園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エリザベスタウン	廣瀬航（兵庫）	実4.8	B○ A△勝率9% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.9% (オッズ暗示: 20.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 -57% ※ 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	エールクイーン	田野豊（兵庫）	実53.2	B× A▽勝率2% EV+6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/24 園田7R 7着/9頭+1.6秒 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭 05/07 園田6R 3着/10頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 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。
3	アーウイン	小谷哲（兵庫）	実47.1	B△ A▽勝率2% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 園田8R 7着/9頭+1.9秒 07/02 園田3R 1着/12頭 06/12 園田7R 3着/10頭 05/28 園田6R 4着/10頭 05/06 園田3R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 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。
4	マライカ	小牧太（兵庫）	実3.9	B🌟◎ A🌟◎勝率36% EV+40% 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3走で勝率100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/12 園田7R 1着/10頭 04/02 園田7R 1着/9頭勝利 12/16 園田1R 1着/10頭勝利 ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 60.1% (オッズ暗示: 25.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.9% / 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。
5	ファルコンエース	渡瀬和（兵庫）	実136.9	B× A×勝率0% EV-58% 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8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭 06/10 園田8R 10着/10頭+4.0秒 05/20 園田12R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7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 12走で勝ち無し ○ 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 10位 / 勝率 0.3% / 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。
6	クレスコタイシ逃げ	杉浦健（兵庫）	実10.5	B× A△勝率6% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 07/22 園田12R 9着/12頭+1.2秒 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5秒 12/10 園田12R 6着/12頭+0.6秒 11/25 園田10R 3着/10頭+0.8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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 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。
7	ブルーメサイア	永井孝（兵庫）	実101.1	B× A▽勝率1% EV-11% 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12R 10着/12頭+1.7秒 07/17 園田8R 9着/10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 9.5着 (不振) ▽ 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 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -12% ※ 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	グラフォス自在	下原理（兵庫）	実2.5	B△ A○勝率26% EV-35% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/17 園田7R 2着/9頭 05/29 園田5R 1着/10頭 05/06 園田7R 6着/8頭+0.7秒 04/07 園田3R 3着/10頭+1.3秒 12/29 園田3R 5着/6頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.8% / 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。
9	エイシンピサロ自在	吉村智（兵庫）	実4.6	B▲ A▲勝率13% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/22 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 1着/12頭 03/12 大井4R 9着/9頭+3.9秒 02/20 大井1R 8着/14頭+2.5秒 01/27 大井5R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 17.3% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 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。
10	エナアスコット	井上幹（兵庫）	実34.3	B△ A△勝率5% EV+67% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 07/24 園田5R 2着/3頭 07/01 園田7R 2着/7頭+0.0秒 06/18 園田3R 2着/10頭 10/23 園田7R 7着/10頭+1.2秒 10/03 園田7R 5着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 +68% ※ 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 ◎

マライカ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+134%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1エリザベスタウン

4.8倍

EV -4%

▲A:▲9エイシンピサロ

4.6倍

EV -20%

出走馬全10頭

◎A:◎4

マライカ

小牧太（兵庫）

3.9倍

+134%

›

○A:△1

エリザベスタウン

廣瀬航（兵庫）

4.8倍

-4%

›

▲A:▲9

エイシンピサロ

吉村智（兵庫）

4.6倍

-20%

›

△A:○8

グラフォス

下原理（兵庫）

2.5倍

-96%

›

△A:△10

エナアスコット

井上幹（兵庫）

34.3倍

-58%

›

△A:▽3

アーウイン

小谷哲（兵庫）

47.1倍

-92%

›

×A:▽2

エールクイーン

田野豊（兵庫）

53.2倍

-91%

›

×A:△6

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

10.5倍

-99%

›

×A:▽7

ブルーメサイア

永井孝（兵庫）

101.1倍

-99%

›

×A:×5

ファルコンエース

渡瀬和（兵庫）

136.9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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エリザベスタウン	廣瀬航（兵庫）	実4.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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	エールクイーン	田野豊（兵庫）	実53.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/24 園田7R 7着/9頭+1.6秒 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭 05/07 園田6R 3着/10頭+0.8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 5.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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。
3	アーウイン	小谷哲（兵庫）	実47.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/24 園田8R 7着/9頭+1.9秒 07/02 園田3R 1着/12頭 06/12 園田7R 3着/10頭 05/28 園田6R 4着/10頭 05/06 園田3R 1着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
4	マライカ	小牧太（兵庫）	実3.9	🌟◎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3走で勝率100%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 06/12 園田7R 1着/10頭 04/02 園田7R 1着/9頭勝利 12/16 園田1R 1着/10頭勝利 ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 100% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
5	ファルコンエース	渡瀬和（兵庫）	実136.9	×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12走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/24 園田8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭 06/10 園田8R 10着/10頭+4.0秒 05/20 園田12R 10着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7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 12走で勝ち無し ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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	クレスコタイシ逃げ	杉浦健（兵庫）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 07/22 園田12R 9着/12頭+1.2秒 07/08 園田10R 3着/12頭 01/08 園田12R 10着/12頭+1.5秒 12/10 園田12R 6着/12頭+0.6秒 11/25 園田10R 3着/10頭+0.8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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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	ブルーメサイア	永井孝（兵庫）	実101.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 07/30 園田12R 10着/12頭+1.7秒 07/17 園田8R 9着/10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 9.5着 (不振) ▽ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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	グラフォス自在	下原理（兵庫）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/17 園田7R 2着/9頭 05/29 園田5R 1着/10頭 05/06 園田7R 6着/8頭+0.7秒 04/07 園田3R 3着/10頭+1.3秒 12/29 園田3R 5着/6頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 28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 25.8% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
9	エイシンピサロ自在	吉村智（兵庫）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/22 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 1着/12頭 03/12 大井4R 9着/9頭+3.9秒 02/20 大井1R 8着/14頭+2.5秒 01/27 大井5R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	エナアスコット	井上幹（兵庫）	実34.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均2.0着と安定）
前5走 07/24 園田5R 2着/3頭 07/01 園田7R 2着/7頭+0.0秒 06/18 園田3R 2着/10頭 10/23 園田7R 7着/10頭+1.2秒 10/03 園田7R 5着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マライカ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

+40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8グラフォス

2.5倍

EV -35%

▲9エイシンピサロ

4.6倍

EV -40%

出走馬全10頭

◎4

マライカ

小牧太（兵庫）

3.9倍

+40%

›

○8

グラフォス

下原理（兵庫）

2.5倍

-35%

›

▲9

エイシンピサロ

吉村智（兵庫）

4.6倍

-40%

›

△1

エリザベスタウン

廣瀬航（兵庫）

4.8倍

-57%

›

△6

クレスコタイシ

杉浦健（兵庫）

10.5倍

-32%

›

△10

エナアスコット

井上幹（兵庫）

34.3倍

+67%

›

▽2

エールクイーン

田野豊（兵庫）

53.2倍

+6%

›

▽3

アーウイン

小谷哲（兵庫）

47.1倍

-6%

›

▽7

ブルーメサイア

永井孝（兵庫）

101.1倍

-11%

›

×5

ファルコンエース

渡瀬和（兵庫）

136.9倍

-58%

›

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