園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チェリースカヤ	高畑皓（兵庫）	実105.0	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 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒 06/17 園田12R 11着/12頭+0.0秒 06/03 園田9R 10着/10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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -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 0.5% / 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。
2	ハンバーグハマー先行	川原正（兵庫）	実14.4	B× A△勝率7% EV+5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/22 園田6R 7着/12頭+1.6秒 07/02 園田3R 8着/12頭+3.0秒 05/27 園田5R 11着/12頭 05/13 園田7R 8着/9頭+1.5秒 04/30 園田6R 9着/12頭+1.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 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。
3	エルミラージュ	南部楓（兵庫）	実28.0	B△ A▽勝率2% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9頭 05/21 園田7R 7着/10頭+0.0秒 05/05 園田6R 9着/10頭+3.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 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 10着 (大敗) × 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: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
4	モデルチャン差し	福原杏（兵庫）	実12.7	B× A▲勝率11% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5着/12頭 05/14 園田5R 10着/10頭+3.6秒 04/29 園田6R 6着/8頭+2.0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 5.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 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。
5	マダムレディバグ	高橋洸（兵庫）	実17.9	B△ A△勝率4% EV-30% 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5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田6R 9着/12頭+1.2秒 07/09 園田12R 5着/12頭 06/25 園田6R 2着/10頭+0.0秒 06/12 園田2R 2着/10頭 05/21 園田5R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 期待値 -30% ※ 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	レスプレンドール	小谷哲（兵庫）	実7.4	B▲ A△勝率10% EV-26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7着/9頭 05/22 園田12R 9着/12頭 05/04 園田9R 3着/7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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。
7	グレールール	佐々世（兵庫）	実3.3	B○ A○勝率16% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12頭 05/21 園田6R 4着/12頭 04/23 園田4R 7着/12頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.4% / 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。
8	クロアン	山本咲（兵庫）	実20.5	B△ A▽勝率4% EV-23% 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5R 12着/12頭+5.8秒 07/08 園田12R 3着/11頭 06/24 園田6R 3着/10頭 06/12 園田6R 5着/10頭 05/28 園田4R 4着/12頭+1.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 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。
9	セイウンスペリオル	廣瀬航（兵庫）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率45% EV-15% 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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 10着/10頭 07/02 園田2R 2着/3頭 06/18 園田4R 6着/10頭 05/27 園田4R 4着/10頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 77.2% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.7% / 期待値 -15% ※ 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	ホウオウマリアン	新庄海（兵庫）	実77.4	B× A▽勝率1% EV-33% 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4R 11着/12頭+4.3秒 07/08 園田12R 11着/11頭+2.0秒 06/24 園田7R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田6R 10着/10頭+6.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -34% ※ 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 ◎

セイウンスペリオル

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7グレールール

3.3倍

EV -31%

▲A:△6レスプレンドール

7.4倍

EV -95%

出走馬全10頭

◎A:◎9

セイウンスペリオル

廣瀬航（兵庫）

1.9倍

+46%

›

○A:○7

グレールール

佐々世（兵庫）

3.3倍

-31%

›

▲A:△6

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

7.4倍

-95%

›

△A:△5

マダムレディバグ

高橋洸（兵庫）

17.9倍

-90%

›

△A:▽8

クロアン

山本咲（兵庫）

20.5倍

-89%

›

△A:▽3

エルミラージュ

南部楓（兵庫）

28.0倍

-93%

›

×A:▲4

モデルチャン

福原杏（兵庫）

12.7倍

-99%

›

×A:△2

ハンバーグハマー

川原正（兵庫）

14.4倍

-99%

›

×A:▽10

ホウオウマリアン

新庄海（兵庫）

77.4倍

-99%

›

×A:▽1

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

105.0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

7R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チェリースカヤ	高畑皓（兵庫）	実105.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒 06/17 園田12R 11着/12頭+0.0秒 06/03 園田9R 10着/10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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	ハンバーグハマー先行	川原正（兵庫）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/22 園田6R 7着/12頭+1.6秒 07/02 園田3R 8着/12頭+3.0秒 05/27 園田5R 11着/12頭 05/13 園田7R 8着/9頭+1.5秒 04/30 園田6R 9着/12頭+1.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (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。
3	エルミラージュ	南部楓（兵庫）	実28.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9頭 05/21 園田7R 7着/10頭+0.0秒 05/05 園田6R 9着/10頭+3.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% ▽ 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 10着 (大敗) × 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 2.0% (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。
4	モデルチャン差し	福原杏（兵庫）	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5着/12頭 05/14 園田5R 10着/10頭+3.6秒 04/29 園田6R 6着/8頭+2.0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 5.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 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	マダムレディバグ	高橋洸（兵庫）	実17.9	△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5%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田6R 9着/12頭+1.2秒 07/09 園田12R 5着/12頭 06/25 園田6R 2着/10頭+0.0秒 06/12 園田2R 2着/10頭 05/21 園田5R 5着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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	レスプレンドール	小谷哲（兵庫）	実7.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7着/9頭 05/22 園田12R 9着/12頭 05/04 園田9R 3着/7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戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
7	グレールール	佐々世（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12頭 05/21 園田6R 4着/12頭 04/23 園田4R 7着/12頭+1.1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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
8	クロアン	山本咲（兵庫）	実20.5	▽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5R 12着/12頭+5.8秒 07/08 園田12R 3着/11頭 06/24 園田6R 3着/10頭 06/12 園田6R 5着/10頭 05/28 園田4R 4着/12頭+1.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 3.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	セイウンスペリオル	廣瀬航（兵庫）	実1.9	🌟◎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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 10着/10頭 07/02 園田2R 2着/3頭 06/18 園田4R 6着/10頭 05/27 園田4R 4着/10頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.7% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
10	ホウオウマリアン	新庄海（兵庫）	実77.4	▽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10.7着と低調）
前5走 07/23 園田4R 11着/12頭+4.3秒 07/08 園田12R 11着/11頭+2.0秒 06/24 園田7R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田6R 10着/10頭+6.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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

セイウンスペリオル

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7グレールール

3.3倍

EV -45%

▲4モデルチャン

12.7倍

EV +35%

出走馬全10頭

◎9

セイウンスペリオル

廣瀬航（兵庫）

1.9倍

-15%

›

○7

グレールール

佐々世（兵庫）

3.3倍

-45%

›

▲4

モデルチャン

福原杏（兵庫）

12.7倍

+35%

›

△6

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

7.4倍

-26%

›

△2

ハンバーグハマー

川原正（兵庫）

14.4倍

+5%

›

△5

マダムレディバグ

高橋洸（兵庫）

17.9倍

-30%

›

▽8

クロアン

山本咲（兵庫）

20.5倍

-23%

›

▽3

エルミラージュ

南部楓（兵庫）

28.0倍

-44%

›

▽10

ホウオウマリアン

新庄海（兵庫）

77.4倍

-33%

›

▽1

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

105.0倍

-45%

›

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