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 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アストラッド	下原理（兵庫）	実7.3	B▲ A▲勝率11% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/02 園田11R 2着/11頭 06/10 園田11R 4着/9頭 ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
2	アグネスシュウ	新庄海（兵庫）	実73.5	B× A▽勝率1% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/16 園田12R 11着/12頭 07/03 園田10R 8着/10頭+0.0秒 06/10 園田11R 6着/9頭+5.0秒 05/22 園田8R 5着/5頭 05/06 園田10R 7着/11頭+1.4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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +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	ウインオーブ	吉村智（兵庫）	実7.1	B× A△勝率10% EV-27% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/09 園田8R 6着/7頭 10/08 園田11R 8着/12頭+2.9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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 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。
4	アシャカデュメ推奨	川原正（兵庫）	実8.4	B○ A△勝率8% EV-28% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率26% × オッズ8.4倍で期待値+117%の有力候補（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
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 4 ◎ 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 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
5	ブーヤカ	渡瀬和（兵庫）	実122.1	B× A▽勝率1% EV+21% 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 07/16 園田12R 9着/12頭 06/24 園田11R 10着/10頭 05/22 園田8R 4着/5頭+0.0秒 04/29 園田11R 4着/9頭+0.6秒 03/24 大井11R 7着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (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 0.9% / 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。
6	ショートストップ	山本咲（兵庫）	実13.2	B△ A▽勝率5% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 園田11R 5着/10頭 07/01 園田10R 1着/10頭 06/10 園田12R 3着/12頭 05/27 園田12R 5着/12頭 05/13 園田9R 6着/9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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 53走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 7.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.3% / 期待値 -48% ※ 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	タガノウィリアム差し	小谷哲（兵庫）	実12.8	B△ A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/15 園田11R 4着/10頭 03/18 園田11R 9着/10頭+1.4秒 10/22 園田11R 10着/11頭+1.9秒 07/24 園田11R 5着/8頭+0.7秒 06/26 園田10R 2着/8頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 -20% ※ 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	アドワン逃げ	田野豊（兵庫）	実3.8	B△ A○勝率14% EV-47% 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31走で勝率29%と適性高／同距離帯25走で勝率36%／前走3着）
前5走 07/03 園田10R 3着/10頭 05/22 園田11R 6着/12頭 04/21 園田10R 3着/8頭+0.4秒 09/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 09/05 園田7R 1着/5頭勝利
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 期待値 -47% ※ 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	サンライズガッツ	小牧太（兵庫）	実2.4	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV+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（当競馬場4走で勝率25%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 07/02 園田11R 1着/11頭 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 9 ◎ 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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.0% (オッズ暗示: 41.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.3% / 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。
10	コパノマデリン自在	永井孝（兵庫）	実78.3	B× A▽勝率3% EV+81% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 園田11R 7着/11頭+2.0秒 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
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 7.0着 (不振) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +81% ※ 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 ◎

サンライズガッツ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+68%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4アシャカデュメ

8.4倍

EV +117%

▲A:▲1アストラッド

7.3倍

EV -84%

出走馬全10頭

◎A:◎9

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

2.4倍

+68%

›

○A:△4

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

8.4倍

+117%

›

▲A:▲1

アストラッド

下原理（兵庫）

7.3倍

-84%

›

△A:○8

アドワン

田野豊（兵庫）

3.8倍

-96%

›

△A:▽6

ショートストップ

山本咲（兵庫）

13.2倍

-88%

›

△A:△7

タガノウィリアム

小谷哲（兵庫）

12.8倍

-99%

›

×A:▽2

アグネスシュウ

新庄海（兵庫）

73.5倍

-96%

›

×A:▽10

コパノマデリン

永井孝（兵庫）

78.3倍

-95%

›

×A:△3

ウインオーブ

吉村智（兵庫）

7.1倍

-99%

›

×A:▽5

ブーヤカ

渡瀬和（兵庫）

122.1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 4 アシャカデュメ ¥300 実8.4倍期待値 +117% ❌不的中5着単勝 8.4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

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アストラッド	下原理（兵庫）	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/02 園田11R 2着/11頭 06/10 園田11R 4着/9頭 ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 10.6% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
2	アグネスシュウ	新庄海（兵庫）	実73.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/16 園田12R 11着/12頭 07/03 園田10R 8着/10頭+0.0秒 06/10 園田11R 6着/9頭+5.0秒 05/22 園田8R 5着/5頭 05/06 園田10R 7着/11頭+1.4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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 37走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (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	ウインオーブ	吉村智（兵庫）	実7.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/09 園田8R 6着/7頭 10/08 園田11R 8着/12頭+2.9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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。
4	アシャカデュメ推奨	川原正（兵庫）	実8.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率20%）
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 4 ◎ 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 8走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ブーヤカ	渡瀬和（兵庫）	実122.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/16 園田12R 9着/12頭 06/24 園田11R 10着/10頭 05/22 園田8R 4着/5頭+0.0秒 04/29 園田11R 4着/9頭+0.6秒 03/24 大井11R 7着/16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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ショートストップ	山本咲（兵庫）	実13.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 園田11R 5着/10頭 07/01 園田10R 1着/10頭 06/10 園田12R 3着/12頭 05/27 園田12R 5着/12頭 05/13 園田9R 6着/9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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 53走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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	タガノウィリアム差し	小谷哲（兵庫）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/15 園田11R 4着/10頭 03/18 園田11R 9着/10頭+1.4秒 10/22 園田11R 10着/11頭+1.9秒 07/24 園田11R 5着/8頭+0.7秒 06/26 園田10R 2着/8頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
8	アドワン逃げ	田野豊（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場31走で勝率29%と適性高／同距離帯25走で勝率36%／前走3着）
前5走 07/03 園田10R 3着/10頭 05/22 園田11R 6着/12頭 04/21 園田10R 3着/8頭+0.4秒 09/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 09/05 園田7R 1着/5頭勝利
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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
9	サンライズガッツ	小牧太（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（当競馬場4走で勝率25%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 07/02 園田11R 1着/11頭 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 9 ◎ 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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.3% (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。
10	コパノマデリン自在	永井孝（兵庫）	実78.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/02 園田11R 7着/11頭+2.0秒 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
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 7.0着 (不振) ○ 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) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

サンライズガッツ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アドワン

3.8倍

EV -47%

▲1アストラッド

7.3倍

EV -25%

出走馬全10頭

◎9

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

2.4倍

+3%

›

○8

アドワン

田野豊（兵庫）

3.8倍

-47%

›

▲1

アストラッド

下原理（兵庫）

7.3倍

-25%

›

△3

ウインオーブ

吉村智（兵庫）

7.1倍

-27%

›

△4

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

8.4倍

-28%

›

△7

タガノウィリアム

小谷哲（兵庫）

12.8倍

-19%

›

▽6

ショートストップ

山本咲（兵庫）

13.2倍

-48%

›

▽10

コパノマデリン

永井孝（兵庫）

78.3倍

+81%

›

▽2

アグネスシュウ

新庄海（兵庫）

73.5倍

+4%

›

▽5

ブーヤカ

渡瀬和（兵庫）

122.1倍

+21%

›

💡 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 アシャカデュメ ¥300 実8.4倍期待値 -30% ❌不的中5着単勝 8.4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。
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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）

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