園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セキセイ差し	吉村智（兵庫）	実5.5	B○ A▲勝率13% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/31 園田5R 4着/9頭+1.5秒 01/08 園田9R 9着/10頭+0.5秒 12/23 園田8R 3着/10頭+1.2秒 12/03 園田7R 3着/10頭+1.5秒 11/13 園田8R 3着/10頭+0.8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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.2% / 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。
2	ヒーローエフエー	高橋洸（兵庫）	実144.7	B× A▽勝率1% EV-11% 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 07/31 園田5R 8着/9頭+3.5秒 07/09 園田7R 6着/9頭+0.0秒 06/24 園田4R 11着/12頭+0.0秒 06/10 園田4R 9着/12頭 05/29 園田7R 7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し × 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 0.6% / 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。
3	カシスオレンジ	小谷周（兵庫）	実29.9	B× A×勝率1% EV-72% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7着/10頭 05/21 園田7R 8着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) × 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: 3.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -73% ※ 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	ブルームワルツ	廣瀬航（兵庫）	実59.6	B△ A▽勝率1% EV-44% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田3R 4着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 6着/10頭 06/04 園田3R 3着/10頭 05/22 園田2R 7着/10頭 05/07 園田7R 7着/9頭+2.3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 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 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 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。
5	アークリオーソ	下原理（兵庫）	実27.5	B× A△勝率2% EV-38% 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5R 5着/12頭+1.3秒 07/03 園田9R 10着/12頭 06/05 園田6R 6着/9頭 05/22 園田12R 5着/12頭 05/04 園田3R 6着/8頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 52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 16% ○ 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 6位 / 勝率 2.2% / 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。
6	アモーレサンライズ逃げ	松木大（兵庫）	実14.4	B▲ A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／119日ぶりの実戦）
前5走 04/16 園田9R 7着/8頭+4.3秒 03/19 園田8R 4着/9頭+1.0秒 01/03 園田6R 3着/12頭+0.4秒 12/18 園田2R 1着/10頭勝利 08/06 園田8R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ ローテーション 119日休養明け × 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 3.7% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 -19% ※ 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	マーブルティスワ	川原正（兵庫）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率55% EV-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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/08 園田7R 2着/9頭 06/17 園田4R 1着/11頭 05/29 園田4R 3着/9頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 85.2% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 55.2% / 期待値 -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	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実9.4	B△ A△勝率6% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4秒 01/03 園田7R 3着/12頭+0.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 28日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 期待値 -46% ※ 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	オフショアガール	永井孝（兵庫）	実25.4	B× A▽勝率2% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/17 園田6R 5着/10頭 07/02 園田12R 8着/11頭 06/11 園田9R 8着/9頭 05/14 園田7R 9着/10頭+2.2秒 12/18 園田9R 9着/12頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 53走で勝率 8% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 -47% ※ 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	ガスパール差し	田野豊（兵庫）	実5.5	B△ A○勝率13% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／142日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 03/24 園田7R 5着/10頭+0.5秒 12/29 園田8R 6着/8頭+2.4秒 12/02 園田9R 7着/8頭+3.7秒 11/18 園田9R 6着/11頭+2.2秒 10/24 園田12R 9着/12頭+2.3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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 142日休養明け × 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 2.9% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.5% / 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。

