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 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブチエー	永井孝（兵庫）	実88.3	B× A▽勝率1% EV+1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/15 園田10R 6着/9頭+2.0秒 07/01 園田10R 4着/10頭 06/10 園田12R 9着/12頭 05/21 園田9R 7着/8頭+2.0秒 04/22 園田12R 6着/11頭+0.6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 6.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 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) -98% (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 1.2% / 期待値 +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。
2	ウィルダスク	廣瀬航（兵庫）	実4.6	B△ A○勝率19% EV-12% 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9R 1着/10頭 05/28 園田12R 2着/12頭 05/07 園田9R 3着/10頭+1.1秒 04/15 園田10R 3着/10頭+0.2秒 03/26 園田12R 3着/12頭+0.5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 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 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: 21.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.5% / 期待値 -12% ※ 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	オリビアサンライズ逃げ推奨	下原理（兵庫）	実9.5	B◎ A△勝率13% EV+28% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率58% × オッズ9.5倍で期待値+455%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 07/08 園田8R 3着/7頭 06/11 園田12R 1着/12頭 04/15 園田9R 2着/10頭+0.0秒 03/17 園田7R 1着/10頭勝利 10/22 園田9R 3着/10頭+0.2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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3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) +455% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.5% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.4% / 期待値 +28% ※ 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	リリーオブザハート	小谷哲（兵庫）	実25.1	B△ A△勝率5% EV+25% 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／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/15 園田10R 5着/9頭 06/10 園田12R 8着/12頭 05/21 園田9R 4着/8頭 04/29 園田10R 6着/9頭+0.8秒 04/09 園田10R 3着/6頭+0.8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 5.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
5	ブランベル先行	小牧太（兵庫）	実71.7	B× A▽勝率3% EV+89% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 07/09 園田11R 10着/12頭+0.0秒 06/10 園田9R 1着/9頭 01/03 園田3R 7着/11頭+1.3秒 12/24 園田10R 7着/11頭+1.6秒 12/02 園田4R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 +90% ※ 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	スマイルクラーク	田野豊（兵庫）	実2.0	B○ A◎勝率27% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場26走で勝率27%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 園田10R 2着/9頭 06/10 園田12R 1着/12頭 05/21 園田9R 3着/8頭 04/30 園田12R 1着/11頭勝利 03/26 園田5R 1着/11頭勝利
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 26走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.2% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 27.4% / 期待値 -45% ※ 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	フラッシングレート	高橋洸（兵庫）	実129.8	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 07/15 園田10R 9着/9頭+4.0秒 06/25 園田11R 10着/11頭+6.0秒 05/14 園田10R 5着/8頭+1.5秒 04/23 園田11R 8着/9頭+5.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 0.7% / 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。
8	ダノンワンナップ	吉村智（兵庫）	実4.4	B▲ A▲勝率19% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率39%と適性高／同距離帯18走で勝率39%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 07/15 園田10R 3着/9頭+0.0秒 07/01 園田9R 3着/10頭+3.0秒 05/27 園田12R 3着/12頭 04/29 園田12R 1着/12頭勝利 12/31 園田10R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 39% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 19.1% / 期待値 -16% ※ 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	グロリアスアポイ自在	福原杏（兵庫）	実16.7	B△ A▽勝率5% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率25%と適性高／同距離帯22走で勝率32%／同馬場状態で勝率42%）
前5走 04/02 園田10R 6着/10頭+1.5秒 12/29 園田11R 4着/9頭+0.5秒 12/02 園田10R 5着/8頭+1.6秒 11/11 園田7R 2着/6頭+0.3秒 07/24 園田11R 3着/8頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% △ ローテーション 125日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.6% / 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。
10	クイッククイーン	川原正（兵庫）	実12.2	B× A△勝率7% EV-19% 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 07/16 園田10R 1着/10頭 07/02 園田9R 9着/10頭 06/11 園田12R 8着/12頭 05/27 園田9R 4着/12頭 05/05 園田12R 2着/11頭+0.0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 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 27走で勝率 15% ○ 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 20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 0.4% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 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。

