園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クオンタムゲート	竹村達（兵庫）	実15.2	B× A△勝率5% 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3走で勝ち無し／前走2着）
前5走 07/22 園田12R 2着/12頭+0.0秒 07/10 園田9R 9着/10頭 06/25 園田9R 8着/9頭+3.0秒 06/10 園田9R 5着/9頭+7.0秒 05/29 園田10R 9着/9頭+3.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
2	シゲルノヴァ	南部楓（兵庫）	実91.5	B× A×勝率1% EV-50% 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12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0秒 05/20 園田12R 11着/12頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -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 0.5% / 期待値 -50% ※ 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	エールデスポワール逃げ	廣瀬航（兵庫）	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV-35% 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31%と適性高／同馬場状態で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/22 園田12R 3着/12頭+0.0秒 07/03 園田1R 1着/12頭 05/28 園田2R 1着/10頭 05/07 園田2R 3着/10頭+0.6秒 01/02 園田8R 4着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 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 22日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 74.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.8% / 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。
4	スマートイザナミ逃げ	杉浦健（兵庫）	実15.5	B△ A△勝率9% EV+35% 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5走 07/22 園田7R 8着/10頭+0.8秒 07/01 園田6R 6着/12頭 06/03 園田7R 1着/10頭 05/13 園田3R 1着/9頭勝利 04/14 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 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。
5	スティールソニック	田野豊（兵庫）	実68.5	B× A▽勝率1% EV0% 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7R 10着/10頭+3.8秒 07/01 園田8R 11着/11頭 06/11 園田10R 6着/10頭+4.0秒 05/29 園田8R 3着/8頭 05/07 園田12R 6着/12頭+0.7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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10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) -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 1.5% / 期待値 -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。
6	ナチュラル	大山真（兵庫）	実40.0	B× A▽勝率3% EV+8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田9R 5着/9頭+1.5秒 07/15 園田5R 6着/12頭 06/24 園田8R 6着/10頭 06/03 園田5R 1着/12頭 05/14 園田6R 5着/9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 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
7	ヘイスト逃げ	川原正（兵庫）	実4.4	B○ A○勝率17% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田9R 6着/12頭+0.5秒 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4秒 11/27 園田10R 1着/12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戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 22.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.4% / 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。
8	ウインカグヤヒメ	佐々世（兵庫）	実6.2	B△ A▲勝率11% EV-29% 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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 園田5R 3着/12頭+2.0秒 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12頭+0.0秒 05/07 園田12R 4着/12頭+0.4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 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 5走で勝ち無し ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -29% ※ 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	トライファン追込	福原杏（兵庫）	実52.2	B× A▽勝率2% EV+17% 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／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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。
10	モノノフイエロー	土方颯（兵庫）	実23.6	B△ A▽勝率4% EV-2% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田10R 9着/12頭+0.8秒 07/23 園田9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 園田6R 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田12R 3着/12頭+7.0秒 05/20 園田6R 6着/12頭
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 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 24走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 -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。
11	ギャラン先行	塩津璃（兵庫）	実77.3	B× A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田9R 8着/9頭+2.3秒 07/15 園田5R 7着/12頭+2.0秒 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8秒 12/31 園田12R 6着/11頭+3.8秒 12/17 園田5R 11着/12頭+2.4秒
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 6.3着 △ 当競馬場適性 50走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 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。
12	マジックエミリア	小牧太（兵庫）	実14.3	B▲ A△勝率10% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/22 園田12R 6着/12頭+0.6秒 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9頭 05/20 園田9R 9着/12頭 04/23 園田8R 6着/9頭+2.0秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 18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 28% (好調) ○ 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 6.5% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。

