園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンスキーム	田野豊（兵庫）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率30% EV-39% 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（同距離帯4走で勝率25%／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5R 1着/11頭 06/26 園田2R 4着/10頭 06/05 園田1R 2着/11頭+0.0秒 05/22 園田5R 5着/9頭 01/14 園田5R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.3% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.3% / 期待値 -39% ※ 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	ハッピーコールズ自在	新庄海（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（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1秒 12/10 園田9R 8着/12頭+2.0秒 11/20 園田3R 3着/7頭+0.8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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 +25% ※ 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	モイエンド追込	福原杏（兵庫）	実52.7	B× A▽勝率1% EV-45% 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 12/18 船橋2R 8着/10頭+2.9秒 11/30 船橋2R 6着/8頭+1.7秒 10/27 船橋5R 5着/6頭+1.9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 6.3着 △ ローテーション 969日休養明け × 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 1.0% / 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。
4	サンウイング	杉浦健（兵庫）	実29.1	B× A▽勝率3% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10頭+0.0秒 05/13 園田8R 1着/4頭勝利 04/23 園田2R 2着/10頭+0.0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 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 期待値 -21% ※ 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	ピエナフェリーチェ	佐々世（兵庫）	実6.3	B▲ A▲勝率18% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 07/15 園田6R 5着/10頭 06/18 園田5R 6着/12頭 05/22 園田2R 1着/10頭 10/23 園田4R 1着/10頭勝利 10/03 園田6R 2着/10頭+0.6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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.6% / 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。
6	フォーウィンド逃げ	土方颯（兵庫）	実11.4	B△ A△勝率9% EV+3% 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 10着/10頭+0.0秒 05/22 園田9R 4着/11頭 04/28 園田4R 3着/10頭+1.6秒 04/01 園田7R 6着/10頭+0.9秒 01/02 園田1R 3着/12頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.1% / 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。
7	フレイムフォース推奨	井上幹（兵庫）	実9.9	B○ A△勝率9% EV-6% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率21% × オッズ9.9倍で期待値+108%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/22 園田5R 1着/12頭勝利 07/01 園田5R 8着/12頭 06/10 園田5R 12着/12頭 05/20 園田5R 2着/12頭 04/28 園田2R 1着/10頭勝利
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 65走で勝率 9% △ 距離適性同距離 64走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +108% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 期待値 -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。
8	ヴィオマージュ	山本太（兵庫）	実12.2	B△ A△勝率5% EV-33% 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2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭 06/05 園田5R 2着/9頭 05/22 園田12R 7着/12頭 05/05 園田7R 7着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 61走で勝率 7% ◎ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.5% / 期待値 -33% ※ 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	インノータイム	長尾翼（兵庫）	実91.7	B× A▽勝率1% EV-22% 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9R 9着/11頭+1.0秒 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 73走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 10位 / 勝率 0.8% / 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	リーデレ	山本咲（兵庫）	実4.5	B× A○勝率18% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/24 園田7R 4着/9頭+0.4秒 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10頭 04/29 園田5R 2着/10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 3.7着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 36走で勝率 11% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 -17% ※ 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 ◎

