園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤングオーオー	南部楓（兵庫）	実5.3	B× A△勝率9% EV-51% 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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田6R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田1R 2着/12頭 06/18 園田6R 10着/12頭 05/20 大井5R 11着/11頭 04/27 大井6R 8着/14頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 18.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 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。
2	センドネージュ	永井孝（兵庫）	実13.9	B× A▽勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/30 園田6R 7着/12頭+1.1秒 07/08 園田12R 8着/11頭 06/24 園田7R 9着/10頭 06/03 園田5R 5着/12頭 05/14 園田6R 8着/9頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 7.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -49% ※ 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	ナンチャッテセレブ	渡瀬和（兵庫）	実21.5	B△ A×勝率2% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/06 園田6R 3着/10頭+1.2秒 07/22 園田6R 9着/12頭+1.7秒 07/08 園田12R 4着/11頭 06/18 園田6R 4着/12頭 06/04 園田4R 5着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8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。
4	ラヴスティンガー自在	下原理（兵庫）	実2.7	B🌟◎ A🌟◎勝率38% EV+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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/09 園田12R 3着/12頭 05/29 園田3R 9着/10頭 05/07 園田5R 6着/12頭+1.8秒 04/22 園田8R 4着/9頭+0.8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 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.2% / 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。
5	ヘルミオーネ	小谷哲（兵庫）	実40.2	B× A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/06 園田6R 10着/10頭+3.3秒 07/16 園田5R 10着/11頭 06/24 園田7R 6着/10頭 06/03 園田5R 10着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 7着/8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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -36% ※ 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	ヤマイチラブリー逃げ	長尾翼（兵庫）	実15.3	B△ A△勝率6% EV-3% 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6R 6着/12頭+0.8秒 06/24 園田6R 4着/10頭 06/03 園田4R 9着/12頭 05/15 園田5R 2着/10頭+0.1秒 04/23 園田4R 12着/12頭+1.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.3% / 期待値 -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	プロメトル	佐々世（兵庫）	実3.1	B○ A○勝率24% EV-24% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/29 園田6R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 2着/11頭+0.0秒 06/25 園田6R 3着/10頭 06/11 園田3R 3着/10頭 05/21 園田6R 5着/12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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 34.9% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.4% / 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。
8	ワンダーレイザー	高畑皓（兵庫）	実73.6	B× A▽勝率1% EV-39% 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 07/29 園田6R 12着/12頭+2.9秒 07/08 園田7R 9着/9頭+1.0秒 06/18 園田5R 12着/12頭+7.0秒 05/27 園田7R 10着/10頭 05/04 園田1R 6着/7頭+1.4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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 12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 10位 / 勝率 0.8% / 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	ニシノウインド推奨	竹村達（兵庫）	実10.0	B▲ A▲勝率9% EV-5% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+38%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田6R 8着/9頭+2.8秒 07/23 園田2R 2着/12頭+0.1秒 07/09 園田6R 7着/9頭 06/25 園田7R 6着/10頭 06/03 園田2R 2着/10頭+6.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 10.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.4% / 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。
10	マスキュラー	廣瀬航（兵庫）	実19.3	B△ A△勝率5% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9頭 05/28 園田9R 5着/9頭 05/09 315R 11着/12頭+3.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.7% / 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。

