園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクサヴァイバル	佐々世（兵庫）	実35.1	B× A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12頭 06/17 名古屋1R 3着/11頭 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11頭
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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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	ベストマリア先行	吉村智（兵庫）	実3.5	B△ A▲勝率16% EV-42% 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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/05 園田7R 4着/12頭+1.0秒 05/06 園田6R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 6着/12頭+2.1秒 04/01 園田3R 5着/10頭+2.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.5% / 期待値 -42% ※ 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	セレナリス自在	田野豊（兵庫）	実22.1	B△ A△勝率7% EV+60% 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／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 6着/12頭+1.0秒 06/11 園田4R 8着/12頭 01/15 園田2R 1着/11頭勝利 12/25 園田3R 4着/10頭+1.6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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 +61% ※ 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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実113.8	B× A▽勝率1% EV-21% 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2R 9着/9頭+4.0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 9.0着 (不振) ○ 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) -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 0.7% / 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。
5	タイシン	小牧太（兵庫）	実2.7	B🌟◎ A🌟◎勝率33% EV-10% 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7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 園田2R 4着/9頭+0.9秒 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12頭 05/21 園田3R 1着/10頭 05/06 園田6R 2着/8頭+0.0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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 75.5% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.1% / 期待値 -11% ※ 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	アスクサステナブル逃げ	小谷哲（兵庫）	実12.2	B▲ A△勝率10% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田7R 5着/10頭+1.6秒 06/25 園田2R 1着/10頭 01/13 園田3R 2着/12頭+0.1秒 01/03 園田5R 10着/12頭+1.8秒 08/08 園田9R 4着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 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。
7	フルリミット	杉浦健（兵庫）	実23.7	B× A△勝率3% EV-24% 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／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 4着/12頭 06/17 園田4R 6着/11頭 05/29 園田5R 3着/10頭 05/15 園田1R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
8	ベーディーナ	井上幹（兵庫）	実48.5	B× A×勝率1% EV-55% 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 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 863日休養明け × 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 -56% ※ 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	レベッカレインボー逃げ	南部楓（兵庫）	実2.8	B○ A○勝率24% EV-33% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率27%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/16 園田4R 6着/10頭 01/08 園田7R 1着/10頭勝利 12/18 園田7R 1着/10頭勝利 11/27 園田5R 3着/12頭+1.1秒 08/06 園田12R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 期待値 -33% ※ 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	アカキチノイレブン	廣瀬航（兵庫）	実43.9	B△ A▽勝率2% EV+3% 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5走 07/31 園田6R 5着/6頭+1.9秒 07/10 園田3R 1着/10頭 06/25 園田7R 4着/10頭 06/11 園田2R 6着/10頭 05/21 園田7R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 +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。

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 ◎

タイシン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+103%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9レベッカレインボー

2.8倍

EV -78%

▲A:△6アスクサステナブル

12.2倍

EV -8%

出走馬全10頭

◎A:◎5

タイシン

小牧太（兵庫）

2.7倍

+103%

›

○A:○9

レベッカレインボー

南部楓（兵庫）

2.8倍

-78%

›

▲A:△6

アスクサステナブル

小谷哲（兵庫）

12.2倍

-8%

›

△A:▲2

ベストマリア

吉村智（兵庫）

3.5倍

-84%

›

△A:△3

セレナリス

田野豊（兵庫）

22.1倍

-3%

›

△A:▽10

アカキチノイレブン

廣瀬航（兵庫）

43.9倍

-78%

›

×A:△7

フルリミット

杉浦健（兵庫）

23.7倍

-95%

›

×A:▽1

アスクサヴァイバル

佐々世（兵庫）

35.1倍

-98%

›

×A:×8

ベーディーナ

井上幹（兵庫）

48.5倍

-99%

›

×A:▽4

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

113.8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。

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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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクサヴァイバル	佐々世（兵庫）	実35.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12頭 06/17 名古屋1R 3着/11頭 06/03 名古屋1R 7着/12頭+0.0秒 05/20 名古屋5R 8着/11頭
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 4.0着 ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
2	ベストマリア先行	吉村智（兵庫）	実3.5	▲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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/05 園田7R 4着/12頭+1.0秒 05/06 園田6R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 6着/12頭+2.1秒 04/01 園田3R 5着/10頭+2.1秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 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 16.5% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	セレナリス自在	田野豊（兵庫）	実22.1	△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／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 6着/12頭+1.0秒 06/11 園田4R 8着/12頭 01/15 園田2R 1着/11頭勝利 12/25 園田3R 4着/10頭+1.6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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 7.3% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実113.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/22 園田2R 9着/9頭+4.0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 9.0着 (不振) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	タイシン	小牧太（兵庫）	実2.7	🌟◎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7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/22 園田2R 4着/9頭+0.9秒 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12頭 05/21 園田3R 1着/10頭 05/06 園田6R 2着/8頭+0.0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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.1% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
6	アスクサステナブル逃げ	小谷哲（兵庫）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田7R 5着/10頭+1.6秒 06/25 園田2R 1着/10頭 01/13 園田3R 2着/12頭+0.1秒 01/03 園田5R 10着/12頭+1.8秒 08/08 園田9R 4着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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。
7	フルリミット	杉浦健（兵庫）	実23.7	△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／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 4着/12頭 06/17 園田4R 6着/11頭 05/29 園田5R 3着/10頭 05/15 園田1R 7着/11頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (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。
8	ベーディーナ	井上幹（兵庫）	実48.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／863日ぶりの実戦）
前5走 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 863日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	レベッカレインボー逃げ	南部楓（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11走で勝率27%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/16 園田4R 6着/10頭 01/08 園田7R 1着/10頭勝利 12/18 園田7R 1着/10頭勝利 11/27 園田5R 3着/12頭+1.1秒 08/06 園田12R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.8% (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。
10	アカキチノイレブン	廣瀬航（兵庫）	実43.9	▽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5走 07/31 園田6R 5着/6頭+1.9秒 07/10 園田3R 1着/10頭 06/25 園田7R 4着/10頭 06/11 園田2R 6着/10頭 05/21 園田7R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

タイシン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-10%

買い目

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全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9レベッカレインボー

2.8倍

EV -33%

▲2ベストマリア

3.5倍

EV -42%

出走馬全10頭

◎5

タイシン

小牧太（兵庫）

2.7倍

-10%

›

○9

レベッカレインボー

南部楓（兵庫）

2.8倍

-33%

›

▲2

ベストマリア

吉村智（兵庫）

3.5倍

-42%

›

△6

アスクサステナブル

小谷哲（兵庫）

12.2倍

+20%

›

△3

セレナリス

田野豊（兵庫）

22.1倍

+60%

›

△7

フルリミット

杉浦健（兵庫）

23.7倍

-24%

›

▽10

アカキチノイレブン

廣瀬航（兵庫）

43.9倍

+3%

›

▽1

アスクサヴァイバル

佐々世（兵庫）

35.1倍

-18%

›

×8

ベーディーナ

井上幹（兵庫）

48.5倍

-55%

›

▽4

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

113.8倍

-21%

›

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