園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビヨンドザシーン	高畑皓（兵庫）	実144.5	B× A▽勝率0% EV-37% 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11R 9着/9頭+4.7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 9.0着 (不振) × 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 0.4% / 期待値 -37% ※ 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	ナムラタタ差し	田野豊（兵庫）	実6.7	B△ A▲勝率8% EV-46% 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28走で勝率25%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／134日ぶりの実戦）
前5走 04/07 園田11R 5着/12頭+1.0秒 01/03 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/27 園田12R 11着/12頭+2.7秒 08/15 園田11R 1着/12頭勝利 07/03 園田11R 5着/11頭+1.0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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 134日休養明け × 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: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -46% ※ 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	ヴィンセドリス差し	山本咲（兵庫）	実16.8	B△ A△勝率4% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/24 園田11R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田11R 3着/9頭+0.0秒 04/01 園田12R 6着/10頭+0.8秒 01/13 園田11R 4着/10頭+1.5秒 12/17 園田11R 4着/8頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 期待値 -26% ※ 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	スマートプレシャス	吉村智（兵庫）	実8.8	B▲ A△勝率6% EV-43% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/31 園田10R 9着/9頭+3.5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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 11.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 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。
5	サンライズガッツ自在	小牧太（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／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 園田11R 1着/10頭勝利 07/02 園田11R 1着/11頭 06/04 園田12R 2着/12頭+0.0秒 05/15 園田10R 7着/9頭+1.2秒 04/23 園田11R 5着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 47.8% (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。
6	マダムホーク	廣瀬航（兵庫）	実19.3	B△ A△勝率2% EV-55% 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10R 5着/7頭+1.0秒 07/16 園田8R 4着/7頭+0.0秒 07/01 園田11R 4着/8頭+0.0秒 06/03 園田11R 2着/10頭 05/13 園田10R 5着/8頭+0.9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 4.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 21% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 5.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.3% / 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。
7	ゼンダンスカイ先行	下原理（兵庫）	実4.9	B○ A○勝率16% EV-22% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/22 園田8R 3着/6頭+0.3秒 07/03 園田11R 7着/9頭 06/05 園田11R 9着/10頭 04/30 園田11R 3着/10頭+0.2秒 04/14 園田11R 1着/9頭勝利
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 6.3着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 47.8% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.9% / 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。

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 ◎

サンライズガッツ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4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

○A:○7ゼンダンスカイ

4.9倍

EV +134%

▲A:△4スマートプレシャス

8.8倍

EV -79%

出走馬全7頭

◎A:◎5

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

1.4倍

-33%

›

○A:○7

ゼンダンスカイ

下原理（兵庫）

4.9倍

+134%

›

▲A:△4

スマートプレシャス

吉村智（兵庫）

8.8倍

-79%

›

△A:△6

マダムホーク

廣瀬航（兵庫）

19.3倍

-65%

›

△A:△3

ヴィンセドリス

山本咲（兵庫）

16.8倍

-98%

›

△A:▲2

ナムラタタ

田野豊（兵庫）

6.7倍

-99%

›

×A:▽1

ビヨンドザシーン

高畑皓（兵庫）

144.5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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビヨンドザシーン	高畑皓（兵庫）	実144.5	▽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 08/07 園田11R 9着/9頭+4.7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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
2	ナムラタタ差し	田野豊（兵庫）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場28走で勝率25%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／134日ぶりの実戦）
前5走 04/07 園田11R 5着/12頭+1.0秒 01/03 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/27 園田12R 11着/12頭+2.7秒 08/15 園田11R 1着/12頭勝利 07/03 園田11R 5着/11頭+1.0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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 134日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
3	ヴィンセドリス差し	山本咲（兵庫）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/24 園田11R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田11R 3着/9頭+0.0秒 04/01 園田12R 6着/10頭+0.8秒 01/13 園田11R 4着/10頭+1.5秒 12/17 園田11R 4着/8頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	スマートプレシャス	吉村智（兵庫）	実8.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/31 園田10R 9着/9頭+3.5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 9.0着 (不振) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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 6.5% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
5	サンライズガッツ自在	小牧太（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／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 園田11R 1着/10頭勝利 07/02 園田11R 1着/11頭 06/04 園田12R 2着/12頭+0.0秒 05/15 園田10R 7着/9頭+1.2秒 04/23 園田11R 5着/9頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 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 21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。
6	マダムホーク	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
前5走 07/29 園田10R 5着/7頭+1.0秒 07/16 園田8R 4着/7頭+0.0秒 07/01 園田11R 4着/8頭+0.0秒 06/03 園田11R 2着/10頭 05/13 園田10R 5着/8頭+0.9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 4.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 30走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 21% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
7	ゼンダンスカイ先行	下原理（兵庫）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/22 園田8R 3着/6頭+0.3秒 07/03 園田11R 7着/9頭 06/05 園田11R 9着/10頭 04/30 園田11R 3着/10頭+0.2秒 04/14 園田11R 1着/9頭勝利
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 6.3着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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 28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 15.9% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サンライズガッツ

騎手小牧太（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

○7ゼンダンスカイ

4.9倍

EV -22%

▲2ナムラタタ

6.7倍

EV -46%

出走馬全7頭

◎5

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

1.4倍

-12%

›

○7

ゼンダンスカイ

下原理（兵庫）

4.9倍

-22%

›

▲2

ナムラタタ

田野豊（兵庫）

6.7倍

-46%

›

△4

スマートプレシャス

吉村智（兵庫）

8.8倍

-43%

›

△3

ヴィンセドリス

山本咲（兵庫）

16.8倍

-25%

›

△6

マダムホーク

廣瀬航（兵庫）

19.3倍

-55%

›

▽1

ビヨンドザシーン

高畑皓（兵庫）

144.5倍

-37%

›

💡 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

両モデルとも見送り

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