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 ◎

エールデスポワール

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ヘイスト

4.4倍

EV -42%

▲A:△12マジックエミリア

14.3倍

EV -6%

出走馬全12頭

◎A:◎3

エールデスポワール

廣瀬航（兵庫）

1.8倍

+34%

›

○A:○7

ヘイスト

川原正（兵庫）

4.4倍

-42%

›

▲A:△12

マジックエミリア

小牧太（兵庫）

14.3倍

-6%

›

△A:△4

スマートイザナミ

杉浦健（兵庫）

15.5倍

-64%

›

△A:▲8

ウインカグヤヒメ

佐々世（兵庫）

6.2倍

-92%

›

△A:▽10

モノノフイエロー

土方颯（兵庫）

23.6倍

-71%

›

×A:▽6

ナチュラル

大山真（兵庫）

40.0倍

-79%

›

×A:▽9

トライファン

福原杏（兵庫）

52.2倍

-88%

›

×A:△1

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

15.2倍

-97%

›

×A:▽11

ギャラン

塩津璃（兵庫）

77.3倍

-89%

›

×A:▽5

スティールソニック

田野豊（兵庫）

68.5倍

-99%

›

×A:×2

シゲルノヴァ

南部楓（兵庫）

91.5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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クオンタムゲート	竹村達（兵庫）	実15.2	△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2着）
前5走 07/22 園田12R 2着/12頭+0.0秒 07/10 園田9R 9着/10頭 06/25 園田9R 8着/9頭+3.0秒 06/10 園田9R 5着/9頭+7.0秒 05/29 園田10R 9着/9頭+3.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
2	シゲルノヴァ	南部楓（兵庫）	実91.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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 07/22 園田12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0秒 05/20 園田12R 11着/12頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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	エールデスポワール逃げ	廣瀬航（兵庫）	実1.8	🌟◎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31%と適性高／同馬場状態で勝率60%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/22 園田12R 3着/12頭+0.0秒 07/03 園田1R 1着/12頭 05/28 園田2R 1着/10頭 05/07 園田2R 3着/10頭+0.6秒 01/02 園田8R 4着/12頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ○ 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 22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 35.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	スマートイザナミ逃げ	杉浦健（兵庫）	実15.5	△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5走 07/22 園田7R 8着/10頭+0.8秒 07/01 園田6R 6着/12頭 06/03 園田7R 1着/10頭 05/13 園田3R 1着/9頭勝利 04/14 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	スティールソニック	田野豊（兵庫）	実68.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/22 園田7R 10着/10頭+3.8秒 07/01 園田8R 11着/11頭 06/11 園田10R 6着/10頭+4.0秒 05/29 園田8R 3着/8頭 05/07 園田12R 6着/12頭+0.7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 9.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
6	ナチュラル	大山真（兵庫）	実40.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田9R 5着/9頭+1.5秒 07/15 園田5R 6着/12頭 06/24 園田8R 6着/10頭 06/03 園田5R 1着/12頭 05/14 園田6R 5着/9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 37走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ヘイスト逃げ	川原正（兵庫）	実4.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田9R 6着/12頭+0.5秒 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4秒 11/27 園田10R 1着/12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戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ウインカグヤヒメ	佐々世（兵庫）	実6.2	▲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5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/15 園田5R 3着/12頭+2.0秒 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12頭+0.0秒 05/07 園田12R 4着/12頭+0.4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 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 5走で勝ち無し ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	トライファン追込	福原杏（兵庫）	実52.2	▽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／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3秒 04/16 園田12R 10着/12頭+3.3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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。
10	モノノフイエロー	土方颯（兵庫）	実23.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田10R 9着/12頭+0.8秒 07/23 園田9R 2着/12頭+0.0秒 07/03 園田6R 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田12R 3着/12頭+7.0秒 05/20 園田6R 6着/12頭
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 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 24走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
11	ギャラン先行	塩津璃（兵庫）	実77.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田9R 8着/9頭+2.3秒 07/15 園田5R 7着/12頭+2.0秒 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8秒 12/31 園田12R 6着/11頭+3.8秒 12/17 園田5R 11着/12頭+2.4秒
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 6.3着 △ 当競馬場適性 50走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
12	マジックエミリア	小牧太（兵庫）	実14.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/22 園田12R 6着/12頭+0.6秒 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9頭 05/20 園田9R 9着/12頭 04/23 園田8R 6着/9頭+2.0秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 18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 28% (好調) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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

エールデスポワール

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ヘイスト

4.4倍

EV -23%

▲8ウインカグヤヒメ

6.2倍

EV -29%

出走馬全12頭

◎3

エールデスポワール

廣瀬航（兵庫）

1.8倍

-35%

›

○7

ヘイスト

川原正（兵庫）

4.4倍

-23%

›

▲8

ウインカグヤヒメ

佐々世（兵庫）

6.2倍

-29%

›

△12

マジックエミリア

小牧太（兵庫）

14.3倍

+36%

›

△4

スマートイザナミ

杉浦健（兵庫）

15.5倍

+35%

›

△1

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

15.2倍

-20%

›

▽10

モノノフイエロー

土方颯（兵庫）

23.6倍

-2%

›

▽6

ナチュラル

大山真（兵庫）

40.0倍

+8%

›

▽9

トライファン

福原杏（兵庫）

52.2倍

+17%

›

▽5

スティールソニック

田野豊（兵庫）

68.5倍

›

▽11

ギャラン

塩津璃（兵庫）

77.3倍

-35%

›

×2

シゲルノヴァ

南部楓（兵庫）

91.5倍

-50%

›

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