園田 10R 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

10R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェレノージ自在	永井孝（兵庫）	実149.4	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 05/05 園田9R 8着/9頭+1.0秒 04/16 園田10R 9着/12頭+2.4秒 03/26 園田10R 10着/11頭+2.4秒 07/17 園田3R 1着/11頭勝利 06/27 園田10R 9着/11頭+1.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% △ ローテーション 101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 10位 / 勝率 0.9% / 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。
2	ウィンザーロア自在	長尾翼（兵庫）	実48.1	B× A▽勝率2% EV+17% 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10R 3着/12頭+1.0秒 07/15 園田12R 5着/11頭 07/02 園田10R 7着/11頭+0.0秒 05/05 園田9R 6着/9頭+0.6秒 04/21 園田12R 1着/10頭勝利
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 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -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 2.5% / 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。
3	アングラー	高橋洸（兵庫）	実13.6	B× A▽勝率4% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/24 園田12R 2着/11頭+0.4秒 07/10 園田12R 3着/12頭 06/17 園田9R 4着/9頭 05/28 園田5R 1着/12頭 05/14 園田5R 2着/10頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 7.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.0% / 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。
4	ゼラスエフォーツ推奨	川原正（兵庫）	実19.7	B◎ A△勝率4% EV-12% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率67% × オッズ19.7倍で期待値+999%の有力候補（当競馬場で勝率21%と相性良／同距離帯で勝率33%と得意／前走3着で力を示す）
前5走 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9着/12頭 04/21 園田12R 7着/10頭+0.3秒 03/31 園田12R 2着/12頭+1.7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 5.3着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 67.1% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 -13% ※ 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	ピンクマーベル	井上幹（兵庫）	実7.3	B△ A▲勝率13% EV-7% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田12R 1着/11頭 06/17 園田9R 2着/9頭 05/20 園田12R 8着/12頭+1.0秒 04/21 園田6R 4着/10頭+0.4秒 03/24 園田12R 10着/12頭+0.9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 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.5% (オッズ暗示: 13.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。
6	サウンドアンフィニ逃げ	佐々世（兵庫）	実10.4	B△ A△勝率9% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7秒 07/01 園田12R 11着/11頭 06/17 園田10R 7着/9頭+1.0秒 01/03 園田9R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 2着/12頭+0.1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 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.6% / 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。
7	アップップ差し	山本太（兵庫）	実88.8	B× A▽勝率1% EV0% 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12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5秒 01/08 園田10R 9着/12頭+3.8秒 12/24 園田12R 3着/11頭+0.8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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11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 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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。
8	ギフトバスケット逃げ	田野豊（兵庫）	実2.1	B○ A🌟◎勝率34% EV-27% 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／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/30 園田10R 1着/12頭勝利 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0秒 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒 04/09 園田12R 10着/12頭+1.2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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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 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 22.6% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.4% / 期待値 -28% ※ 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	フィオリーノ	南部楓（兵庫）	実8.1	B△ A△勝率8% EV-38% 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24走で勝率25%と適性高／同距離帯22走で勝率27%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/30 園田10R 4着/12頭+1.1秒 07/15 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 3着/9頭 05/27 園田6R 1着/12頭 05/13 園田7R 3着/9頭+0.6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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 12.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
10	アオイアルザード	新庄海（兵庫）	実3.6	B▲ A○勝率24% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 2着/12頭 05/13 園田11R 6着/12頭+2.1秒 04/29 園田9R 6着/9頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.9% / 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。

