園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ザゴリ先行	塩津璃（兵庫）	実78.8	B× A▽勝率1% EV-16% 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 07/02 園田10R 9着/11頭 05/14 川崎7R 10着/11頭+0.9秒 05/05 船橋7R 12着/12頭+2.0秒 04/08 川崎7R 6着/12頭+1.0秒 03/11 船橋8R 8着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 -16% ※ 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	バウヴォーグ自在	笹田知（兵庫）	実2.1	B△ A🌟◎勝率37% EV-21% 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67%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 05/29 園田10R 1着/9頭 05/06 園田11R 11着/11頭+4.1秒 03/22 314R 2着/12頭+0.1秒 12/16 園田9R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 3.2% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.4% / 期待値 -22% ※ 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	レイチェルペガサス逃げ	佐々世（兵庫）	実26.6	B× A▽勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田12R 1着/12頭 06/10 園田8R 4着/10頭 05/14 園田12R 4着/12頭+1.0秒 04/23 園田9R 1着/11頭勝利 03/31 園田5R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.4% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 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	エスオーライジング	小谷周（兵庫）	実169.1	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 07/10 園田10R 5着/7頭 06/03 園田10R 6着/12頭 05/20 園田10R 5着/11頭 05/05 園田10R 9着/11頭+2.2秒 04/29 園田11R 9着/9頭+2.5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 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.5% / 期待値 -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	トウケイタンホイザ追込	川原正（兵庫）	実97.5	B× A▽勝率2% EV+88% 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 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 150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 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 +88% ※ 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	キタノセレナード差し	松木大（兵庫）	実277.0	B× A▽勝率0% EV+20% 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 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.4% / 期待値 +20% ※ 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	タンバブショウ逃げ	福原杏（兵庫）	実8.6	B△ A△勝率6% EV-50% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.8% / 期待値 -50% ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実152.9	B× A▽勝率1% EV-9% 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 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 102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 0.6% / 期待値 -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	ポアゾンポレスター推奨	大山真（兵庫）	実6.2	B○ A▲勝率12% EV-24% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（直近3走平均3.0着と安定／同距離帯で勝率18%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/24 園田11R 3着/3頭 07/10 園田10R 4着/7頭 05/29 園田10R 2着/9頭 04/29 園田9R 1着/9頭勝利 04/09 園田11R 4着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 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 25.9% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 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。
10	チェリカ逃げ	小谷哲（兵庫）	実9.8	B△ A△勝率9% EV-7% 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14走で勝率36%と適性高／同距離帯12走で勝率42%）
前5走 06/18 園田10R 4着/9頭 05/27 園田12R 6着/12頭+0.0秒 05/04 園田10R 4着/9頭+1.9秒 04/08 園田12R 1着/12頭勝利 03/17 園田10R 9着/12頭+1.8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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 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。
11	ダイヤグラフ逃げ	小牧太（兵庫）	実3.8	B🌟◎ A○勝率20% EV-23% 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（同距離帯は10走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/14 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/18 園田11R 1着/10頭勝利 10/15 園田9R 2着/7頭+0.3秒 09/25 園田9R 3着/8頭+0.6秒 09/05 園田7R 2着/5頭+0.6秒
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% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 122日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +117% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 57.2% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.1% / 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。
12	フセノオーロラ	田野豊（兵庫）	実12.9	B▲ A△勝率7% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/09 園田11R 3着/12頭 06/24 園田9R 3着/3頭 06/10 園田8R 1着/10頭 05/14 園田12R 3着/12頭+0.7秒 04/29 園田12R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。

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 ○

ダイヤグラフ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+117%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ポアゾンポレスター

