

グランテミス

小谷周（兵庫）

56.9倍

-96%

›

×A:▽8

アストリット

井上幹（兵庫）

50.8倍

-98%

›

×A:×9

ビッグロゴスルーフ

塩津璃（兵庫）

95.0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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グランテミス	小谷周（兵庫）	実56.9	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒 05/06 園田2R 5着/10頭+1.7秒 04/21 園田1R 5着/10頭+1.1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 33走で勝率 9% △ 距離適性同距離 30走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27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 1.3% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	フィオリータ	吉村智（兵庫）	実2.4	🌟◎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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 52.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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	ピンクブルー差し	小谷哲（兵庫）	実8.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1秒 01/15 園田4R 7着/10頭+1.3秒 12/29 園田8R 3着/8頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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	キークラシック先行	杉浦健（兵庫）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率36%）
前5走 07/08 園田5R 7着/10頭+0.0秒 05/29 園田6R 3着/9頭 04/30 園田3R 2着/9頭+0.5秒 04/08 園田3R 2着/10頭+1.1秒 03/17 園田2R 2着/10頭+0.3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 4.0着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 24% ◎ 馬場適性同馬場 11走で勝率 36% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
5	サクラグラシュー	田野豊（兵庫）	実35.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/09 園田4R 9着/10頭 06/25 園田5R 3着/12頭+1.0秒 06/10 園田4R 8着/12頭 05/21 園田10R 6着/12頭+1.0秒 04/28 園田4R 4着/10頭+1.8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 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 33走で勝率 12% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
6	メイショウロンド	土方颯（兵庫）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 園田1R 1着/10頭 06/25 園田7R 9着/10頭 06/12 園田4R 2着/8頭 04/29 園田5R 10着/10頭+3.3秒 04/07 園田2R 6着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
7	ダイシチセイ差し	廣瀬航（兵庫）	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田5R 1着/9頭 05/28 園田7R 9着/10頭 05/06 園田8R 5着/10頭+0.7秒 04/22 園田6R 10着/12頭+1.4秒 04/07 園田7R 1着/9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 34走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
8	アストリット	井上幹（兵庫）	実50.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7着/10頭 04/09 園田3R 7着/8頭+2.3秒 03/17 園田3R 8着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	ビッグロゴスルーフ差し	塩津璃（兵庫）	実95.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 06/13 311R 6着/10頭+0.0秒 05/30 311R 7着/9頭+1.7秒 05/16 311R 7着/9頭+2.3秒 05/02 311R 8着/9頭+2.7秒 04/18 311R 5着/8頭+2.4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 ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
10	ゴートゥーミジョカ	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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田2R 1着/3頭 12/31 園田4R 4着/9頭+0.5秒 12/10 園田8R 7着/10頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フィオリータ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ゴートゥーミジョカ

3.3倍

EV -41%

▲7ダイシチセイ

7.6倍

EV -26%

出走馬全10頭

◎2

フィオリータ

吉村智（兵庫）

2.4倍

+24%

›

○10

ゴートゥーミジョカ

下原理（兵庫）

3.3倍

-41%

›

▲7

ダイシチセイ

廣瀬航（兵庫）

7.6倍

-26%

›

△3

ピンクブルー

小谷哲（兵庫）

8.5倍

-41%

›

△6

メイショウロンド

土方颯（兵庫）

7.4倍

-61%

›

△4

キークラシック

杉浦健（兵庫）

11.0倍

-67%

›

▽5

サクラグラシュー

田野豊（兵庫）

35.3倍

-13%

›

▽1

グランテミス

小谷周（兵庫）

56.9倍

-26%

›

▽8

アストリット

井上幹（兵庫）

50.8倍

-36%

›

×9

ビッグロゴスルーフ

塩津璃（兵庫）

95.0倍

-63%

›

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