園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハッピーモンスター逃げ	廣瀬航（兵庫）	実24.0	B△ A△勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5着/10頭+0.0秒 05/14 園田2R 1着/9頭勝利 04/21 園田4R 4着/10頭+0.7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 3.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ ローテーション 19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 0.3% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 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。
2	サクセスブレイク	永井孝（兵庫）	実25.2	B× A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/06 園田10R 7着/9頭+2.5秒 07/24 園田8R 5着/9頭+1.5秒 07/08 園田9R 5着/10頭 06/24 園田10R 6着/11頭 06/05 園田7R 1着/12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 5.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 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 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
3	マイネルイグザルト	福原杏（兵庫）	実30.9	B× A×勝率2% EV-51% 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8R 6着/8頭+2.2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 6.0着 × 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 1.6% / 期待値 -52% ※ 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	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実48.9	B× A×勝率1% EV-66% 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9R 8着/8頭+2.3秒 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -67% ※ 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	ラクスガウディ	新庄海（兵庫）	実49.8	B× A×勝率1% EV-59% 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 08/05 園田10R 8着/12頭+0.6秒 07/22 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/10 園田7R 7着/10頭 07/01 園田12R 9着/11頭 06/17 園田10R 9着/9頭
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 0.8% / 期待値 -60% ※ 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	ダイゴリュウジン自在	高橋洸（兵庫）	実3.7	B○ A○勝率21% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/22 園田2R 1着/9頭勝利 06/26 園田2R 1着/10頭 01/14 園田3R 1着/12頭勝利 10/02 園田5R 3着/12頭+2.9秒 06/13 園田10R 9着/9頭+3.0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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.5% / 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	レディーペガサス	田野豊（兵庫）	実8.2	B△ A△勝率5% EV-59% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/29 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/09 園田5R 4着/10頭 06/25 園田12R 3着/12頭 06/04 園田7R 4着/10頭+0.0秒 05/15 園田9R 2着/10頭+0.5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 3.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 12.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 -60% ※ 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	チェリータイム	松木大（兵庫）	実7.5	B△ A△勝率8% EV-39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/31 園田8R 3着/6頭+0.2秒 07/16 園田7R 3着/9頭 07/02 園田5R 5着/12頭 06/05 園田6R 2着/9頭 05/20 園田6R 5着/12頭
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 39走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 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。
9	スマートキングダム先行	下原理（兵庫）	実3.5	B▲ A▲勝率16% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率47%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率54%）
前5走 01/08 園田9R 1着/10頭勝利 12/11 園田9R 2着/10頭+0.1秒 11/18 園田8R 3着/10頭+1.0秒 11/05 園田9R 3着/10頭+0.6秒 05/21 園田7R 1着/12頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 54% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 223日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.7% / 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。
10	メイショウゼルク	吉村智（兵庫）	実3.3	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV+30% 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走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/30 園田5R 2着/9頭+1.1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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 41.1% (オッズ暗示: 30.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.4% / 期待値 +30% ※ 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 ◎