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 ◎

ラヴスティンガー

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7プロメトル

3.1倍

EV +8%

▲A:▲9ニシノウインド

10.0倍

EV +38%

出走馬全10頭

◎A:◎4

ラヴスティンガー

下原理（兵庫）

2.7倍

-5%

›

○A:○7

プロメトル

佐々世（兵庫）

3.1倍

+8%

›

▲A:▲9

ニシノウインド

竹村達（兵庫）

10.0倍

+38%

›

△A:△6

ヤマイチラブリー

長尾翼（兵庫）

15.3倍

+16%

›

△A:△10

マスキュラー

廣瀬航（兵庫）

19.3倍

-30%

›

△A:×3

ナンチャッテセレブ

渡瀬和（兵庫）

21.5倍

-22%

›

×A:△1

ヤングオーオー

南部楓（兵庫）

5.3倍

-97%

›

×A:▽2

センドネージュ

永井孝（兵庫）

13.9倍

-92%

›

×A:▽5

ヘルミオーネ

小谷哲（兵庫）

40.2倍

-79%

›

×A:▽8

ワンダーレイザー

高畑皓（兵庫）

73.6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 ニシノウインド ¥100 実10.0倍期待値 +39% ❌不的中3着単勝 10.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤングオーオー	南部楓（兵庫）	実5.3	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田6R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田1R 2着/12頭 06/18 園田6R 10着/12頭 05/20 大井5R 11着/11頭 04/27 大井6R 8着/14頭+2.4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 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.1% (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。
2	センドネージュ	永井孝（兵庫）	実13.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/30 園田6R 7着/12頭+1.1秒 07/08 園田12R 8着/11頭 06/24 園田7R 9着/10頭 06/03 園田5R 5着/12頭 05/14 園田6R 8着/9頭+1.6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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
3	ナンチャッテセレブ	渡瀬和（兵庫）	実21.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/06 園田6R 3着/10頭+1.2秒 07/22 園田6R 9着/12頭+1.7秒 07/08 園田12R 4着/11頭 06/18 園田6R 4着/12頭 06/04 園田4R 5着/12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 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 4.7%) ※ 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。
4	ラヴスティンガー自在	下原理（兵庫）	実2.7	🌟◎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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/09 園田12R 3着/12頭 05/29 園田3R 9着/10頭 05/07 園田5R 6着/12頭+1.8秒 04/22 園田8R 4着/9頭+0.8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 9走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	ヘルミオーネ	小谷哲（兵庫）	実40.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/06 園田6R 10着/10頭+3.3秒 07/16 園田5R 10着/11頭 06/24 園田7R 6着/10頭 06/03 園田5R 10着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 7着/8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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
6	ヤマイチラブリー逃げ	長尾翼（兵庫）	実15.3	△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6R 6着/12頭+0.8秒 06/24 園田6R 4着/10頭 06/03 園田4R 9着/12頭 05/15 園田5R 2着/10頭+0.1秒 04/23 園田4R 12着/12頭+1.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 7% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	プロメトル	佐々世（兵庫）	実3.1	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 07/29 園田6R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 2着/11頭+0.0秒 06/25 園田6R 3着/10頭 06/11 園田3R 3着/10頭 05/21 園田6R 5着/12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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
8	ワンダーレイザー	高畑皓（兵庫）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調）
前5走 07/29 園田6R 12着/12頭+2.9秒 07/08 園田7R 9着/9頭+1.0秒 06/18 園田5R 12着/12頭+7.0秒 05/27 園田7R 10着/10頭 05/04 園田1R 6着/7頭+1.4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 11.0着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 前走実績前走 12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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
9	ニシノウインド推奨	竹村達（兵庫）	実10.0	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田6R 8着/9頭+2.8秒 07/23 園田2R 2着/12頭+0.1秒 07/09 園田6R 7着/9頭 06/25 園田7R 6着/10頭 06/03 園田2R 2着/10頭+6.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
10	マスキュラー	廣瀬航（兵庫）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9頭 05/28 園田9R 5着/9頭 05/09 315R 11着/12頭+3.0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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラヴスティンガー

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7プロメトル

3.1倍

EV -24%

▲9ニシノウインド

10.0倍

EV -5%

出走馬全10頭

◎4

ラヴスティンガー

下原理（兵庫）

2.7倍

+3%

›

○7

プロメトル

佐々世（兵庫）

3.1倍

-24%

›

▲9

ニシノウインド

竹村達（兵庫）

10.0倍

-5%

›

△1

ヤングオーオー

南部楓（兵庫）

5.3倍

-51%

›

△6

ヤマイチラブリー

長尾翼（兵庫）

15.3倍

-3%

›

△10

マスキュラー

廣瀬航（兵庫）

19.3倍

-9%

›

▽2

センドネージュ

永井孝（兵庫）

13.9倍

-48%

›

×3

ナンチャッテセレブ

渡瀬和（兵庫）

21.5倍

-63%

›

▽5

ヘルミオーネ

小谷哲（兵庫）

40.2倍

-35%

›

▽8

ワンダーレイザー

高畑皓（兵庫）

73.6倍

-39%

›

💡 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 9 ニシノウインド ¥100 実10.0倍期待値 -6% ❌不的中3着単勝 10.0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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