園田 9R 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

9R 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	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実43.6	B× A×勝率1% EV-74% 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 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9頭 05/28 園田11R 6着/12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 6.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 9位 / 勝率 0.6% / 期待値 -74% ※ 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	スクイッドラン追込	永井孝（兵庫）	実4.8	B△ A○勝率15% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田9R 3着/10頭 05/15 園田9R 7着/10頭+1.5秒 04/22 園田6R 7着/12頭+1.2秒 04/09 園田5R 5着/10頭+0.8秒 03/24 園田8R 9着/10頭+2.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.1% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 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。
3	キクノクライフ	小谷哲（兵庫）	実19.5	B▲ A△勝率3% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/15 園田8R 7着/10頭 06/25 園田12R 2着/12頭+4.0秒 06/04 園田7R 5着/10頭 05/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 04/22 園田6R 5着/12頭+0.9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 4.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 10% △ 距離適性同距離 36走で勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 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。
4	ベジョータ	廣瀬航（兵庫）	推定—	B× A△勝率8% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 園田8R 10着/10頭+2.0秒 07/01 園田8R 9着/11頭 06/11 園田8R 1着/8頭 05/22 園田3R 4着/7頭 05/04 園田4R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) AI 予想勝率 0.0% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.9% / 期待値 -88% ※ 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	ハリエンジュ	福原杏（兵庫）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV-34% 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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田8R 1着/3頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 94.7% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.1% / 期待値 -35% ※ 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	ペレストリーナ先行	小牧太（兵庫）	実14.0	B△ A▲勝率10% 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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/17 園田8R 4着/10頭 05/29 園田6R 1着/9頭 05/06 園田5R 6着/10頭+1.4秒 04/16 園田6R 4着/8頭+1.3秒 03/24 園田7R 6着/10頭+1.1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 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 7.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 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。
7	イデアールマッチ差し	吉村智（兵庫）	実38.2	B△ A▽勝率3% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/16 園田7R 8着/9頭 06/25 園田8R 8着/8頭 04/29 園田9R 3着/9頭+1.3秒 04/09 園田11R 9着/12頭+2.5秒 03/18 園田9R 5着/8頭+0.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
8	ウィスピースノー	小谷周（兵庫）	実19.2	B× A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6秒 07/09 園田5R 5着/10頭 06/24 園田8R 5着/10頭 06/12 園田8R 5着/10頭 05/27 園田8R 3着/9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 5.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 0.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 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。
9	ワーキングアセット	南部楓（兵庫）	実18.7	B○ A△勝率8% EV+42% 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 07/24 園田6R 1着/9頭勝利 07/09 園田4R 6着/10頭 06/24 園田5R 10着/12頭 06/11 園田6R 6着/12頭 05/29 園田6R 2着/9頭
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 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +43% ※ 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 ◎

ハリエンジュ

騎手福原杏（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ワーキングアセット

18.7倍

EV -37%

▲A:△3キクノクライフ

19.5倍

EV -76%

出走馬全9頭

◎A:◎5

ハリエンジュ

福原杏（兵庫）

1.3倍

+23%

›

○A:△9

ワーキングアセット

南部楓（兵庫）

18.7倍

-37%

›

▲A:△3

キクノクライフ

小谷哲（兵庫）

19.5倍

-76%

›

△A:▲6

ペレストリーナ

小牧太（兵庫）

14.0倍

-94%

›

△A:▽7

イデアールマッチ

吉村智（兵庫）

38.2倍

-93%

›

△A:○2

スクイッドラン

永井孝（兵庫）

4.8倍

-99%

›

×A:▽8

ウィスピースノー

小谷周（兵庫）

19.2倍

-98%

›

×A:△4

ベジョータ

廣瀬航（兵庫）

—

›

×A:×1

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

43.6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）

9R 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	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実43.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9頭 05/28 園田11R 6着/12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 6.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
2	スクイッドラン追込	永井孝（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田9R 3着/10頭 05/15 園田9R 7着/10頭+1.5秒 04/22 園田6R 7着/12頭+1.2秒 04/09 園田5R 5着/10頭+0.8秒 03/24 園田8R 9着/10頭+2.2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 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
3	キクノクライフ	小谷哲（兵庫）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/15 園田8R 7着/10頭 06/25 園田12R 2着/12頭+4.0秒 06/04 園田7R 5着/10頭 05/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 04/22 園田6R 5着/12頭+0.9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 4.7着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 10% △ 距離適性同距離 36走で勝率 14% ○ ローテーション 23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 3.3% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ベジョータ	廣瀬航（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/17 園田8R 10着/10頭+2.0秒 07/01 園田8R 9着/11頭 06/11 園田8R 1着/8頭 05/22 園田3R 4着/7頭 05/04 園田4R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% ※ 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	ハリエンジュ	福原杏（兵庫）	実1.3	🌟◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/10 園田8R 1着/3頭 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.1% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
6	ペレストリーナ先行	小牧太（兵庫）	実14.0	▲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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/17 園田8R 4着/10頭 05/29 園田6R 1着/9頭 05/06 園田5R 6着/10頭+1.4秒 04/16 園田6R 4着/8頭+1.3秒 03/24 園田7R 6着/10頭+1.1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 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
7	イデアールマッチ差し	吉村智（兵庫）	実38.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/16 園田7R 8着/9頭 06/25 園田8R 8着/8頭 04/29 園田9R 3着/9頭+1.3秒 04/09 園田11R 9着/12頭+2.5秒 03/18 園田9R 5着/8頭+0.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
8	ウィスピースノー	小谷周（兵庫）	実19.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6秒 07/09 園田5R 5着/10頭 06/24 園田8R 5着/10頭 06/12 園田8R 5着/10頭 05/27 園田8R 3着/9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 5.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 2.9% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ワーキングアセット	南部楓（兵庫）	実18.7	△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 07/24 園田6R 1着/9頭勝利 07/09 園田4R 6着/10頭 06/24 園田5R 10着/12頭 06/11 園田6R 6着/12頭 05/29 園田6R 2着/9頭
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 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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

ハリエンジュ

騎手福原杏（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2スクイッドラン

4.8倍

EV -26%

▲6ペレストリーナ

14.0倍

EV +36%

出走馬全9頭

◎5

ハリエンジュ

福原杏（兵庫）

1.3倍

-34%

›

○2

スクイッドラン

永井孝（兵庫）

4.8倍

-26%

›

▲6

ペレストリーナ

小牧太（兵庫）

14.0倍

+36%

›

△4

ベジョータ

廣瀬航（兵庫）

—

›

△9

ワーキングアセット

南部楓（兵庫）

18.7倍

+42%

›

△3

キクノクライフ

小谷哲（兵庫）

19.5倍

-35%

›

▽8

ウィスピースノー

小谷周（兵庫）

19.2倍

-44%

›

▽7

イデアールマッチ

吉村智（兵庫）

38.2倍

›

×1

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

43.6倍

-74%

›

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