園田 10R 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

10R 園田競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートビーナス	廣瀬航（兵庫）	実53.1	B△ A▽勝率1% EV-39% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/03 園田9R 3着/12頭 06/11 園田5R 1着/12頭 05/28 園田7R 5着/10頭 05/05 園田8R 8着/10頭+1.2秒 04/23 園田7R 8着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
2	ホウオウヌーヴォー	佐々世（兵庫）	実4.9	B△ A○勝率13% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/17 園田10R 3着/9頭 06/25 園田10R 6着/11頭 05/22 園田10R 10着/11頭 04/30 園田12R 5着/11頭+0.9秒 04/09 園田12R 11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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.7% / 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。
3	スプリガン逃げ	小牧太（兵庫）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率51% 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12走で勝率42%と適性高／同馬場状態で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田5R 1着/12頭 06/12 園田8R 2着/10頭+0.0秒 05/21 園田12R 3着/12頭 04/28 園田7R 2着/10頭+0.6秒 12/03 園田9R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.4% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.8% / 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。
4	メテオレーナ	杉浦健（兵庫）	実13.3	B○ A△勝率6% EV-17% 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 07/17 園田10R 4着/9頭 06/03 園田8R 3着/7頭 05/22 園田10R 4着/11頭 04/29 園田12R 2着/12頭+0.3秒 01/13 園田5R 1着/10頭勝利
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 3.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 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。
5	クリスタルピット差し	田野豊（兵庫）	実13.9	B▲ A×勝率4% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／69日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/05 園田9R 3着/7頭 05/14 園田11R 5着/12頭+1.2秒 12/24 園田10R 2着/11頭+0.5秒 11/27 園田11R 7着/12頭+2.5秒 11/11 園田8R 5着/10頭+1.8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 3.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 7.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 -51% ※ 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	インオービット	山本咲（兵庫）	実126.5	B× A▽勝率1% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/17 園田10R 7着/9頭 07/02 園田8R 7着/10頭 06/11 園田12R 7着/12頭 05/16 313R 7着/9頭+2.2秒 05/02 314R 5着/11頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -18% ※ 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	アルファインディ追込	永井孝（兵庫）	実140.8	B× A×勝率0% EV-68% 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11R 10着/11頭+5.5秒 07/15 園田12R 11着/11頭 12/31 園田12R 8着/11頭+4.0秒 12/17 園田10R 8着/12頭+3.1秒 12/04 園田9R 5着/9頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 12位 / 勝率 0.2% / 期待値 -69% ※ 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	デンタルフロス差し	塩津璃（兵庫）	実10.1	B× A△勝率6% EV-41% 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12R 3着/11頭+1.2秒 03/24 園田10R 6着/8頭+1.9秒 01/15 園田11R 11着/11頭+3.1秒 12/24 園田9R 5着/9頭+1.3秒 12/03 園田11R 7着/10頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 5位 / 勝率 5.8% / 期待値 -41% ※ 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	ジョーブラック自在	川原正（兵庫）	実32.0	B× A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/24 園田12R 9着/11頭+1.7秒 06/18 園田8R 2着/8頭 05/28 園田12R 12着/12頭 05/05 園田5R 3着/10頭+0.4秒 04/21 園田3R 1着/9頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
10	カネミツエース差し	吉村智（兵庫）	実13.7	B× A△勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/16 園田9R 7着/10頭+0.0秒 06/24 園田5R 1着/12頭 01/15 園田9R 6着/8頭+1.5秒 01/03 園田12R 6着/11頭+1.0秒 11/19 園田12R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -49% ※ 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。
11	グリューンヴァルト逃げ	下原理（兵庫）	実6.8	B△ A▲勝率11% EV-23% 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16走で勝率44%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 園田8R 3着/7頭+0.0秒 04/22 園田9R 2着/9頭+0.3秒 03/31 園田12R 4着/12頭+1.8秒 01/03 園田6R 2着/12頭+0.3秒 12/09 園田2R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 44% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.6% (オッズ暗示: 14.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -24% ※ 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。
12	エイシンカルナボン	福原杏（兵庫）	実16.8	B× A×勝率2% EV-66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/17 園田10R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田12R 9着/12頭+0.0秒 06/04 園田5R 6着/11頭+3.0秒 05/13 園田12R 5着/10頭+1.1秒 04/22 園田6R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -66% ※ 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 ◎

スプリガン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+85%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4メテオレーナ

