園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルバトロン	永井孝（兵庫）	実17.6	B△ A△勝率5% EV-18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/24 園田3R 3着/5頭+0.9秒 07/08 園田4R 4着/11頭+0.0秒 06/17 園田3R 4着/5頭+0.0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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -19% ※ 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	カツヨウザン	笹田知（兵庫）	実38.5	B× A▽勝率3% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田3R 6着/7頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
3	ライチャン	佐々世（兵庫）	実12.3	B× A△勝率8% EV-5% 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3R 3着/3頭 07/17 園田3R 5着/5頭 06/25 園田3R 9着/10頭 05/20 園田3R 4着/4頭 ―
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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -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。
4	ヒナデコルテ	竹村達（兵庫）	実7.2	B△ A▲勝率11% EV-24% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/30 園田8R 3着/6頭+0.7秒 07/17 園田3R 3着/5頭 07/08 園田4R 5着/11頭 06/17 園田3R 2着/5頭+6.0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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.5% / 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。
5	ガミラスサイパン	福原杏（兵庫）	実152.6	B× A▽勝率1% EV+28% 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 07/08 園田4R 11着/11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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11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 11位 / 勝率 0.8% / 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。
6	マンジマル	渡瀬和（兵庫）	実236.8	B× A▽勝率1% EV+60% 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3R 5着/5頭+2.5秒 07/08 園田4R 7着/11頭+1.0秒 06/17 園田3R 5着/5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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 0.7% / 期待値 +60% ※ 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	キセキノイチマイ	新庄海（兵庫）	実64.0	B△ A▽勝率2% EV+45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田3R 7着/7頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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。
8	ポワソンドール推奨	廣瀬航（兵庫）	実12.6	B○ A△勝率7% EV-9% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率37% × オッズ12.6倍で期待値+367%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/16 園田3R 3着/5頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 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) +367% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 37.1% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 -10% ※ 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	ベリルブレード	土方颯（兵庫）	実225.9	B× A▽勝率1% EV+103% 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 07/08 園田4R 10着/11頭+1.0秒 06/24 園田3R 5着/5頭+0.0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 7.5着 (不振) ▽ 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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +103% ※ 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	ベルディエス	下原理（兵庫）	実2.8	B▲ A○勝率22% EV-37% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/24 園田3R 2着/5頭+0.7秒 07/08 園田4R 2着/11頭+6.0秒 06/03 園田3R 2着/5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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 3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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.6% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.5% / 期待値 -37% ※ 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	ニッポンセーラ	山本太（兵庫）	実88.0	B× A▽勝率1% EV-8% 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3R 4着/5頭+2.1秒 07/08 園田4R 6着/11頭 06/10 園田3R 4着/7頭 ― ―
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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 1.0% / 期待値 -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。
12	メトーデ	吉村智（兵庫）	実2.1	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV-17% 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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 46.4% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.1% / 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。

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 ◎

メトーデ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8ポワソンドール

12.6倍

EV +367%

▲A:○10ベルディエス

2.8倍

EV -56%

出走馬全12頭

◎A:◎12

メトーデ

吉村智（兵庫）

2.1倍

-2%

›

○A:△8

ポワソンドール

廣瀬航（兵庫）

12.6倍

+367%

›

▲A:○10

ベルディエス

下原理（兵庫）

2.8倍

-56%

›

△A:△1

アルバトロン

永井孝（兵庫）

17.6倍

-92%

›

△A:▲4

ヒナデコルテ

竹村達（兵庫）

7.2倍

-99%

›

△A:▽7

キセキノイチマイ

新庄海（兵庫）

64.0倍

-91%

›

×A:▽2

カツヨウザン

笹田知（兵庫）

38.5倍

-94%

›

×A:△3

ライチャン

佐々世（兵庫）

12.3倍

-99%

›

×A:▽11

ニッポンセーラ

山本太（兵庫）

88.0倍

-99%

›

×A:▽5

ガミラスサイパン

福原杏（兵庫）

152.6倍

-99%

›

×A:▽9

ベリルブレード

土方颯（兵庫）

225.9倍

-99%

›

×A:▽6

マンジマル

渡瀬和（兵庫）

236.8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 8 ポワソンドール ¥700 実12.6倍期待値 +368% ❌不的中6着単勝 12.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 14:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アルバトロン	永井孝（兵庫）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/24 園田3R 3着/5頭+0.9秒 07/08 園田4R 4着/11頭+0.0秒 06/17 園田3R 4着/5頭+0.0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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
2	カツヨウザン	笹田知（兵庫）	実38.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田3R 6着/7頭 ― ― ― ―
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 6.0着 ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ライチャン	佐々世（兵庫）	実12.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/23 園田3R 3着/3頭 07/17 園田3R 5着/5頭 06/25 園田3R 9着/10頭 05/20 園田3R 4着/4頭 ―
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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
4	ヒナデコルテ	竹村達（兵庫）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 07/30 園田8R 3着/6頭+0.7秒 07/17 園田3R 3着/5頭 07/08 園田4R 5着/11頭 06/17 園田3R 2着/5頭+6.0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 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	ガミラスサイパン	福原杏（兵庫）	実152.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/08 園田4R 11着/11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 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	マンジマル	渡瀬和（兵庫）	実236.8	▽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 07/24 園田3R 5着/5頭+2.5秒 07/08 園田4R 7着/11頭+1.0秒 06/17 園田3R 5着/5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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	キセキノイチマイ	新庄海（兵庫）	実64.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田3R 7着/7頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
8	ポワソンドール推奨	廣瀬航（兵庫）	実12.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／前走3着で力を示す／騎手の手腕も後押し）
前5走 07/16 園田3R 3着/5頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (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。
9	ベリルブレード	土方颯（兵庫）	実225.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/08 園田4R 10着/11頭+1.0秒 06/24 園田3R 5着/5頭+0.0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 7.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	ベルディエス	下原理（兵庫）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 07/24 園田3R 2着/5頭+0.7秒 07/08 園田4R 2着/11頭+6.0秒 06/03 園田3R 2着/5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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 3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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.5% (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。
11	ニッポンセーラ	山本太（兵庫）	実88.0	▽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 07/24 園田3R 4着/5頭+2.1秒 07/08 園田4R 6着/11頭 06/10 園田3R 4着/7頭 ― ―
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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
12	メトーデ	吉村智（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（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メトーデ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ベルディエス

2.8倍

EV -37%

▲4ヒナデコルテ

7.2倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎12

メトーデ

吉村智（兵庫）

2.1倍

-17%

›

○10

ベルディエス

下原理（兵庫）

2.8倍

-37%

›

▲4

ヒナデコルテ

竹村達（兵庫）

7.2倍

-24%

›

△3

ライチャン

佐々世（兵庫）

12.3倍

-5%

›

△8

ポワソンドール

廣瀬航（兵庫）

12.6倍

-9%

›

△1

アルバトロン

永井孝（兵庫）

17.6倍

-18%

›

▽2

カツヨウザン

笹田知（兵庫）

38.5倍

+4%

›

▽7

キセキノイチマイ

新庄海（兵庫）

64.0倍

+45%

›

▽11

ニッポンセーラ

山本太（兵庫）

88.0倍

-8%

›

▽9

ベリルブレード

土方颯（兵庫）

225.9倍

+103%

›

▽5

ガミラスサイパン

福原杏（兵庫）

152.6倍

+28%

›

▽6

マンジマル

渡瀬和（兵庫）

236.8倍

+60%

›

💡 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 8 ポワソンドール ¥700 実12.6倍期待値 -10% ❌不的中6着単勝 12.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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