園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラロワイヤル	長尾翼（兵庫）	実25.4	B△ A△勝率4% EV+8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田2R 7着/12頭+1.4秒 07/01 園田7R 4着/7頭 06/10 園田6R 4着/9頭 05/22 園田2R 3着/10頭 05/06 園田3R 5着/10頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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	ミラクルサーダ	山本太（兵庫）	実94.1	B× A▽勝率2% EV+58% 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 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/10 園田2R 2着/10頭 06/26 園田1R 7着/9頭 06/11 園田1R 6着/9頭+0.0秒 05/28 園田1R 9着/10頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 55走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ○ 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 1.7% / 期待値 +58% ※ 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	サクラトップロール追込	松木大（兵庫）	実23.5	B△ A△勝率7% EV+62% 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 07/24 園田1R 3着/12頭+1.1秒 01/03 園田4R 11着/11頭+2.3秒 12/16 園田1R 3着/10頭+0.8秒 11/26 園田2R 5着/12頭+0.5秒 11/04 園田3R 2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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.9% / 期待値 +62% ※ 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	ワンダーエルピス	井上幹（兵庫）	実94.6	B× A▽勝率1% EV-15% 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 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0秒 05/27 園田2R 8着/10頭 05/07 園田1R 3着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -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 0.9% / 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。
5	シュガーラッシュ	高橋洸（兵庫）	実15.0	B△ A△勝率7% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/23 園田1R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田1R 5着/9頭 06/26 園田3R 7着/9頭 06/12 園田1R 8着/12頭 05/21 園田3R 3着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 期待値 +10% ※ 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	フィフスドア	杉浦健（兵庫）	実2.8	B🌟◎ A○勝率27% EV-25% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/31 園田2R 2着/8頭+0.3秒 07/08 園田1R 2着/9頭+2.0秒 06/17 園田4R 8着/11頭+0.0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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.0% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.6% / 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。
7	タガノグリジオ差し	大山真（兵庫）	実24.8	B▲ A▽勝率4% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田6R 6着/12頭+1.5秒 06/12 園田2R 3着/10頭+0.0秒 05/21 園田5R 4着/12頭 04/07 園田5R 4着/12頭+0.5秒 03/17 園田4R 3着/12頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。
8	ハワイアンセーラ	土方颯（兵庫）	実92.4	B× A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0秒 06/12 園田3R 6着/8頭+2.0秒 05/29 園田1R 9着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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) -96% (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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
9	ニシノフォーリーフ	塩津璃（兵庫）	実13.8	B× A▲勝率10% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場87走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は69走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田2R 5着/10頭+0.9秒 07/17 園田5R 4着/10頭+1.0秒 07/01 園田2R 3着/7頭 06/18 園田4R 8着/10頭 06/04 園田3R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 69走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 +38% ※ 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	ヤマトフェイス差し	田野豊（兵庫）	実1.6	B○ A🌟◎勝率38% EV-39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／121日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 04/14 園田5R 3着/12頭+1.6秒 03/19 園田9R 4着/9頭+1.3秒 12/31 園田9R 6着/9頭+1.1秒 12/09 園田11R 5着/12頭+1.5秒 11/20 園田10R 3着/9頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.6% / 期待値 -40% ※ 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 ○

フィフスドア

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+146%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ヤマトフェイス