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 △

オリビアサンライズ

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

9.5倍

AI期待値

+455%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎6スマイルクラーク

2.0倍

EV -43%

▲A:▲8ダノンワンナップ

4.4倍

EV -62%

出走馬全10頭

◎A:△3

オリビアサンライズ

下原理（兵庫）

9.5倍

+455%

›

○A:◎6

スマイルクラーク

田野豊（兵庫）

2.0倍

-43%

›

▲A:▲8

ダノンワンナップ

吉村智（兵庫）

4.4倍

-62%

›

△A:△4

リリーオブザハート

小谷哲（兵庫）

25.1倍

-62%

›

△A:○2

ウィルダスク

廣瀬航（兵庫）

4.6倍

-95%

›

△A:▽9

グロリアスアポイ

福原杏（兵庫）

16.7倍

-82%

›

×A:▽5

ブランベル

小牧太（兵庫）

71.7倍

-55%

›

×A:△10

クイッククイーン

川原正（兵庫）

12.2倍

-95%

›

×A:▽1

ブチエー

永井孝（兵庫）

88.3倍

-98%

›

×A:▽7

フラッシングレート

高橋洸（兵庫）

129.8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 オリビアサンライズ ¥1,300 実9.5倍期待値 +456% ❌不的中3着単勝 9.5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 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブチエー	永井孝（兵庫）	実88.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/15 園田10R 6着/9頭+2.0秒 07/01 園田10R 4着/10頭 06/10 園田12R 9着/12頭 05/21 園田9R 7着/8頭+2.0秒 04/22 園田12R 6着/11頭+0.6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 6.3着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
2	ウィルダスク	廣瀬航（兵庫）	実4.6	○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 06/18 園田9R 1着/10頭 05/28 園田12R 2着/12頭 05/07 園田9R 3着/10頭+1.1秒 04/15 園田10R 3着/10頭+0.2秒 03/26 園田12R 3着/12頭+0.5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 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	オリビアサンライズ逃げ推奨	下原理（兵庫）	実9.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場7走で勝率43%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 07/08 園田8R 3着/7頭 06/11 園田12R 1着/12頭 04/15 園田9R 2着/10頭+0.0秒 03/17 園田7R 1着/10頭勝利 10/22 園田9R 3着/10頭+0.2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 7走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.4% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
4	リリーオブザハート	小谷哲（兵庫）	実25.1	△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／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/15 園田10R 5着/9頭 06/10 園田12R 8着/12頭 05/21 園田9R 4着/8頭 04/29 園田10R 6着/9頭+0.8秒 04/09 園田10R 3着/6頭+0.8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 5.7着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
5	ブランベル先行	小牧太（兵庫）	実71.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 07/09 園田11R 10着/12頭+0.0秒 06/10 園田9R 1着/9頭 01/03 園田3R 7着/11頭+1.3秒 12/24 園田10R 7着/11頭+1.6秒 12/02 園田4R 4着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (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。
6	スマイルクラーク	田野豊（兵庫）	実2.0	◎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26走で勝率27%と適性高／同距離帯17走で勝率35%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/15 園田10R 2着/9頭 06/10 園田12R 1着/12頭 05/21 園田9R 3着/8頭 04/30 園田12R 1着/11頭勝利 03/26 園田5R 1着/11頭勝利
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 26走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
7	フラッシングレート	高橋洸（兵庫）	実129.8	▽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／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/15 園田10R 9着/9頭+4.0秒 06/25 園田11R 10着/11頭+6.0秒 05/14 園田10R 5着/8頭+1.5秒 04/23 園田11R 8着/9頭+5.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ダノンワンナップ	吉村智（兵庫）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18走で勝率39%と適性高／同距離帯18走で勝率39%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 07/15 園田10R 3着/9頭+0.0秒 07/01 園田9R 3着/10頭+3.0秒 05/27 園田12R 3着/12頭 04/29 園田12R 1着/12頭勝利 12/31 園田10R 4着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 39% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (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。
9	グロリアスアポイ自在	福原杏（兵庫）	実16.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率25%と適性高／同距離帯22走で勝率32%／同馬場状態で勝率42%）
前5走 04/02 園田10R 6着/10頭+1.5秒 12/29 園田11R 4着/9頭+0.5秒 12/02 園田10R 5着/8頭+1.6秒 11/11 園田7R 2着/6頭+0.3秒 07/24 園田11R 3着/8頭+0.7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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 32% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
10	クイッククイーン	川原正（兵庫）	実12.2	△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／前走勝利の勢い）
前5走 07/16 園田10R 1着/10頭 07/02 園田9R 9着/10頭 06/11 園田12R 8着/12頭 05/27 園田9R 4着/12頭 05/05 園田12R 2着/11頭+0.0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 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 27走で勝率 15% ○ 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 20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 6.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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

スマイルクラーク

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ウィルダスク

4.6倍

EV -12%

▲8ダノンワンナップ

4.4倍

EV -15%

出走馬全10頭

◎6

スマイルクラーク

田野豊（兵庫）

2.0倍

-45%

›

○2

ウィルダスク

廣瀬航（兵庫）

4.6倍

-12%

›

▲8

ダノンワンナップ

吉村智（兵庫）

4.4倍

-15%

›

△3

オリビアサンライズ

下原理（兵庫）

9.5倍

+28%

›

△10

クイッククイーン

川原正（兵庫）

12.2倍

-19%

›

△4

リリーオブザハート

小谷哲（兵庫）

25.1倍

+25%

›

▽9

グロリアスアポイ

福原杏（兵庫）

16.7倍

-23%

›

▽5

ブランベル

小牧太（兵庫）

71.7倍

+89%

›

▽1

ブチエー

永井孝（兵庫）

88.3倍

+1%

›

▽7

フラッシングレート

高橋洸（兵庫）

129.8倍

-9%

›

💡 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 オリビアサンライズ ¥1,300 実9.5倍期待値 +27% ❌不的中3着単勝 9.5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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