園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランボーリープ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.6	B🌟◎ A🌟◎勝率38% EV-38% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／218日ぶりの実戦）
前5走 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利 09/04 園田8R 3着/10頭+0.3秒 08/14 園田8R 11着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 30走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 218日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 78.3% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.4% / 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。
2	ワレラホシノコ	永井孝（兵庫）	実4.0	B○ A○勝率15% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/16 園田2R 3着/10頭 06/25 園田7R 3着/10頭 05/29 園田3R 2着/10頭 01/14 園田6R 5着/12頭+0.4秒 12/25 園田12R 3着/11頭+2.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.5% / 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	ブエイ	渡瀬和（兵庫）	実165.1	B× A▽勝率1% EV+24% 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5R 6着/9頭+2.6秒 07/09 園田7R 7着/9頭 06/25 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/11 園田5R 11着/12頭 05/28 園田6R 8着/10頭+4.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 0.8% / 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。
4	スマートレイヴ逃げ	田野豊（兵庫）	実12.5	B▲ A△勝率9% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/30 園田4R 7着/10頭+1.4秒 07/08 園田3R 2着/9頭 06/03 園田1R 2着/10頭+5.0秒 05/15 園田4R 4着/9頭+0.9秒 04/29 園田4R 3着/10頭+0.2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 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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 4.8% (オッズ暗示: 8.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.2% / 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。
5	プライムテーラー	土方颯（兵庫）	実30.6	B× A▽勝率3% EV-7% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田2R 8着/10頭+1.3秒 07/15 園田4R 6着/10頭 07/01 園田5R 9着/12頭 06/12 園田7R 2着/10頭 05/29 園田6R 7着/9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 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。
6	アロンジカフェ追込	廣瀬航（兵庫）	実6.5	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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12頭 05/29 園田9R 10着/10頭+4.0秒 05/04 園田3R 5着/8頭+2.4秒 04/16 園田9R 6着/8頭+3.2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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.8% / 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。
7	タイイクスワリ	小谷周（兵庫）	実96.3	B× A▽勝率1% EV-4% 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4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10頭 05/28 園田6R 9着/10頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 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) -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 1.0% / 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。
8	ワキノフラッシュ	杉浦健（兵庫）	実40.5	B△ A▽勝率3% EV+34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田5R 5着/12頭+2.1秒 07/01 園田5R 6着/12頭 06/05 園田4R 5着/9頭 05/21 園田10R 7着/12頭 04/28 園田1R 1着/10頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 32走で勝率 19% ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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。
9	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実27.1	B× A△勝率6% EV+60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場86走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は75走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10頭 05/29 園田3R 8着/10頭
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 86走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 75走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。
10	ミストレビノ	高畑皓（兵庫）	実85.4	B× A▽勝率1% EV+6% 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4R 8着/10頭+1.4秒 07/16 園田2R 9着/10頭+1.0秒 06/05 園田5R 5着/9頭 05/22 園田9R 7着/11頭 04/29 園田3R 4着/8頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 27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) -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 1.2% / 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。
11	メイショウフィガロ自在	川原正（兵庫）	実31.3	B△ A▲勝率11% EV+243% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/22 園田5R 9着/12頭+3.7秒 07/02 園田12R 11着/11頭 05/20 園田5R 11着/12頭+0.0秒 04/28 園田4R 7着/10頭+2.4秒 04/07 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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.0% / 期待値 +244% ※ 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 ◎