1.6倍

EV -85%

▲A:▽7タガノグリジオ

24.8倍

EV -82%

出走馬全10頭

◎A:○6

フィフスドア

杉浦健（兵庫）

2.8倍

+146%

›

○A:◎10

ヤマトフェイス

田野豊（兵庫）

1.6倍

-85%

›

▲A:▽7

タガノグリジオ

大山真（兵庫）

24.8倍

-82%

›

△A:△5

シュガーラッシュ

高橋洸（兵庫）

15.0倍

-90%

›

△A:△3

サクラトップロール

松木大（兵庫）

23.5倍

-84%

›

△A:△1

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

25.4倍

-83%

›

×A:▲9

ニシノフォーリーフ

塩津璃（兵庫）

13.8倍

-98%

›

×A:▽8

ハワイアンセーラ

土方颯（兵庫）

92.4倍

-96%

›

×A:▽2

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

94.1倍

-99%

›

×A:▽4

ワンダーエルピス

井上幹（兵庫）

94.6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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラロワイヤル	長尾翼（兵庫）	実25.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田2R 7着/12頭+1.4秒 07/01 園田7R 4着/7頭 06/10 園田6R 4着/9頭 05/22 園田2R 3着/10頭 05/06 園田3R 5着/10頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	ミラクルサーダ	山本太（兵庫）	実94.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場55走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は50走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/10 園田2R 2着/10頭 06/26 園田1R 7着/9頭 06/11 園田1R 6着/9頭+0.0秒 05/28 園田1R 9着/10頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 55走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
3	サクラトップロール追込	松木大（兵庫）	実23.5	△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 07/24 園田1R 3着/12頭+1.1秒 01/03 園田4R 11着/11頭+2.3秒 12/16 園田1R 3着/10頭+0.8秒 11/26 園田2R 5着/12頭+0.5秒 11/04 園田3R 2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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ワンダーエルピス	井上幹（兵庫）	実94.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0秒 05/27 園田2R 8着/10頭 05/07 園田1R 3着/10頭+0.9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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	シュガーラッシュ	高橋洸（兵庫）	実15.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/23 園田1R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田1R 5着/9頭 06/26 園田3R 7着/9頭 06/12 園田1R 8着/12頭 05/21 園田3R 3着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	フィフスドア	杉浦健（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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/31 園田2R 2着/8頭+0.3秒 07/08 園田1R 2着/9頭+2.0秒 06/17 園田4R 8着/11頭+0.0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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.6% (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。
7	タガノグリジオ差し	大山真（兵庫）	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田6R 6着/12頭+1.5秒 06/12 園田2R 3着/10頭+0.0秒 05/21 園田5R 4着/12頭 04/07 園田5R 4着/12頭+0.5秒 03/17 園田4R 3着/12頭+0.6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 4.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
8	ハワイアンセーラ	土方颯（兵庫）	実92.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0秒 06/12 園田3R 6着/8頭+2.0秒 05/29 園田1R 9着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	ニシノフォーリーフ	塩津璃（兵庫）	実13.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場87走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は69走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田2R 5着/10頭+0.9秒 07/17 園田5R 4着/10頭+1.0秒 07/01 園田2R 3着/7頭 06/18 園田4R 8着/10頭 06/04 園田3R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 69走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
10	ヤマトフェイス差し	田野豊（兵庫）	実1.6	🌟◎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（前走3着／121日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 04/14 園田5R 3着/12頭+1.6秒 03/19 園田9R 4着/9頭+1.3秒 12/31 園田9R 6着/9頭+1.1秒 12/09 園田11R 5着/12頭+1.5秒 11/20 園田10R 3着/9頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 121日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 37.6% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヤマトフェイス

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6フィフスドア

2.8倍

EV -25%

▲9ニシノフォーリーフ

13.8倍

EV +37%

出走馬全10頭

◎10

ヤマトフェイス

田野豊（兵庫）

1.6倍

-39%

›

○6

フィフスドア

杉浦健（兵庫）

2.8倍

-25%

›

▲9

ニシノフォーリーフ

塩津璃（兵庫）

13.8倍

+37%

›

△5

シュガーラッシュ

高橋洸（兵庫）

15.0倍

+10%

›

△3

サクラトップロール

松木大（兵庫）

23.5倍

+62%

›

△1

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

25.4倍

+8%

›

▽7

タガノグリジオ

大山真（兵庫）

24.8倍

-3%

›

▽2

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

94.1倍

+58%

›

▽4

ワンダーエルピス

井上幹（兵庫）

94.6倍

-15%

›

▽8

ハワイアンセーラ

土方颯（兵庫）

92.4倍

-20%

›

💡 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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