園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィーユチャン差し	山本咲（兵庫）	実16.7	B△ A△勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5走 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12頭 05/15 園田2R 3着/10頭+0.9秒 03/25 園田3R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -32% ※ 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	ニシノガランテ	廣瀬航（兵庫）	実15.9	B× A△勝率4% EV-34% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9頭 04/22 園田10R 8着/12頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.1% / 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。
3	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実26.5	B△ A▽勝率3% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8頭+0.5秒 04/14 園田6R 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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -22% ※ 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	シズカノウミ	山本太（兵庫）	実106.1	B× A▽勝率1% EV-14% 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 10着/12頭+1.6秒 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒 05/06 園田12R 10着/12頭+3.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14% ※ 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	ノルディア先行	土方颯（兵庫）	実2.8	B○ A🌟◎勝率41% EV+14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/30 園田6R 11着/12頭+1.7秒 04/15 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/17 園田12R 1着/12頭勝利 01/03 園田9R 9着/12頭+1.0秒 12/25 園田7R 2着/10頭+0.2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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.1% / 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。
6	トゥルービューティ	塩津璃（兵庫）	実66.4	B× A▽勝率1% 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 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2秒 06/25 園田4R 10着/11頭 06/11 園田4R 5着/12頭 05/21 園田3R 8着/10頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7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) × 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 -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。
7	ダリ自在	高橋洸（兵庫）	実197.8	B× A▽勝率0% 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 07/24 園田4R 10着/12頭+2.1秒 06/25 園田6R 10着/10頭 06/03 園田1R 10着/10頭+2.0秒 05/15 園田3R 8着/8頭+2.7秒 04/30 園田1R 8着/9頭+3.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 57走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 12位 / 勝率 0.3% / 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。
8	スカイピース	小谷周（兵庫）	実43.6	B× A▽勝率1% EV-43% 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 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒 05/04 園田2R 7着/7頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 12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 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 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。
9	ヴィンセント	永井孝（兵庫）	実111.8	B× A▽勝率1% EV-40% 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3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 10着/12頭 07/03 園田5R 11着/12頭 06/11 園田4R 12着/12頭+0.0秒 05/21 園田4R 8着/11頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.5% / 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。
10	トランスラン自在	下原理（兵庫）	実3.6	B▲ A▲勝率18% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7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 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒 12/17 園田3R 2着/12頭+0.1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 4.7着 × 当競馬場適性 7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) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 27.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 18.0% / 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。
11	オーシンキャンディ自在	福原杏（兵庫）	実3.8	B△ A○勝率20% EV-24% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0秒 04/15 園田4R 1着/12頭勝利 04/01 園田5R 8着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 23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 3.8% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.8% / 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。
12	テクノハッピー推奨	佐々世（兵庫）	実6.9	B🌟◎ A△勝率6% EV-57% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率61% × オッズ6.9倍で期待値+323%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/22 園田6R 11着/12頭+2.3秒 07/01 園田1R 2着/12頭+3.0秒 06/12 園田6R 6着/10頭 05/21 園田6R 6着/12頭 04/30 園田4R 2着/11頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +323% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 61.3% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 期待値 -58% ※ 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