メイショウゼルク

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6ダイゴリュウジン

3.7倍

EV +51%

▲A:▲9スマートキングダム

3.5倍

EV -44%

出走馬全10頭

◎A:◎10

メイショウゼルク

吉村智（兵庫）

3.3倍

+35%

›

○A:○6

ダイゴリュウジン

高橋洸（兵庫）

3.7倍

+51%

›

▲A:▲9

スマートキングダム

下原理（兵庫）

3.5倍

-44%

›

△A:△7

レディーペガサス

田野豊（兵庫）

8.2倍

-88%

›

△A:△1

ハッピーモンスター

廣瀬航（兵庫）

24.0倍

-91%

›

△A:△8

チェリータイム

松木大（兵庫）

7.5倍

-98%

›

×A:▽2

サクセスブレイク

永井孝（兵庫）

25.2倍

-97%

›

×A:×3

マイネルイグザルト

福原杏（兵庫）

30.9倍

-99%

›

×A:×4

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

48.9倍

-99%

›

×A:×5

ラクスガウディ

新庄海（兵庫）

49.8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。

▶ 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハッピーモンスター逃げ	廣瀬航（兵庫）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5着/10頭+0.0秒 05/14 園田2R 1着/9頭勝利 04/21 園田4R 4着/10頭+0.7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 3.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。
2	サクセスブレイク	永井孝（兵庫）	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/06 園田10R 7着/9頭+2.5秒 07/24 園田8R 5着/9頭+1.5秒 07/08 園田9R 5着/10頭 06/24 園田10R 6着/11頭 06/05 園田7R 1着/12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 5.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
3	マイネルイグザルト	福原杏（兵庫）	実30.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 園田8R 6着/8頭+2.2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 6.0着 × 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 1.6% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
4	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実48.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田9R 8着/8頭+2.3秒 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8頭 06/10 園田9R 7着/9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 4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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	ラクスガウディ	新庄海（兵庫）	実49.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/05 園田10R 8着/12頭+0.6秒 07/22 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/10 園田7R 7着/10頭 07/01 園田12R 9着/11頭 06/17 園田10R 9着/9頭
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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	ダイゴリュウジン自在	高橋洸（兵庫）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率42%と適性高／同距離帯9走で勝率56%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/22 園田2R 1着/9頭勝利 06/26 園田2R 1着/10頭 01/14 園田3R 1着/12頭勝利 10/02 園田5R 3着/12頭+2.9秒 06/13 園田10R 9着/9頭+3.0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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	レディーペガサス	田野豊（兵庫）	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/29 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/09 園田5R 4着/10頭 06/25 園田12R 3着/12頭 06/04 園田7R 4着/10頭+0.0秒 05/15 園田9R 2着/10頭+0.5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 3.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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	チェリータイム	松木大（兵庫）	実7.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/31 園田8R 3着/6頭+0.2秒 07/16 園田7R 3着/9頭 07/02 園田5R 5着/12頭 06/05 園田6R 2着/9頭 05/20 園田6R 5着/12頭
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 3.7着 ○ 当競馬場適性 41走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 39走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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。
9	スマートキングダム先行	下原理（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15走で勝率47%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率54%）
前5走 01/08 園田9R 1着/10頭勝利 12/11 園田9R 2着/10頭+0.1秒 11/18 園田8R 3着/10頭+1.0秒 11/05 園田9R 3着/10頭+0.6秒 05/21 園田7R 1着/12頭勝利
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) ◎ 当競馬場適性 15走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 54% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 223日休養明け × 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 15.7% (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。
10	メイショウゼルク	吉村智（兵庫）	実3.3	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/30 園田5R 2着/9頭+1.1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) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 39.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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

メイショウゼルク

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ダイゴリュウジン

3.7倍

EV -20%

▲9スマートキングダム

3.5倍

EV -45%

出走馬全10頭

◎10

メイショウゼルク

吉村智（兵庫）

3.3倍

+30%

›

○6

ダイゴリュウジン

高橋洸（兵庫）

3.7倍

-20%

›

▲9

スマートキングダム

下原理（兵庫）

3.5倍

-45%

›

△8

チェリータイム

松木大（兵庫）

7.5倍

-39%

›

△1

ハッピーモンスター

廣瀬航（兵庫）

24.0倍

+21%

›

△7

レディーペガサス

田野豊（兵庫）

8.2倍

-59%

›

▽2

サクセスブレイク

永井孝（兵庫）

25.2倍

-40%

›

×3

マイネルイグザルト

福原杏（兵庫）

30.9倍

-51%

›

×5

ラクスガウディ

新庄海（兵庫）

49.8倍

-59%

›

×4

ヤクモドリーム

塩津璃（兵庫）

48.9倍

-66%

›

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