園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンシャルマン	渡瀬和（兵庫）	実53.0	B× A×勝率1% EV-50% 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 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1秒 07/09 園田1R 9着/9頭 06/24 園田1R 10着/10頭 06/11 園田1R 8着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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 9位 / 勝率 0.9% / 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。
2	カドフィール	竹村達（兵庫）	実22.3	B△ A×勝率2% EV-62% 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1R 6着/9頭+2.1秒 07/17 園田4R 10着/10頭+3.0秒 07/01 園田2R 5着/7頭 06/18 園田2R 9着/10頭 06/03 園田1R 4着/10頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 62走で勝ち無し ○ ローテーション 20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 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -63% ※ 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	エルイエロ	小谷周（兵庫）	実12.8	B△ A△勝率8% EV-3% 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 08/07 園田4R 8着/9頭+1.6秒 07/22 園田4R 9着/12頭+2.0秒 07/08 園田2R 6着/9頭+4.0秒 06/18 園田2R 6着/10頭 06/04 園田3R 10着/10頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60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 4位 / 勝率 7.6% / 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。
4	ナデシコ	佐々世（兵庫）	実23.3	B× A△勝率3% EV-19% 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 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9頭 06/25 園田4R 9着/11頭 06/11 園田4R 9着/12頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 5位 / 勝率 3.4% / 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。
5	サンネンハナグミ逃げ	大山真（兵庫）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率51% EV-33% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田4R 7着/9頭+1.1秒 05/21 園田4R 3着/11頭 05/06 園田7R 4着/8頭+0.4秒 10/17 園田3R 2着/5頭+0.3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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 95.3% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.0% / 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。
6	ハシノオージャ	塩津璃（兵庫）	実25.2	B× A×勝率1% EV-68% 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 07/08 園田2R 9着/9頭 06/18 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 8着/10頭 05/15 園田4R 8着/9頭+1.9秒 04/30 園田1R 3着/9頭+2.6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 88走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 88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 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -69% ※ 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	タッタタラリラ	山本太（兵庫）	実5.3	B○ A○勝率23% EV+20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/30 園田1R 3着/9頭+1.6秒 07/10 園田2R 9着/10頭 06/25 園田4R 3着/11頭+2.0秒 06/12 園田1R 10着/12頭 05/21 園田3R 5着/10頭+3.0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 5.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.8% / 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。
8	バイアスペクター	長尾翼（兵庫）	実26.5	B△ A△勝率2% EV-37% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田1R 7着/10頭+1.7秒 07/09 園田1R 6着/9頭 06/18 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 9着/10頭 05/13 園田1R 9着/9頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.4% / 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。
9	クールブリエ追込	高畑皓（兵庫）	実14.5	B▲ A▲勝率9% EV+30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0秒 05/29 園田1R 10着/10頭 05/07 園田1R 7着/10頭+2.4秒 04/16 園田1R 7着/10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戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 51走で勝率 6% ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.0% / 期待値 +31% ※ 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 ◎

サンネンハナグミ

騎手大山真（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7タッタタラリラ

5.3倍

EV -78%

▲A:▲9クールブリエ

14.5倍

EV -93%

出走馬全9頭

◎A:◎5

サンネンハナグミ

大山真（兵庫）

1.3倍

+23%

›

○A:○7

タッタタラリラ

山本太（兵庫）

5.3倍

-78%

›

▲A:▲9

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

14.5倍

-93%

›

△A:△8

バイアスペクター

長尾翼（兵庫）

26.5倍

-95%

›

△A:△3

エルイエロ

小谷周（兵庫）

12.8倍

-99%

›

△A:×2

カドフィール

竹村達（兵庫）

22.3倍

-99%

›

×A:△4

ナデシコ

佐々世（兵庫）

23.3倍

-99%

›

×A:×6

ハシノオージャ

塩津璃（兵庫）

25.2倍

-99%

›

×A:×1

エイシンシャルマン

渡瀬和（兵庫）

53.0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。

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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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンシャルマン	渡瀬和（兵庫）	実53.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1秒 07/09 園田1R 9着/9頭 06/24 園田1R 10着/10頭 06/11 園田1R 8着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し × 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 0.9% (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。
2	カドフィール	竹村達（兵庫）	実22.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は62走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 6着/9頭+2.1秒 07/17 園田4R 10着/10頭+3.0秒 07/01 園田2R 5着/7頭 06/18 園田2R 9着/10頭 06/03 園田1R 4着/10頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 62走で勝ち無し ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 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 1.7% (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。
3	エルイエロ	小谷周（兵庫）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田4R 8着/9頭+1.6秒 07/22 園田4R 9着/12頭+2.0秒 07/08 園田2R 6着/9頭+4.0秒 06/18 園田2R 6着/10頭 06/04 園田3R 10着/10頭
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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (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。
4	ナデシコ	佐々世（兵庫）	実23.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9頭 06/25 園田4R 9着/11頭 06/11 園田4R 9着/12頭
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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
5	サンネンハナグミ逃げ	大山真（兵庫）	実1.3	🌟◎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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田4R 7着/9頭+1.1秒 05/21 園田4R 3着/11頭 05/06 園田7R 4着/8頭+0.4秒 10/17 園田3R 2着/5頭+0.3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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 51.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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。
6	ハシノオージャ	塩津璃（兵庫）	実25.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場88走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は88走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田2R 9着/9頭 06/18 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 8着/10頭 05/15 園田4R 8着/9頭+1.9秒 04/30 園田1R 3着/9頭+2.6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 88走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 88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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
7	タッタタラリラ	山本太（兵庫）	実5.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/30 園田1R 3着/9頭+1.6秒 07/10 園田2R 9着/10頭 06/25 園田4R 3着/11頭+2.0秒 06/12 園田1R 10着/12頭 05/21 園田3R 5着/10頭+3.0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 5.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20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 22.8% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
8	バイアスペクター	長尾翼（兵庫）	実26.5	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田1R 7着/10頭+1.7秒 07/09 園田1R 6着/9頭 06/18 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 9着/10頭 05/13 園田1R 9着/9頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
9	クールブリエ追込	高畑皓（兵庫）	実14.5	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0秒 05/29 園田1R 10着/10頭 05/07 園田1R 7着/10頭+2.4秒 04/16 園田1R 7着/10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戦の調子平均 6.0着 △ 当競馬場適性 55走で勝率 5% △ 距離適性同距離 51走で勝率 6% ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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

サンネンハナグミ

騎手大山真（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7タッタタラリラ

5.3倍

EV +20%

▲9クールブリエ

14.5倍

EV +30%

出走馬全9頭

◎5

サンネンハナグミ

大山真（兵庫）

1.3倍

-33%

›

○7

タッタタラリラ

山本太（兵庫）

5.3倍

+20%

›

▲9

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

14.5倍

+30%

›

△3

エルイエロ

小谷周（兵庫）

12.8倍

-3%

›

△4

ナデシコ

佐々世（兵庫）

23.3倍

-19%

›

△8

バイアスペクター

長尾翼（兵庫）

26.5倍

-37%

›

×2

カドフィール

竹村達（兵庫）

22.3倍

-62%

›

×6

ハシノオージャ

塩津璃（兵庫）

25.2倍

-68%

›

×1

エイシンシャルマン

渡瀬和（兵庫）

53.0倍

-50%

›

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