園田 10R 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

10R 園田競馬場ダ1870m ダート1870m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニホンピロハーバー先行	下原理（兵庫）	実61.1	B× A▽勝率1% EV-9% 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8R 5着/7頭 06/05 園田11R 10着/10頭+6.0秒 12/31 園田12R 5着/11頭+2.9秒 12/11 園田11R 5着/12頭+0.8秒 12/02 園田10R 7着/12頭+2.3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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 7位 / 勝率 1.5% / 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。
2	レイアンドダンス差し	廣瀬航（兵庫）	実7.5	B△ A△勝率7% EV-44% 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／前走2着）
前5走 07/01 園田11R 2着/8頭 06/03 園田11R 3着/10頭 05/13 園田10R 1着/8頭勝利 04/23 園田11R 1着/9頭勝利 03/31 園田11R 3着/10頭+0.6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 32走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.4% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -44% ※ 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	ライトピラー逃げ	田野豊（兵庫）	実2.1	B○ A🌟◎勝率46% EV-3% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/03 園田11R 4着/10頭 05/15 園田10R 1着/9頭勝利 01/02 園田6R 1着/8頭勝利 12/04 園田12R 1着/12頭勝利 11/06 園田5R 1着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 47.9% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.9% / 期待値 -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。
4	アーマルコライト	山本咲（兵庫）	実64.4	B× A×勝率1% EV-66% 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8R 7着/7頭 06/05 園田10R 8着/9頭 05/07 園田11R 8着/8頭+4.4秒 04/21 園田11R 4着/6頭+2.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 9位 / 勝率 0.5% / 期待値 -66% ※ 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	スマートプレシャス	小牧太（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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 49.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.0% / 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。
6	オズモポリタン	塩津璃（兵庫）	実22.8	B▲ A△勝率3% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/16 園田8R 2着/7頭+4.0秒 06/24 園田11R 8着/10頭+0.0秒 05/27 園田11R 5着/9頭 04/29 園田11R 1着/9頭勝利 04/15 園田12R 3着/12頭+0.9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 5.0着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 -37% ※ 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	ウインドケーヴ逃げ	川原正（兵庫）	実67.9	B× A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 07/01 園田11R 5着/8頭 06/03 園田11R 9着/10頭 05/13 園田10R 4着/8頭+0.3秒 04/14 園田11R 8着/9頭+3.5秒 03/24 園田11R 10着/10頭+3.2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 6.0着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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	アースイオス	杉浦健（兵庫）	実16.0	B△ A△勝率4% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/16 園田8R 6着/7頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 期待値 -34% ※ 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	トランセンデンス逃げ	吉村智（兵庫）	実4.9	B△ A▲勝率9% EV-53% 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3着）
前5走 07/01 園田11R 3着/8頭 06/03 園田11R 1着/10頭 05/15 園田10R 2着/9頭+0.3秒 04/14 園田11R 3着/9頭+0.2秒 03/18 園田11R 3着/10頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 期待値 -54% ※ 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 ○

スマートプレシャス

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+64%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3ライトピラー

2.1倍

EV +0%

▲A:△6オズモポリタン

22.8倍

EV -73%

出走馬全9頭

◎A:○5

スマートプレシャス

小牧太（兵庫）

3.3倍

+64%

›

○A:◎3

ライトピラー

田野豊（兵庫）

2.1倍

+0%

›

▲A:△6

オズモポリタン

塩津璃（兵庫）

22.8倍

-73%

›

△A:▲9

トランセンデンス

吉村智（兵庫）

4.9倍

-97%

›

△A:△2

レイアンドダンス

廣瀬航（兵庫）

7.5倍

-96%

›

△A:△8

アースイオス

杉浦健（兵庫）

16.0倍

-98%

›

×A:▽7

ウインドケーヴ

川原正（兵庫）

67.9倍

-95%

›

×A:▽1

ニホンピロハーバー

下原理（兵庫）

61.1倍

-99%

›

×A:×4

アーマルコライト

山本咲（兵庫）

64.4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。

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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）

10R 園田競馬場ダ1870m ダート1870m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ニホンピロハーバー先行	下原理（兵庫）	実61.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/16 園田8R 5着/7頭 06/05 園田11R 10着/10頭+6.0秒 12/31 園田12R 5着/11頭+2.9秒 12/11 園田11R 5着/12頭+0.8秒 12/02 園田10R 7着/12頭+2.3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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	レイアンドダンス差し	廣瀬航（兵庫）	実7.5	△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／前走2着）
前5走 07/01 園田11R 2着/8頭 06/03 園田11R 3着/10頭 05/13 園田10R 1着/8頭勝利 04/23 園田11R 1着/9頭勝利 03/31 園田11R 3着/10頭+0.6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 32走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ライトピラー逃げ	田野豊（兵庫）	実2.1	🌟◎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（当競馬場13走で勝率46%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 06/03 園田11R 4着/10頭 05/15 園田10R 1着/9頭勝利 01/02 園田6R 1着/8頭勝利 12/04 園田12R 1着/12頭勝利 11/06 園田5R 1着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 46% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 50% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
4	アーマルコライト	山本咲（兵庫）	実64.4	×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8R 7着/7頭 06/05 園田10R 8着/9頭 05/07 園田11R 8着/8頭+4.4秒 04/21 園田11R 4着/6頭+2.1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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	スマートプレシャス	小牧太（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.0% (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。
6	オズモポリタン	塩津璃（兵庫）	実22.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/16 園田8R 2着/7頭+4.0秒 06/24 園田11R 8着/10頭+0.0秒 05/27 園田11R 5着/9頭 04/29 園田11R 1着/9頭勝利 04/15 園田12R 3着/12頭+0.9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 5.0着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	ウインドケーヴ逃げ	川原正（兵庫）	実67.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 07/01 園田11R 5着/8頭 06/03 園田11R 9着/10頭 05/13 園田10R 4着/8頭+0.3秒 04/14 園田11R 8着/9頭+3.5秒 03/24 園田11R 10着/10頭+3.2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 6.0着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 21% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	アースイオス	杉浦健（兵庫）	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/16 園田8R 6着/7頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
9	トランセンデンス逃げ	吉村智（兵庫）	実4.9	▲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3着）
前5走 07/01 園田11R 3着/8頭 06/03 園田11R 1着/10頭 05/15 園田10R 2着/9頭+0.3秒 04/14 園田11R 3着/9頭+0.2秒 03/18 園田11R 3着/10頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ライトピラー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.1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

○5スマートプレシャス

3.3倍

EV -10%

▲9トランセンデンス

4.9倍

EV -53%

出走馬全9頭

◎3

ライトピラー

田野豊（兵庫）

2.1倍

-3%

›

○5

スマートプレシャス

小牧太（兵庫）

3.3倍

-10%

›

▲9

トランセンデンス

吉村智（兵庫）

4.9倍

-53%

›

△2

レイアンドダンス

廣瀬航（兵庫）

7.5倍

-44%

›

△8

アースイオス

杉浦健（兵庫）

16.0倍

-33%

›

△6

オズモポリタン

塩津璃（兵庫）

22.8倍

-36%

›

▽1

ニホンピロハーバー

下原理（兵庫）

61.1倍

-9%

›

▽7

ウインドケーヴ

川原正（兵庫）

67.9倍

-7%

›

×4

アーマルコライト

山本咲（兵庫）

64.4倍

-66%

›

💡 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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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