園田 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

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	ケイツーレオン	渡瀬和（兵庫）	実59.0	B× A×勝率1% EV-60% 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 07/23 園田1R 10着/12頭+2.7秒 07/09 園田2R 9着/9頭 06/26 園田1R 8着/9頭 06/10 園田1R 2着/8頭+2.0秒 05/27 園田1R 10着/10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 -61% ※ 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	タイキクロニクル	新庄海（兵庫）	実20.1	B▲ A▽勝率3% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭 06/25 園田2R 9着/10頭+3.0秒 06/10 園田2R 5着/9頭 05/20 園田2R 8着/10頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -35% ※ 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	ガラデレオン	竹村達（兵庫）	実26.8	B× A×勝率2% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田4R 6着/10頭+2.5秒 07/23 園田2R 9着/12頭+1.5秒 06/25 園田2R 7着/10頭+2.0秒 06/10 園田6R 8着/9頭+2.0秒 05/27 園田3R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 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。
4	ガロ	南部楓（兵庫）	実17.7	B△ A△勝率10% EV+75% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 7着/10頭 05/21 園田1R 7着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 80走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.9% / 期待値 +76% ※ 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	アタックチャンス	田野豊（兵庫）	実19.6	B△ A△勝率3% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12頭 06/17 園田6R 9着/12頭 05/28 園田3R 6着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.2% / 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。
6	ドリームチェイサー	小谷哲（兵庫）	実19.7	B× A△勝率4% EV-23% 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 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 9着/10頭 05/21 園田1R 5着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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) -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 3.9% / 期待値 -23% ※ 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	シュタイナー	高畑皓（兵庫）	実182.2	B× A▽勝率0% EV-44% 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2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10着/10頭 06/18 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 9着/10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 9.3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 64走で勝ち無し ○ ローテーション 22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 0.3% / 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。
8	アイサマン追込	永井孝（兵庫）	実3.9	B○ A○勝率21% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/31 園田2R 3着/8頭+0.5秒 04/29 園田4R 7着/10頭+1.0秒 04/14 園田2R 8着/10頭+2.1秒 03/31 園田2R 8着/10頭+1.7秒 01/07 園田6R 8着/10頭+1.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.1% / 期待値 -18% ※ 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	スカリーワグ自在推奨	山本太（兵庫）	実19.1	B△ A▲勝率10% EV+99% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率22%／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 園田2R 10着/10頭+2.0秒 01/02 園田10R 11着/11頭+3.6秒 12/17 園田10R 11着/12頭+3.5秒 11/25 園田7R 7着/7頭+2.1秒 11/04 園田12R 4着/11頭+0.5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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 10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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 5.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 +99% ※ 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	オーシンボンバー	小牧太（兵庫）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率45% EV-36% 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／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9頭 06/17 園田4R 4着/11頭 05/29 園田4R 5着/9頭 ―
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 3.7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 28% (好調) ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 95.0% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.4% / 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。

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 ◎

オーシンボンバー

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8アイサマン

3.9倍

EV -93%

▲A:▽2タイキクロニクル

20.1倍

EV -65%

出走馬全10頭

◎A:◎10

オーシンボンバー

小牧太（兵庫）

1.4倍

+32%

›

○A:○8

アイサマン

永井孝（兵庫）

3.9倍

-93%

›

▲A:▽2

タイキクロニクル

新庄海（兵庫）

20.1倍

-65%

›

△A:△5

アタックチャンス

田野豊（兵庫）

19.6倍

-86%

›

△A:▲9

スカリーワグ

山本太（兵庫）

19.1倍

-92%

›

△A:△4

ガロ

南部楓（兵庫）

17.7倍

-95%

›

×A:×3

ガラデレオン

竹村達（兵庫）

26.8倍

-93%

›

×A:△6

ドリームチェイサー

小谷哲（兵庫）

19.7倍

-99%

›

×A:×1

ケイツーレオン

渡瀬和（兵庫）

59.0倍

-99%

›

×A:▽7

シュタイナー

高畑皓（兵庫）

182.2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

単勝 9 スカリーワグ ¥100 確定6.8倍期待値 -93% 🎯的中1着確定 6.8倍680円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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	ケイツーレオン	渡瀬和（兵庫）	実59.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場45走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/23 園田1R 10着/12頭+2.7秒 07/09 園田2R 9着/9頭 06/26 園田1R 8着/9頭 06/10 園田1R 2着/8頭+2.0秒 05/27 園田1R 10着/10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 45走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	タイキクロニクル	新庄海（兵庫）	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭 06/25 園田2R 9着/10頭+3.0秒 06/10 園田2R 5着/9頭 05/20 園田2R 8着/10頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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	ガラデレオン	竹村達（兵庫）	実26.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田4R 6着/10頭+2.5秒 07/23 園田2R 9着/12頭+1.5秒 06/25 園田2R 7着/10頭+2.0秒 06/10 園田6R 8着/9頭+2.0秒 05/27 園田3R 9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ガロ	南部楓（兵庫）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 7着/10頭 05/21 園田1R 7着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 80走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
5	アタックチャンス	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（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12頭 06/17 園田6R 9着/12頭 05/28 園田3R 6着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 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 3.2% (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。
6	ドリームチェイサー	小谷哲（兵庫）	実19.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 9着/10頭 05/21 園田1R 5着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
7	シュタイナー	高畑皓（兵庫）	実182.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は64走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10着/10頭 06/18 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 9着/10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 9.3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 64走で勝ち無し ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
8	アイサマン追込	永井孝（兵庫）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/31 園田2R 3着/8頭+0.5秒 04/29 園田4R 7着/10頭+1.0秒 04/14 園田2R 8着/10頭+2.1秒 03/31 園田2R 8着/10頭+1.7秒 01/07 園田6R 8着/10頭+1.5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 6.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
9	スカリーワグ自在推奨	山本太（兵庫）	実19.1	▲詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+99%の中穴候補（当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率22%／適度な間隔で状態万全）
前5走 07/30 園田2R 10着/10頭+2.0秒 01/02 園田10R 11着/11頭+3.6秒 12/17 園田10R 11着/12頭+3.5秒 11/25 園田7R 7着/7頭+2.1秒 11/04 園田12R 4着/11頭+0.5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 10.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 10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) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (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。
10	オーシンボンバー	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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9頭 06/17 園田4R 4着/11頭 05/29 園田4R 5着/9頭 ―
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 3.7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 28% (好調) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

オーシンボンバー

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アイサマン

3.9倍

EV -17%

▲9スカリーワグ

19.1倍

EV +99%

出走馬全10頭

◎10

オーシンボンバー

小牧太（兵庫）

1.4倍

-36%

›

○8

アイサマン

永井孝（兵庫）

3.9倍

-17%

›

▲9

スカリーワグ

山本太（兵庫）

19.1倍

+99%

›

△4

ガロ

南部楓（兵庫）

17.7倍

+75%

›

△6

ドリームチェイサー

小谷哲（兵庫）

19.7倍

-23%

›

△5

アタックチャンス

田野豊（兵庫）

19.6倍

-36%

›

▽2

タイキクロニクル

新庄海（兵庫）

20.1倍

-35%

›

×3

ガラデレオン

竹村達（兵庫）

26.8倍

-50%

›

×1

ケイツーレオン

渡瀬和（兵庫）

59.0倍

-60%

›

▽7

シュタイナー

高畑皓（兵庫）

182.2倍

-44%

›

💡 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

A. 市場込みモデル

単勝 9 スカリーワグ ¥100 確定6.8倍期待値 +99% 🎯的中1着確定 6.8倍680円

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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