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 ◎

マーブルティスワ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲1セキセイ

5.5倍

EV -60%

▲A:△6アモーレサンライズ

14.4倍

EV -47%

出走馬全10頭

◎A:◎7

マーブルティスワ

川原正（兵庫）

1.7倍

+44%

›

○A:▲1

セキセイ

吉村智（兵庫）

5.5倍

-60%

›

▲A:△6

アモーレサンライズ

松木大（兵庫）

14.4倍

-47%

›

△A:○10

ガスパール

田野豊（兵庫）

5.5倍

-84%

›

△A:▽4

ブルームワルツ

廣瀬航（兵庫）

59.6倍

-60%

›

△A:△8

モウショウ

塩津璃（兵庫）

9.4倍

-97%

›

×A:×3

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

29.9倍

-97%

›

×A:▽9

オフショアガール

永井孝（兵庫）

25.4倍

-99%

›

×A:△5

アークリオーソ

下原理（兵庫）

27.5倍

-99%

›

×A:▽2

ヒーローエフエー

高橋洸（兵庫）

144.7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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セキセイ差し	吉村智（兵庫）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/31 園田5R 4着/9頭+1.5秒 01/08 園田9R 9着/10頭+0.5秒 12/23 園田8R 3着/10頭+1.2秒 12/03 園田7R 3着/10頭+1.5秒 11/13 園田8R 3着/10頭+0.8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 5.3着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
2	ヒーローエフエー	高橋洸（兵庫）	実144.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/31 園田5R 8着/9頭+3.5秒 07/09 園田7R 6着/9頭+0.0秒 06/24 園田4R 11着/12頭+0.0秒 06/10 園田4R 9着/12頭 05/29 園田7R 7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	カシスオレンジ	小谷周（兵庫）	実29.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7着/10頭 05/21 園田7R 8着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) × 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 0.9% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ブルームワルツ	廣瀬航（兵庫）	実59.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田3R 4着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 6着/10頭 06/04 園田3R 3着/10頭 05/22 園田2R 7着/10頭 05/07 園田7R 7着/9頭+2.3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 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 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	アークリオーソ	下原理（兵庫）	実27.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場52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5R 5着/12頭+1.3秒 07/03 園田9R 10着/12頭 06/05 園田6R 6着/9頭 05/22 園田12R 5着/12頭 05/04 園田3R 6着/8頭+3.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 52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 16% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
6	アモーレサンライズ逃げ	松木大（兵庫）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／119日ぶりの実戦）
前5走 04/16 園田9R 7着/8頭+4.3秒 03/19 園田8R 4着/9頭+1.0秒 01/03 園田6R 3着/12頭+0.4秒 12/18 園田2R 1着/10頭勝利 08/06 園田8R 2着/10頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
7	マーブルティスワ	川原正（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（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/08 園田7R 2着/9頭 06/17 園田4R 1着/11頭 05/29 園田4R 3着/9頭 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.2% (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。
8	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実9.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4秒 01/03 園田7R 3着/12頭+0.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
9	オフショアガール	永井孝（兵庫）	実25.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/17 園田6R 5着/10頭 07/02 園田12R 8着/11頭 06/11 園田9R 8着/9頭 05/14 園田7R 9着/10頭+2.2秒 12/18 園田9R 9着/12頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 53走で勝率 8% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
10	ガスパール差し	田野豊（兵庫）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／142日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 03/24 園田7R 5着/10頭+0.5秒 12/29 園田8R 6着/8頭+2.4秒 12/02 園田9R 7着/8頭+3.7秒 11/18 園田9R 6着/11頭+2.2秒 10/24 園田12R 9着/12頭+2.3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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ ローテーション 142日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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

マーブルティスワ

騎手川原正（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

○10ガスパール

5.5倍

EV -25%

▲1セキセイ

5.5倍

EV -27%

出走馬全10頭

◎7

マーブルティスワ

川原正（兵庫）

1.7倍

-6%

›

○10

ガスパール

田野豊（兵庫）

5.5倍

-25%

›

▲1

セキセイ

吉村智（兵庫）

5.5倍

-27%

›

△8

モウショウ

塩津璃（兵庫）

9.4倍

-45%

›

△6

アモーレサンライズ

松木大（兵庫）

14.4倍

-19%

›

△5

アークリオーソ

下原理（兵庫）

27.5倍

-38%

›

▽9

オフショアガール

永井孝（兵庫）

25.4倍

-46%

›

▽4

ブルームワルツ

廣瀬航（兵庫）

59.6倍

-44%

›

×3

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

29.9倍

-72%

›

▽2

ヒーローエフエー

高橋洸（兵庫）

144.7倍

-11%

›

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