ランボーリープ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ワレラホシノコ

4.0倍

EV -62%

▲A:△4スマートレイヴ

12.5倍

EV -40%

出走馬全11頭

◎A:◎1

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.6倍

+25%

›

○A:○2

ワレラホシノコ

永井孝（兵庫）

4.0倍

-62%

›

▲A:△4

スマートレイヴ

田野豊（兵庫）

12.5倍

-40%

›

△A:▲11

メイショウフィガロ

川原正（兵庫）

31.3倍

+49%

›

△A:△6

アロンジカフェ

廣瀬航（兵庫）

6.5倍

-90%

›

△A:▽8

ワキノフラッシュ

杉浦健（兵庫）

40.5倍

-74%

›

×A:▽5

プライムテーラー

土方颯（兵庫）

30.6倍

-83%

›

×A:△9

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

27.1倍

-94%

›

×A:▽10

ミストレビノ

高畑皓（兵庫）

85.4倍

-99%

›

×A:▽7

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

96.3倍

-99%

›

×A:▽3

ブエイ

渡瀬和（兵庫）

165.1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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランボーリープ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.6	🌟◎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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率67%と好調／218日ぶりの実戦）
前5走 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利 09/04 園田8R 3着/10頭+0.3秒 08/14 園田8R 11着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 30走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 218日休養明け × 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 38.4% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
2	ワレラホシノコ	永井孝（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 07/16 園田2R 3着/10頭 06/25 園田7R 3着/10頭 05/29 園田3R 2着/10頭 01/14 園田6R 5着/12頭+0.4秒 12/25 園田12R 3着/11頭+2.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 15.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
3	ブエイ	渡瀬和（兵庫）	実165.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/31 園田5R 6着/9頭+2.6秒 07/09 園田7R 7着/9頭 06/25 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/11 園田5R 11着/12頭 05/28 園田6R 8着/10頭+4.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	スマートレイヴ逃げ	田野豊（兵庫）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 07/30 園田4R 7着/10頭+1.4秒 07/08 園田3R 2着/9頭 06/03 園田1R 2着/10頭+5.0秒 05/15 園田4R 4着/9頭+0.9秒 04/29 園田4R 3着/10頭+0.2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 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
5	プライムテーラー	土方颯（兵庫）	実30.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田2R 8着/10頭+1.3秒 07/15 園田4R 6着/10頭 07/01 園田5R 9着/12頭 06/12 園田7R 2着/10頭 05/29 園田6R 7着/9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% △ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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。
6	アロンジカフェ追込	廣瀬航（兵庫）	実6.5	△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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12頭 05/29 園田9R 10着/10頭+4.0秒 05/04 園田3R 5着/8頭+2.4秒 04/16 園田9R 6着/8頭+3.2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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	タイイクスワリ	小谷周（兵庫）	実96.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10頭 05/28 園田6R 9着/10頭+2.0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 6.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
8	ワキノフラッシュ	杉浦健（兵庫）	実40.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/22 園田5R 5着/12頭+2.1秒 07/01 園田5R 6着/12頭 06/05 園田4R 5着/9頭 05/21 園田10R 7着/12頭 04/28 園田1R 1着/10頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 32走で勝率 19% ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 3.3% (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。
9	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実27.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場86走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は75走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10頭 05/29 園田3R 8着/10頭
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 86走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 75走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
10	ミストレビノ	高畑皓（兵庫）	実85.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/30 園田4R 8着/10頭+1.4秒 07/16 園田2R 9着/10頭+1.0秒 06/05 園田5R 5着/9頭 05/22 園田9R 7着/11頭 04/29 園田3R 4着/8頭+0.6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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 41走で勝率 7% △ 距離適性同距離 27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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	メイショウフィガロ自在	川原正（兵庫）	実31.3	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/22 園田5R 9着/12頭+3.7秒 07/02 園田12R 11着/11頭 05/20 園田5R 11着/12頭+0.0秒 04/28 園田4R 7着/10頭+2.4秒 04/07 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 10.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 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) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ランボーリープ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ワレラホシノコ

4.0倍

EV -38%

▲11メイショウフィガロ

31.3倍

EV +243%

出走馬全11頭

◎1

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.6倍

-38%

›

○2

ワレラホシノコ

永井孝（兵庫）

4.0倍

-38%

›

▲11

メイショウフィガロ

川原正（兵庫）

31.3倍

+243%

›

△6

アロンジカフェ

廣瀬航（兵庫）

6.5倍

-29%

›

△4

スマートレイヴ

田野豊（兵庫）

12.5倍

+14%

›

△9

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

27.1倍

+60%

›

▽8

ワキノフラッシュ

杉浦健（兵庫）

40.5倍

+34%

›

▽5

プライムテーラー

土方颯（兵庫）

30.6倍

-7%

›

▽10

ミストレビノ

高畑皓（兵庫）

85.4倍

+6%

›

▽7

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

96.3倍

-4%

›

▽3

ブエイ

渡瀬和（兵庫）

165.1倍

+24%

›

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