6.2倍

EV +60%

▲A:△12フセノオーロラ

12.9倍

EV +11%

出走馬全12頭

◎A:○11

ダイヤグラフ

小牧太（兵庫）

3.8倍

+117%

›

○A:▲9

ポアゾンポレスター

大山真（兵庫）

6.2倍

+60%

›

▲A:△12

フセノオーロラ

田野豊（兵庫）

12.9倍

+11%

›

△A:◎2

バウヴォーグ

笹田知（兵庫）

2.1倍

-93%

›

△A:△10

チェリカ

小谷哲（兵庫）

9.8倍

-68%

›

△A:△7

タンバブショウ

福原杏（兵庫）

8.6倍

-87%

›

×A:▽3

レイチェルペガサス

佐々世（兵庫）

26.6倍

-90%

›

×A:▽1

ザゴリ

塩津璃（兵庫）

78.8倍

-99%

›

×A:▽5

トウケイタンホイザ

川原正（兵庫）

97.5倍

-99%

›

×A:▽8

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

152.9倍

-99%

›

×A:▽4

エスオーライジング

小谷周（兵庫）

169.1倍

-99%

›

×A:▽6

キタノセレナード

松木大（兵庫）

277.0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 9 ポアゾンポレスター ¥200 実6.2倍期待値 +61% ❌不的中単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ザゴリ先行	塩津璃（兵庫）	実78.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 07/02 園田10R 9着/11頭 05/14 川崎7R 10着/11頭+0.9秒 05/05 船橋7R 12着/12頭+2.0秒 04/08 川崎7R 6着/12頭+1.0秒 03/11 船橋8R 8着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
2	バウヴォーグ自在	笹田知（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（当競馬場3走で勝率67%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 05/29 園田10R 1着/9頭 05/06 園田11R 11着/11頭+4.1秒 03/22 314R 2着/12頭+0.1秒 12/16 園田9R 1着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.4% (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。
3	レイチェルペガサス逃げ	佐々世（兵庫）	実26.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/03 園田12R 1着/12頭 06/10 園田8R 4着/10頭 05/14 園田12R 4着/12頭+1.0秒 04/23 園田9R 1着/11頭勝利 03/31 園田5R 2着/11頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	エスオーライジング	小谷周（兵庫）	実169.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 07/10 園田10R 5着/7頭 06/03 園田10R 6着/12頭 05/20 園田10R 5着/11頭 05/05 園田10R 9着/11頭+2.2秒 04/29 園田11R 9着/9頭+2.5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 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
5	トウケイタンホイザ追込	川原正（兵庫）	実97.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着／150日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 150日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
6	キタノセレナード差し	松木大（兵庫）	実277.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.4% (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	タンバブショウ逃げ	福原杏（兵庫）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実152.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／102日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3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 8.0着 (不振) △ ローテーション 102日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
9	ポアゾンポレスター推奨	大山真（兵庫）	実6.2	▲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／同距離帯で勝率18%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/24 園田11R 3着/3頭 07/10 園田10R 4着/7頭 05/29 園田10R 2着/9頭 04/29 園田9R 1着/9頭勝利 04/09 園田11R 4着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 21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 12.1% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
10	チェリカ逃げ	小谷哲（兵庫）	実9.8	△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14走で勝率36%と適性高／同距離帯12走で勝率42%）
前5走 06/18 園田10R 4着/9頭 05/27 園田12R 6着/12頭+0.0秒 05/04 園田10R 4着/9頭+1.9秒 04/08 園田12R 1着/12頭勝利 03/17 園田10R 9着/12頭+1.8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 4.7着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ダイヤグラフ逃げ	小牧太（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は10走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 04/14 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/18 園田11R 1着/10頭勝利 10/15 園田9R 2着/7頭+0.3秒 09/25 園田9R 3着/8頭+0.6秒 09/05 園田7R 2着/5頭+0.6秒
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% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 122日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.1% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
12	フセノオーロラ	田野豊（兵庫）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/09 園田11R 3着/12頭 06/24 園田9R 3着/3頭 06/10 園田8R 1着/10頭 05/14 園田12R 3着/12頭+0.7秒 04/29 園田12R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 23走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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

バウヴォーグ

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ダイヤグラフ

3.8倍

EV -23%

▲9ポアゾンポレスター

6.2倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎2

バウヴォーグ

笹田知（兵庫）

2.1倍

-21%

›

○11

ダイヤグラフ

小牧太（兵庫）

3.8倍

-23%

›

▲9

ポアゾンポレスター

大山真（兵庫）

6.2倍

-24%

›

△10

チェリカ

小谷哲（兵庫）

9.8倍

-7%

›

△12

フセノオーロラ

田野豊（兵庫）

12.9倍

-7%

›

△7

タンバブショウ

福原杏（兵庫）

8.6倍

-50%

›

▽3

レイチェルペガサス

佐々世（兵庫）

26.6倍

-6%

›

▽5

トウケイタンホイザ

川原正（兵庫）

97.5倍

+88%

›

▽1

ザゴリ

塩津璃（兵庫）

78.8倍

-16%

›

▽8

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

152.9倍

-9%

›

▽4

エスオーライジング

小谷周（兵庫）

169.1倍

-8%

›

▽6

キタノセレナード

松木大（兵庫）

277.0倍

+20%

›

💡 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。

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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 9 ポアゾンポレスター ¥200 実6.2倍期待値 -25% ❌不的中単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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