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	ワンダーグァルネリ	小牧太（兵庫）	実4.4	B△ A○勝率17% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田3R 1着/7頭 06/17 園田2R 4着/10頭+0.0秒 05/27 園田3R 2着/10頭 05/13 園田8R 3着/4頭+1.2秒 04/22 園田8R 7着/9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 48走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 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。
2	ココプレミア	小谷哲（兵庫）	実76.0	B× A▽勝率1% EV-35% 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 07/15 園田6R 10着/10頭+3.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.8% / 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。
3	アスターリコッタ	廣瀬航（兵庫）	実4.7	B▲ A▲勝率16% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/08 園田5R 6着/10頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.9% / 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。
4	メイショウシュート逃げ	南部楓（兵庫）	実4.5	B△ A△勝率8% EV-62% 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 07/17 園田4R 1着/10頭 06/04 園田2R 3着/10頭 04/02 園田7R 5着/9頭+0.6秒 07/25 園田6R 2着/9頭+0.2秒 07/10 園田3R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.1% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
5	ジュエルドパリ	高橋洸（兵庫）	実13.4	B× A△勝率5% EV-36% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/09 園田6R 1着/9頭 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
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 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.8% / 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。
6	ナリタゲッコウ	井上幹（兵庫）	実8.5	B△ A△勝率5% EV-60% 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 07/09 園田1R 1着/9頭 06/17 園田4R 3着/11頭 05/29 園田4R 2着/9頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 11.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 期待値 -60% ※ 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	クールブレーブ推奨	吉村智（兵庫）	実18.3	B◎ A▽勝率3% EV-48% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率71% × オッズ18.3倍で期待値+999%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 70.9% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -49% ※ 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	メイショウゼルク	下原理（兵庫）	実3.1	B○ A🌟◎勝率45% EV+38% 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 8 ◎ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (オッズ暗示: 32.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.7% / 期待値 +39% ※ 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	フィーロ	松木大（兵庫）	実92.2	B× A▽勝率1% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭 05/27 園田3R 8着/10頭 05/13 園田3R 6着/9頭+1.0秒 04/30 園田2R 4着/9頭+0.3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 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.6% / 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

B推奨Aモデル ▽

クールブレーブ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

18.3倍

AI期待値

+999%

買い目

¥1,700

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8メイショウゼルク

3.1倍

EV -30%

▲A:▲3アスターリコッタ

4.7倍

EV -86%

出走馬全9頭

◎A:▽7

クールブレーブ

吉村智（兵庫）

18.3倍

+999%

›

○A:◎8

メイショウゼルク

下原理（兵庫）

3.1倍

-30%

›

▲A:▲3

アスターリコッタ

廣瀬航（兵庫）

4.7倍

-86%

›

△A:○1

ワンダーグァルネリ

小牧太（兵庫）

4.4倍

-95%

›

△A:△4

メイショウシュート

南部楓（兵庫）

4.5倍

-95%

›

△A:△6

ナリタゲッコウ

井上幹（兵庫）

8.5倍

-90%

›

×A:△5

ジュエルドパリ

高橋洸（兵庫）

13.4倍

-96%

›

×A:▽9

フィーロ

松木大（兵庫）

92.2倍

-98%

›

×A:▽2

ココプレミア

小谷哲（兵庫）

76.0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 (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 7 クールブレーブ ¥1,700 実18.3倍期待値 +999% ❌不的中5着単勝 18.3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

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	ワンダーグァルネリ	小牧太（兵庫）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田3R 1着/7頭 06/17 園田2R 4着/10頭+0.0秒 05/27 園田3R 2着/10頭 05/13 園田8R 3着/4頭+1.2秒 04/22 園田8R 7着/9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 48走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ココプレミア	小谷哲（兵庫）	実76.0	▽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 07/15 園田6R 10着/10頭+3.0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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	アスターリコッタ	廣瀬航（兵庫）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/08 園田5R 6着/10頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	メイショウシュート逃げ	南部楓（兵庫）	実4.5	△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 07/17 園田4R 1着/10頭 06/04 園田2R 3着/10頭 04/02 園田7R 5着/9頭+0.6秒 07/25 園田6R 2着/9頭+0.2秒 07/10 園田3R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	ジュエルドパリ	高橋洸（兵庫）	実13.4	△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／前走勝利の勢い）
前5走 07/09 園田6R 1着/9頭 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
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 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
6	ナリタゲッコウ	井上幹（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（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 07/09 園田1R 1着/9頭 06/17 園田4R 3着/11頭 05/29 園田4R 2着/9頭 ― ―
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 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (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。
7	クールブレーブ推奨	吉村智（兵庫）	実18.3	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。
8	メイショウゼルク	下原理（兵庫）	実3.1	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 44.7% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	フィーロ	松木大（兵庫）	実92.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は24走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭 05/27 園田3R 8着/10頭 05/13 園田3R 6着/9頭+1.0秒 04/30 園田2R 4着/9頭+0.3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 18走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.6% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メイショウゼルク

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ワンダーグァルネリ

4.4倍

EV -23%

▲3アスターリコッタ

4.7倍

EV -25%

出走馬全9頭

◎8

メイショウゼルク

下原理（兵庫）

3.1倍

+38%

›

○1

ワンダーグァルネリ

小牧太（兵庫）

4.4倍

-23%

›

▲3

アスターリコッタ

廣瀬航（兵庫）

4.7倍

-25%

›

△4

メイショウシュート

南部楓（兵庫）

4.5倍

-62%

›

△5

ジュエルドパリ

高橋洸（兵庫）

13.4倍

-36%

›

△6

ナリタゲッコウ

井上幹（兵庫）

8.5倍

-60%

›

▽7

クールブレーブ

吉村智（兵庫）

18.3倍

-48%

›

▽2

ココプレミア

小谷哲（兵庫）

76.0倍

-35%

›

▽9

フィーロ

松木大（兵庫）

92.2倍

-42%

›

💡 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 7 クールブレーブ ¥1,700 実18.3倍期待値 -49% ❌不的中5着単勝 18.3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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