園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラジオラオウ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率41% EV-29% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/03 園田9R 2着/12頭 12/29 園田10R 5着/11頭+0.5秒 12/03 園田12R 2着/12頭+0.1秒 11/11 園田12R 5着/12頭+1.0秒 10/01 園田10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.0% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.3% / 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。
2	ガミラスラバウル追込	新庄海（兵庫）	実38.9	B△ A△勝率2% EV-29% 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 06/04 園田10R 7着/11頭 05/14 園田11R 7着/12頭+1.6秒 04/08 園田10R 7着/8頭+2.5秒 03/18 園田9R 6着/8頭+0.9秒 01/03 園田2R 1着/10頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 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 6位 / 勝率 1.8% / 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。
3	シュトローム推奨	田野豊（兵庫）	実9.7	B▲ A△勝率5% EV-49% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+49%の妙味（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率31%と得意）
前5走 07/09 園田4R 2着/10頭+2.0秒 06/25 園田5R 2着/12頭+0.0秒 06/05 園田4R 3着/9頭 05/22 園田9R 6着/11頭+1.0秒 04/30 園田3R 1着/9頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 10.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
4	チェリータイム	高橋洸（兵庫）	実11.5	B△ A△勝率9% EV+2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/16 園田7R 3着/9頭 07/02 園田5R 5着/12頭 06/05 園田6R 2着/9頭 05/20 園田6R 5着/12頭 04/30 園田9R 5着/10頭+1.2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 3.3着 ○ 当競馬場適性 40走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 38走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 21% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +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	パイラタナー	竹村達（兵庫）	実2.8	B○ A○勝率31% EV-14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/17 園田8R 1着/10頭 07/03 園田8R 2着/3頭 06/05 園田3R 1着/10頭 05/15 園田4R 2着/9頭+0.3秒 04/30 園田4R 8着/11頭+1.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.6% / 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	ワンダーデュエル	小谷哲（兵庫）	実8.9	B△ A▲勝率12% EV+8% 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19走で勝率26%／前走3着）
前5走 07/17 園田8R 3着/10頭 06/24 園田5R 2着/12頭 06/11 園田6R 5着/12頭 05/22 園田12R 3着/12頭 05/04 園田3R 4着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 期待値 +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。

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 ◎

ベラジオラオウ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5パイラタナー

2.8倍

EV -37%

▲A:△3シュトローム

9.7倍

EV +49%

出走馬全6頭

◎A:◎1

ベラジオラオウ

吉村智（兵庫）

1.7倍

-6%

›

○A:○5

パイラタナー

竹村達（兵庫）

2.8倍

-37%

›

▲A:△3

シュトローム

田野豊（兵庫）

9.7倍

+49%

›

△A:▲6

ワンダーデュエル

小谷哲（兵庫）

8.9倍

-46%

›

△A:△4

チェリータイム

高橋洸（兵庫）

11.5倍

-84%

›

△A:△2

ガミラスラバウル

新庄海（兵庫）

38.9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 3 シュトローム ¥100 確定16.2倍期待値 +49% 🎯的中1着確定 16.2倍1,620円

※ 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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベラジオラオウ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.7	🌟◎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（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 07/03 園田9R 2着/12頭 12/29 園田10R 5着/11頭+0.5秒 12/03 園田12R 2着/12頭+0.1秒 11/11 園田12R 5着/12頭+1.0秒 10/01 園田10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.3% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	ガミラスラバウル追込	新庄海（兵庫）	実38.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 06/04 園田10R 7着/11頭 05/14 園田11R 7着/12頭+1.6秒 04/08 園田10R 7着/8頭+2.5秒 03/18 園田9R 6着/8頭+0.9秒 01/03 園田2R 1着/10頭勝利
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
3	シュトローム推奨	田野豊（兵庫）	実9.7	△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14走で勝率29%と適性高／同距離帯で勝率31%と得意）
前5走 07/09 園田4R 2着/10頭+2.0秒 06/25 園田5R 2着/12頭+0.0秒 06/05 園田4R 3着/9頭 05/22 園田9R 6着/11頭+1.0秒 04/30 園田3R 1着/9頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	チェリータイム	高橋洸（兵庫）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 07/16 園田7R 3着/9頭 07/02 園田5R 5着/12頭 06/05 園田6R 2着/9頭 05/20 園田6R 5着/12頭 04/30 園田9R 5着/10頭+1.2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 3.3着 ○ 当競馬場適性 40走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 38走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 21% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
5	パイラタナー	竹村達（兵庫）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/17 園田8R 1着/10頭 07/03 園田8R 2着/3頭 06/05 園田3R 1着/10頭 05/15 園田4R 2着/9頭+0.3秒 04/30 園田4R 8着/11頭+1.4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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 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) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	ワンダーデュエル	小谷哲（兵庫）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯19走で勝率26%／前走3着）
前5走 07/17 園田8R 3着/10頭 06/24 園田5R 2着/12頭 06/11 園田6R 5着/12頭 05/22 園田12R 3着/12頭 05/04 園田3R 4着/8頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベラジオラオウ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5パイラタナー

2.8倍

EV -14%

▲6ワンダーデュエル

8.9倍

EV +8%

出走馬全6頭

◎1

ベラジオラオウ

吉村智（兵庫）

1.7倍

-29%

›

○5

パイラタナー

竹村達（兵庫）

2.8倍

-14%

›

▲6

ワンダーデュエル

小谷哲（兵庫）

8.9倍

+8%

›

△4

チェリータイム

高橋洸（兵庫）

11.5倍

+2%

›

△3

シュトローム

田野豊（兵庫）

9.7倍

-49%

›

△2

ガミラスラバウル

新庄海（兵庫）

38.9倍

-29%

›

💡 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 3 シュトローム ¥100 確定16.2倍期待値 -49% 🎯的中1着確定 16.2倍1,620円

※ 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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