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 △

ゼラスエフォーツ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

19.7倍

AI期待値

+999%

買い目

¥1,600

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8ギフトバスケット

2.1倍

EV -52%

▲A:○10アオイアルザード

3.6倍

EV -83%

出走馬全10頭

◎A:△4

ゼラスエフォーツ

川原正（兵庫）

19.7倍

+999%

›

○A:◎8

ギフトバスケット

田野豊（兵庫）

2.1倍

-52%

›

▲A:○10

アオイアルザード

新庄海（兵庫）

3.6倍

-83%

›

△A:△9

フィオリーノ

南部楓（兵庫）

8.1倍

-75%

›

△A:△6

サウンドアンフィニ

佐々世（兵庫）

10.4倍

-84%

›

△A:▲5

ピンクマーベル

井上幹（兵庫）

7.3倍

-96%

›

×A:▽3

アングラー

高橋洸（兵庫）

13.6倍

-92%

›

×A:▽2

ウィンザーロア

長尾翼（兵庫）

48.1倍

-99%

›

×A:▽7

アップップ

山本太（兵庫）

88.8倍

-99%

›

×A:▽1

ヴェレノージ

永井孝（兵庫）

149.4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 4 ゼラスエフォーツ ¥1,600 実19.7倍期待値 +999% ❌不的中10着単勝 19.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴェレノージ自在	永井孝（兵庫）	実149.4	▽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25%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/05 園田9R 8着/9頭+1.0秒 04/16 園田10R 9着/12頭+2.4秒 03/26 園田10R 10着/11頭+2.4秒 07/17 園田3R 1着/11頭勝利 06/27 園田10R 9着/11頭+1.4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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% △ ローテーション 101日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	ウィンザーロア自在	長尾翼（兵庫）	実48.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 07/30 園田10R 3着/12頭+1.0秒 07/15 園田12R 5着/11頭 07/02 園田10R 7着/11頭+0.0秒 05/05 園田9R 6着/9頭+0.6秒 04/21 園田12R 1着/10頭勝利
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 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
3	アングラー	高橋洸（兵庫）	実13.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/24 園田12R 2着/11頭+0.4秒 07/10 園田12R 3着/12頭 06/17 園田9R 4着/9頭 05/28 園田5R 1着/12頭 05/14 園田5R 2着/10頭+0.9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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
4	ゼラスエフォーツ推奨	川原正（兵庫）	実19.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率21%と相性良／同距離帯で勝率33%と得意／前走3着で力を示す）
前5走 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9着/12頭 04/21 園田12R 7着/10頭+0.3秒 03/31 園田12R 2着/12頭+1.7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 5.3着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
5	ピンクマーベル	井上幹（兵庫）	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田12R 1着/11頭 06/17 園田9R 2着/9頭 05/20 園田12R 8着/12頭+1.0秒 04/21 園田6R 4着/10頭+0.4秒 03/24 園田12R 10着/12頭+0.9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 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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	サウンドアンフィニ逃げ	佐々世（兵庫）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%）
前5走 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7秒 07/01 園田12R 11着/11頭 06/17 園田10R 7着/9頭+1.0秒 01/03 園田9R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 2着/12頭+0.1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 8走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
7	アップップ差し	山本太（兵庫）	実88.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/24 園田12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5秒 01/08 園田10R 9着/12頭+3.8秒 12/24 園田12R 3着/11頭+0.8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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
8	ギフトバスケット逃げ	田野豊（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（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 07/30 園田10R 1着/12頭勝利 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0秒 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒 04/09 園田12R 10着/12頭+1.2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 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.4% (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。
9	フィオリーノ	南部楓（兵庫）	実8.1	△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24走で勝率25%と適性高／同距離帯22走で勝率27%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 07/30 園田10R 4着/12頭+1.1秒 07/15 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 3着/9頭 05/27 園田6R 1着/12頭 05/13 園田7R 3着/9頭+0.6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 3.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 22走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
10	アオイアルザード	新庄海（兵庫）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 2着/12頭 05/13 園田11R 6着/12頭+2.1秒 04/29 園田9R 6着/9頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ギフトバスケット

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10アオイアルザード

3.6倍

EV -14%

▲5ピンクマーベル

7.3倍

EV -7%

出走馬全10頭

◎8

ギフトバスケット

田野豊（兵庫）

2.1倍

-27%

›

○10

アオイアルザード

新庄海（兵庫）

3.6倍

-14%

›

▲5

ピンクマーベル

井上幹（兵庫）

7.3倍

-7%

›

△6

サウンドアンフィニ

佐々世（兵庫）

10.4倍

-10%

›

△9

フィオリーノ

南部楓（兵庫）

8.1倍

-38%

›

△4

ゼラスエフォーツ

川原正（兵庫）

19.7倍

-12%

›

▽3

アングラー

高橋洸（兵庫）

13.6倍

-45%

›

▽2

ウィンザーロア

長尾翼（兵庫）

48.1倍

+17%

›

▽7

アップップ

山本太（兵庫）

88.8倍

›

▽1

ヴェレノージ

永井孝（兵庫）

149.4倍

+28%

›

💡 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 4 ゼラスエフォーツ ¥1,600 実19.7倍期待値 -13% ❌不的中10着単勝 19.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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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）

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