13.3倍

EV -51%

▲A:×5クリスタルピット

13.9倍

EV -61%

出走馬全12頭

◎A:◎3

スプリガン

小牧太（兵庫）

2.1倍

+85%

›

○A:△4

メテオレーナ

杉浦健（兵庫）

13.3倍

-51%

›

▲A:×5

クリスタルピット

田野豊（兵庫）

13.9倍

-61%

›

△A:▲11

グリューンヴァルト

下原理（兵庫）

6.8倍

-88%

›

△A:○2

ホウオウヌーヴォー

佐々世（兵庫）

4.9倍

-92%

›

△A:▽1

スマートビーナス

廣瀬航（兵庫）

53.1倍

-50%

›

×A:▽9

ジョーブラック

川原正（兵庫）

32.0倍

-74%

›

×A:△10

カネミツエース

吉村智（兵庫）

13.7倍

-97%

›

×A:×12

エイシンカルナボン

福原杏（兵庫）

16.8倍

-97%

›

×A:▽6

インオービット

山本咲（兵庫）

126.5倍

-93%

›

×A:△8

デンタルフロス

塩津璃（兵庫）

10.1倍

-99%

›

×A:×7

アルファインディ

永井孝（兵庫）

140.8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

10R 園田競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマートビーナス	廣瀬航（兵庫）	実53.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/03 園田9R 3着/12頭 06/11 園田5R 1着/12頭 05/28 園田7R 5着/10頭 05/05 園田8R 8着/10頭+1.2秒 04/23 園田7R 8着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 1.1% (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。
2	ホウオウヌーヴォー	佐々世（兵庫）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/17 園田10R 3着/9頭 06/25 園田10R 6着/11頭 05/22 園田10R 10着/11頭 04/30 園田12R 5着/11頭+0.9秒 04/09 園田12R 11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 6.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
3	スプリガン逃げ	小牧太（兵庫）	実2.1	🌟◎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12走で勝率42%と適性高／同馬場状態で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田5R 1着/12頭 06/12 園田8R 2着/10頭+0.0秒 05/21 園田12R 3着/12頭 04/28 園田7R 2着/10頭+0.6秒 12/03 園田9R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.8% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	メテオレーナ	杉浦健（兵庫）	実13.3	△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 07/17 園田10R 4着/9頭 06/03 園田8R 3着/7頭 05/22 園田10R 4着/11頭 04/29 園田12R 2着/12頭+0.3秒 01/13 園田5R 1着/10頭勝利
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 3.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
5	クリスタルピット差し	田野豊（兵庫）	実13.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／69日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 06/05 園田9R 3着/7頭 05/14 園田11R 5着/12頭+1.2秒 12/24 園田10R 2着/11頭+0.5秒 11/27 園田11R 7着/12頭+2.5秒 11/11 園田8R 5着/10頭+1.8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 3.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (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。
6	インオービット	山本咲（兵庫）	実126.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/17 園田10R 7着/9頭 07/02 園田8R 7着/10頭 06/11 園田12R 7着/12頭 05/16 313R 7着/9頭+2.2秒 05/02 314R 5着/11頭+0.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	アルファインディ追込	永井孝（兵庫）	実140.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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 07/31 園田11R 10着/11頭+5.5秒 07/15 園田12R 11着/11頭 12/31 園田12R 8着/11頭+4.0秒 12/17 園田10R 8着/12頭+3.1秒 12/04 園田9R 5着/9頭+2.2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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (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。
8	デンタルフロス差し	塩津璃（兵庫）	実10.1	△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／前走3着）
前5走 07/29 園田12R 3着/11頭+1.2秒 03/24 園田10R 6着/8頭+1.9秒 01/15 園田11R 11着/11頭+3.1秒 12/24 園田9R 5着/9頭+1.3秒 12/03 園田11R 7着/10頭+2.1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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	ジョーブラック自在	川原正（兵庫）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/24 園田12R 9着/11頭+1.7秒 06/18 園田8R 2着/8頭 05/28 園田12R 12着/12頭 05/05 園田5R 3着/10頭+0.4秒 04/21 園田3R 1着/9頭勝利
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	カネミツエース差し	吉村智（兵庫）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/16 園田9R 7着/10頭+0.0秒 06/24 園田5R 1着/12頭 01/15 園田9R 6着/8頭+1.5秒 01/03 園田12R 6着/11頭+1.0秒 11/19 園田12R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。
11	グリューンヴァルト逃げ	下原理（兵庫）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率44%と適性高／同馬場状態で勝率67%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 園田8R 3着/7頭+0.0秒 04/22 園田9R 2着/9頭+0.3秒 03/31 園田12R 4着/12頭+1.8秒 01/03 園田6R 2着/12頭+0.3秒 12/09 園田2R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 44% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
12	エイシンカルナボン	福原杏（兵庫）	実16.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/17 園田10R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田12R 9着/12頭+0.0秒 06/04 園田5R 6着/11頭+3.0秒 05/13 園田12R 5着/10頭+1.1秒 04/22 園田6R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 33% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

スプリガン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.1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

○2ホウオウヌーヴォー

4.9倍

EV -37%

▲11グリューンヴァルト

6.8倍

EV -23%

出走馬全12頭

◎3

スプリガン

小牧太（兵庫）

2.1倍

+6%

›

○2

ホウオウヌーヴォー

佐々世（兵庫）

4.9倍

-37%

›

▲11

グリューンヴァルト

下原理（兵庫）

6.8倍

-23%

›

△4

メテオレーナ

杉浦健（兵庫）

13.3倍

-17%

›

△8

デンタルフロス

塩津璃（兵庫）

10.1倍

-41%

›

△10

カネミツエース

吉村智（兵庫）

13.7倍

-48%

›

×5

クリスタルピット

田野豊（兵庫）

13.9倍

-51%

›

×12

エイシンカルナボン

福原杏（兵庫）

16.8倍

-66%

›

▽9

ジョーブラック

川原正（兵庫）

32.0倍

-36%

›

▽1

スマートビーナス

廣瀬航（兵庫）

53.1倍

-39%

›

▽6

インオービット

山本咲（兵庫）

126.5倍

-18%

›

×7

アルファインディ

永井孝（兵庫）

140.8倍

-68%

›

💡 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

両モデルとも見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項