B推奨Aモデル △

テクノハッピー

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

6.9倍

AI期待値

+323%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5ノルディア

2.8倍

EV -42%

▲A:▲10トランスラン

3.6倍

EV -63%

出走馬全12頭

◎A:△12

テクノハッピー

佐々世（兵庫）

6.9倍

+323%

›

○A:◎5

ノルディア

土方颯（兵庫）

2.8倍

-42%

›

▲A:▲10

トランスラン

下原理（兵庫）

3.6倍

-63%

›

△A:○11

オーシンキャンディ

福原杏（兵庫）

3.8倍

-85%

›

△A:△1

フィーユチャン

山本咲（兵庫）

16.7倍

-69%

›

△A:▽3

バイカル

南部楓（兵庫）

26.5倍

-51%

›

×A:△2

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

15.9倍

-89%

›

×A:▽8

スカイピース

小谷周（兵庫）

43.6倍

-99%

›

×A:▽6

トゥルービューティ

塩津璃（兵庫）

66.4倍

-99%

›

×A:▽4

シズカノウミ

山本太（兵庫）

106.1倍

-99%

›

×A:▽9

ヴィンセント

永井孝（兵庫）

111.8倍

-99%

›

×A:▽7

ダリ

高橋洸（兵庫）

197.8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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 テクノハッピー ¥1,300 実6.9倍期待値 +323% ❌不的中6着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィーユチャン差し	山本咲（兵庫）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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5走 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12頭 05/15 園田2R 3着/10頭+0.9秒 03/25 園田3R 7着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0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 ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (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。
2	ニシノガランテ	廣瀬航（兵庫）	実15.9	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9頭 04/22 園田10R 8着/12頭+0.9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 6.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
3	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実26.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8頭+0.5秒 04/14 園田6R 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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	シズカノウミ	山本太（兵庫）	実106.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田6R 10着/12頭+1.6秒 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒 05/06 園田12R 10着/12頭+3.8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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ノルディア先行	土方颯（兵庫）	実2.8	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦）
前5走 04/30 園田6R 11着/12頭+1.7秒 04/15 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/17 園田12R 1着/12頭勝利 01/03 園田9R 9着/12頭+1.0秒 12/25 園田7R 2着/10頭+0.2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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	トゥルービューティ	塩津璃（兵庫）	実66.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2秒 06/25 園田4R 10着/11頭 06/11 園田4R 5着/12頭 05/21 園田3R 8着/10頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 7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) × 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 0.9% (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。
7	ダリ自在	高橋洸（兵庫）	実197.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場57走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 園田4R 10着/12頭+2.1秒 06/25 園田6R 10着/10頭 06/03 園田1R 10着/10頭+2.0秒 05/15 園田3R 8着/8頭+2.7秒 04/30 園田1R 8着/9頭+3.7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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 57走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
8	スカイピース	小谷周（兵庫）	実43.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒 05/04 園田2R 7着/7頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 12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 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	ヴィンセント	永井孝（兵庫）	実111.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/30 園田3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 10着/12頭 07/03 園田5R 11着/12頭 06/11 園田4R 12着/12頭+0.0秒 05/21 園田4R 8着/11頭+2.0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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	トランスラン自在	下原理（兵庫）	実3.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7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 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒 12/17 園田3R 2着/12頭+0.1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 4.7着 × 当競馬場適性 7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) ○ 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 18.0% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
11	オーシンキャンディ自在	福原杏（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0秒 04/15 園田4R 1着/12頭勝利 04/01 園田5R 8着/12頭+1.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.8% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	テクノハッピー推奨	佐々世（兵庫）	実6.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/22 園田6R 11着/12頭+2.3秒 07/01 園田1R 2着/12頭+3.0秒 06/12 園田6R 6着/10頭 05/21 園田6R 6着/12頭 04/30 園田4R 2着/11頭+0.3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 6.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ノルディア

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11オーシンキャンディ

3.8倍

EV -24%

▲10トランスラン

3.6倍

EV -35%

出走馬全12頭

◎5

ノルディア

土方颯（兵庫）

2.8倍

+14%

›

○11

オーシンキャンディ

福原杏（兵庫）

3.8倍

-24%

›

▲10

トランスラン

下原理（兵庫）

3.6倍

-35%

›

△12

テクノハッピー

佐々世（兵庫）

6.9倍

-57%

›

△2

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

15.9倍

-34%

›

△1

フィーユチャン

山本咲（兵庫）

16.7倍

-32%

›

▽3

バイカル

南部楓（兵庫）

26.5倍

-21%

›

▽8

スカイピース

小谷周（兵庫）

43.6倍

-43%

›

▽6

トゥルービューティ

塩津璃（兵庫）

66.4倍

-38%

›

▽4

シズカノウミ

山本太（兵庫）

106.1倍

-14%

›

▽9

ヴィンセント

永井孝（兵庫）

111.8倍

-40%

›

▽7

ダリ

高橋洸（兵庫）

197.8倍

-41%

›

💡 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 12 テクノハッピー ¥1,300 実6.9倍期待値 -58% ❌不的中6着単勝 6.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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