ゴールデンスキーム

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7フレイムフォース

9.9倍

EV +108%

▲A:▲5ピエナフェリーチェ

6.3倍

EV +2%

出走馬全10頭

◎A:◎1

ゴールデンスキーム

田野豊（兵庫）

2.0倍

-1%

›

○A:△7

フレイムフォース

井上幹（兵庫）

9.9倍

+108%

›

▲A:▲5

ピエナフェリーチェ

佐々世（兵庫）

6.3倍

+2%

›

△A:△6

フォーウィンド

土方颯（兵庫）

11.4倍

+24%

›

△A:▽2

ハッピーコールズ

新庄海（兵庫）

25.1倍

-72%

›

△A:△8

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

12.2倍

-93%

›

×A:▽4

サンウイング

杉浦健（兵庫）

29.1倍

-85%

›

×A:○10

リーデレ

山本咲（兵庫）

4.5倍

-97%

›

×A:▽3

モイエンド

福原杏（兵庫）

52.7倍

-99%

›

×A:▽9

インノータイム

長尾翼（兵庫）

91.7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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 フレイムフォース ¥300 実9.9倍期待値 +108% ❌不的中2着単勝 9.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールデンスキーム	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（同距離帯4走で勝率25%／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5R 1着/11頭 06/26 園田2R 4着/10頭 06/05 園田1R 2着/11頭+0.0秒 05/22 園田5R 5着/9頭 01/14 園田5R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.3% (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。
2	ハッピーコールズ自在	新庄海（兵庫）	実25.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1秒 12/10 園田9R 8着/12頭+2.0秒 11/20 園田3R 3着/7頭+0.8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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +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。
3	モイエンド追込	福原杏（兵庫）	実52.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（969日ぶりの実戦）
前5走 12/18 船橋2R 8着/10頭+2.9秒 11/30 船橋2R 6着/8頭+1.7秒 10/27 船橋5R 5着/6頭+1.9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 6.3着 △ ローテーション 969日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
4	サンウイング	杉浦健（兵庫）	実29.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10頭+0.0秒 05/13 園田8R 1着/4頭勝利 04/23 園田2R 2着/10頭+0.0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 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
5	ピエナフェリーチェ	佐々世（兵庫）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率36%と適性高／同距離帯10走で勝率40%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 07/15 園田6R 5着/10頭 06/18 園田5R 6着/12頭 05/22 園田2R 1着/10頭 10/23 園田4R 1着/10頭勝利 10/03 園田6R 2着/10頭+0.6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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 40% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	フォーウィンド逃げ	土方颯（兵庫）	実11.4	△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 10着/10頭+0.0秒 05/22 園田9R 4着/11頭 04/28 園田4R 3着/10頭+1.6秒 04/01 園田7R 6着/10頭+0.9秒 01/02 園田1R 3着/12頭+1.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 22走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
7	フレイムフォース推奨	井上幹（兵庫）	実9.9	△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／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/22 園田5R 1着/12頭勝利 07/01 園田5R 8着/12頭 06/10 園田5R 12着/12頭 05/20 園田5R 2着/12頭 04/28 園田2R 1着/10頭勝利
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 65走で勝率 9% △ 距離適性同距離 64走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	ヴィオマージュ	山本太（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 07/24 園田2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭 06/05 園田5R 2着/9頭 05/22 園田12R 7着/12頭 05/05 園田7R 7着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 61走で勝率 7% ◎ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (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。
9	インノータイム	長尾翼（兵庫）	実91.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/22 園田9R 9着/11頭+1.0秒 07/08 園田5R 10着/10頭 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 73走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
10	リーデレ	山本咲（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/24 園田7R 4着/9頭+0.4秒 07/02 園田3R 2着/12頭 06/11 園田5R 5着/12頭 05/27 園田7R 3着/10頭 04/29 園田5R 2着/10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 3.7着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 36走で勝率 11% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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

ゴールデンスキーム

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.0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

○10リーデレ

4.5倍

EV -17%

▲5ピエナフェリーチェ

6.3倍

EV +11%

出走馬全10頭

◎1

ゴールデンスキーム

田野豊（兵庫）

2.0倍

-39%

›

○10

リーデレ

山本咲（兵庫）

4.5倍

-17%

›

▲5

ピエナフェリーチェ

佐々世（兵庫）

6.3倍

+11%

›

△7

フレイムフォース

井上幹（兵庫）

9.9倍

-6%

›

△6

フォーウィンド

土方颯（兵庫）

11.4倍

+3%

›

△8

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

12.2倍

-33%

›

▽2

ハッピーコールズ

新庄海（兵庫）

25.1倍

+25%

›

▽4

サンウイング

杉浦健（兵庫）

29.1倍

-20%

›

▽3

モイエンド

福原杏（兵庫）

52.7倍

-45%

›

▽9

インノータイム

長尾翼（兵庫）

91.7倍

-22%

›

💡 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。

▶ 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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 フレイムフォース ¥300 実9.9倍期待値 -7% ❌不的中2着単勝 9.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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