園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピンクブルー先行	田野豊（兵庫）	実19.6	B△ A△勝率3% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1秒 01/15 園田4R 7着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.6% / 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。
2	ゴートゥーバラモン	永井孝（兵庫）	実14.1	B▲ A△勝率4% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.2% / 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	エコノミカ	渡瀬和（兵庫）	実9.6	B△ A▲勝率6% EV-42% 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4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田4R 1着/9頭勝利 07/02 園田3R 9着/12頭 06/11 園田5R 4着/12頭 05/21 園田10R 9着/12頭+1.0秒 04/30 園田7R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 10.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.0% / 期待値 -43% ※ 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	グランテミス	小谷周（兵庫）	実98.3	B× A▽勝率1% 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 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒 05/06 園田2R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% △ 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) -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 0.8% / 期待値 -19% ※ 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	メイショウヨウホウ	長尾翼（兵庫）	実49.2	B△ A△勝率2% EV-11% 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8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12着/12頭 06/05 園田2R 1着/10頭 05/22 園田1R 3着/10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 64走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47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 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 6位 / 勝率 1.8% / 期待値 -12% ※ 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	テキサスツイスター逃げ	福原杏（兵庫）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率62% EV-12% 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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田5R 1着/9頭勝利 04/16 園田9R 5着/8頭+1.2秒 03/25 園田5R 1着/11頭勝利 11/20 園田6R 2着/11頭+0.1秒 11/03 園田6R 2着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 55.4% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 62.5% / 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。
7	エコロアモーレ	高畑皓（兵庫）	実63.9	B× A×勝率1% EV-56% 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8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4秒 07/09 園田9R 8着/9頭+0.0秒 06/24 園田7R 7着/10頭 06/12 園田7R 10着/10頭+0.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% ○ 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 8位 / 勝率 0.7% / 期待値 -56% ※ 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	エイシンリーパー	小牧太（兵庫）	実3.4	B○ A○勝率21% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 園田2R 1着/10頭勝利 07/08 園田2R 2着/9頭 06/17 園田4R 2着/11頭 05/29 園田5R 2着/10頭 04/28 園田3R 2着/9頭+0.2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 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 42.8% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.8% / 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。
9	アストリット	井上幹（兵庫）	実89.5	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5R 9着/10頭+2.3秒 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7着/10頭 04/09 園田3R 7着/8頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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 0.7% / 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。

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 ◎

テキサスツイスター

騎手福原杏（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8エイシンリーパー

3.4倍

EV +45%

▲A:△2ゴートゥーバラモン

14.1倍

EV -77%

出走馬全9頭

◎A:◎6

テキサスツイスター

福原杏（兵庫）

1.4倍

-22%

›

○A:○8

エイシンリーパー

小牧太（兵庫）

3.4倍

+45%

›

▲A:△2

ゴートゥーバラモン

永井孝（兵庫）

14.1倍

-77%

›

△A:▲3

エコノミカ

渡瀬和（兵庫）

9.6倍

-99%

›

△A:△1

ピンクブルー

田野豊（兵庫）

19.6倍

-98%

›

△A:△5

メイショウヨウホウ

長尾翼（兵庫）

49.2倍

-99%

›

×A:×7

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

63.9倍

-99%

›

×A:▽9

アストリット

井上幹（兵庫）

89.5倍

-99%

›

×A:▽4

グランテミス

小谷周（兵庫）

98.3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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ピンクブルー先行	田野豊（兵庫）	実19.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1秒 01/15 園田4R 7着/10頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (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。
2	ゴートゥーバラモン	永井孝（兵庫）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 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 4.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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	エコノミカ	渡瀬和（兵庫）	実9.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田4R 1着/9頭勝利 07/02 園田3R 9着/12頭 06/11 園田5R 4着/12頭 05/21 園田10R 9着/12頭+1.0秒 04/30 園田7R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 24走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	グランテミス	小谷周（兵庫）	実98.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒 05/06 園田2R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 9% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% △ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	メイショウヨウホウ	長尾翼（兵庫）	実49.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場64走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は47走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/05 園田8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12着/12頭 06/05 園田2R 1着/10頭 05/22 園田1R 3着/10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 64走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (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	テキサスツイスター逃げ	福原杏（兵庫）	実1.4	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/31 園田5R 1着/9頭勝利 04/16 園田9R 5着/8頭+1.2秒 03/25 園田5R 1着/11頭勝利 11/20 園田6R 2着/11頭+0.1秒 11/03 園田6R 2着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 62.5% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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	エコロアモーレ	高畑皓（兵庫）	実63.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/05 園田8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4秒 07/09 園田9R 8着/9頭+0.0秒 06/24 園田7R 7着/10頭 06/12 園田7R 10着/10頭+0.0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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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	エイシンリーパー	小牧太（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/30 園田2R 1着/10頭勝利 07/08 園田2R 2着/9頭 06/17 園田4R 2着/11頭 05/29 園田5R 2着/10頭 04/28 園田3R 2着/9頭+0.2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 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	アストリット	井上幹（兵庫）	実89.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/29 園田5R 9着/10頭+2.3秒 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7着/10頭 04/09 園田3R 7着/8頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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 0.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

テキサスツイスター

騎手福原杏（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8エイシンリーパー

3.4倍

EV -29%

▲3エコノミカ

9.6倍

EV -42%

出走馬全9頭

◎6

テキサスツイスター

福原杏（兵庫）

1.4倍

-12%

›

○8

エイシンリーパー

小牧太（兵庫）

3.4倍

-29%

›

▲3

エコノミカ

渡瀬和（兵庫）

9.6倍

-42%

›

△2

ゴートゥーバラモン

永井孝（兵庫）

14.1倍

-40%

›

△1

ピンクブルー

田野豊（兵庫）

19.6倍

-49%

›

△5

メイショウヨウホウ

長尾翼（兵庫）

49.2倍

-11%

›

▽4

グランテミス

小谷周（兵庫）

98.3倍

-19%

›

×7

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

63.9倍

-56%

›

▽9

アストリット

井上幹（兵庫）

89.5倍

-39%

›

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