園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キョウワグロリア	大山真（兵庫）	実20.6	B△ A△勝率5% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12頭 07/02 園田1R 6着/10頭 06/18 園田2R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田2R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 15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: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.0% / 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。
2	リクノインパクト	板野央（兵庫）	実31.6	B△ A△勝率5% EV+52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 08/14 園田3R 8着/10頭+2.9秒 07/31 園田4R 7着/9頭+3.1秒 07/08 園田2R 8着/9頭+3.0秒 06/26 園田3R 6着/9頭+0.0秒 06/12 園田1R 12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 +53% ※ 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	インタールード逃げ	下原理（兵庫）	実1.4	B🌟◎ A×勝率35% EV-50% 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
前5走 07/10 園田1R 7着/11頭 06/12 園田5R 9着/9頭 10/15 園田12R 3着/12頭+0.9秒 08/29 園田6R 1着/10頭勝利 08/08 園田5R 4着/9頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 64.5% (オッズ暗示: 71.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.1% / 期待値 -51% ※ 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	マンゲタック自在推奨	高橋洸（兵庫）	実16.8	B○ A△勝率14% EV+133% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率21% × オッズ16.8倍で期待値+258%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田1R 5着/10頭+0.7秒 07/23 園田4R 10着/12頭+3.3秒 07/03 園田2R 4着/12頭 10/02 園田5R 12着/12頭+7.1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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +258% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 21.3% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.9% / 期待値 +133% ※ 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	コンチバンケット	高畑皓（兵庫）	実35.8	B× A▽勝率2% 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 08/05 園田5R 10着/12頭+2.5秒 06/26 園田6R 9着/10頭+7.0秒 06/11 園田8R 8着/8頭 05/28 園田10R 10着/10頭 05/05 園田4R 8着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15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 1.8% / 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	チョウモーレツ	新庄海（兵庫）	実87.6	B× A▽勝率1% EV+16% 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 07/16 園田5R 9着/11頭+0.0秒 06/25 園田4R 7着/11頭 06/12 園田1R 11着/12頭 05/29 園田5R 8着/10頭 05/15 園田1R 11着/11頭+2.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10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 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 8位 / 勝率 1.3% / 期待値 +16% ※ 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	カツ	吉村智（兵庫）	実6.3	B▲ A○勝率22% EV+36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/30 園田6R 8着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 4着/12頭 06/25 園田4R 6着/11頭 06/11 園田4R 3着/12頭+4.0秒 05/21 園田4R 9着/11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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 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。
8	ラブリーローラー	土方颯（兵庫）	実4.2	B△ A▲勝率16% EV-31% 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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田4R 8着/12頭+1.5秒 07/10 園田1R 5着/11頭+1.0秒 06/25 園田4R 2着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 4着/12頭 05/21 園田4R 4着/11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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.4% / 期待値 -31% ※ 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 ×

インタールード

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4マンゲタック

16.8倍

EV +258%

▲A:○7カツ

6.3倍

EV -16%

出走馬全8頭

◎A:×3

インタールード

下原理（兵庫）

1.4倍

-9%

›

○A:△4

マンゲタック

高橋洸（兵庫）

16.8倍

+258%

›

▲A:○7

カツ

吉村智（兵庫）

6.3倍

-16%

›

△A:▲8

ラブリーローラー

土方颯（兵庫）

4.2倍

-97%

›

△A:△2

リクノインパクト

板野央（兵庫）

31.6倍

-90%

›

△A:△1

キョウワグロリア

大山真（兵庫）

20.6倍

-96%

›

×A:▽5

コンチバンケット

高畑皓（兵庫）

35.8倍

-99%

›

×A:▽6

チョウモーレツ

新庄海（兵庫）

87.6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

単勝 4 マンゲタック ¥200 実16.8倍期待値 +258% ❌不的中6着単勝 16.8倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 マンゲタック ¥400 実16.8倍期待値 +258% ❌不的中6着単勝 16.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キョウワグロリア	大山真（兵庫）	実20.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12頭 07/02 園田1R 6着/10頭 06/18 園田2R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田2R 7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 5.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ ローテーション 15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 5.0% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	リクノインパクト	板野央（兵庫）	実31.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 08/14 園田3R 8着/10頭+2.9秒 07/31 園田4R 7着/9頭+3.1秒 07/08 園田2R 8着/9頭+3.0秒 06/26 園田3R 6着/9頭+0.0秒 06/12 園田1R 12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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。
3	インタールード逃げ	下原理（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
前5走 07/10 園田1R 7着/11頭 06/12 園田5R 9着/9頭 10/15 園田12R 3着/12頭+0.9秒 08/29 園田6R 1着/10頭勝利 08/08 園田5R 4着/9頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.1% (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。
4	マンゲタック自在推奨	高橋洸（兵庫）	実16.8	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ16.8倍で期待値+133%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/07 園田1R 5着/10頭+0.7秒 07/23 園田4R 10着/12頭+3.3秒 07/03 園田2R 4着/12頭 10/02 園田5R 12着/12頭+7.1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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +133% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.9% (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。
5	コンチバンケット	高畑皓（兵庫）	実35.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5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5R 10着/12頭+2.5秒 06/26 園田6R 9着/10頭+7.0秒 06/11 園田8R 8着/8頭 05/28 園田10R 10着/10頭 05/05 園田4R 8着/12頭+3.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 15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 1.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	チョウモーレツ	新庄海（兵庫）	実87.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/16 園田5R 9着/11頭+0.0秒 06/25 園田4R 7着/11頭 06/12 園田1R 11着/12頭 05/29 園田5R 8着/10頭 05/15 園田1R 11着/11頭+2.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
7	カツ	吉村智（兵庫）	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/30 園田6R 8着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 4着/12頭 06/25 園田4R 6着/11頭 06/11 園田4R 3着/12頭+4.0秒 05/21 園田4R 9着/11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 6.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
8	ラブリーローラー	土方颯（兵庫）	実4.2	▲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0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 07/23 園田4R 8着/12頭+1.5秒 07/10 園田1R 5着/11頭+1.0秒 06/25 園田4R 2着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 4着/12頭 05/21 園田4R 4着/11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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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

インタールード

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7カツ

6.3倍

EV +36%

▲8ラブリーローラー

4.2倍

EV -31%

出走馬全8頭

×3

インタールード

下原理（兵庫）

1.4倍

-50%

›

○7

カツ

吉村智（兵庫）

6.3倍

+36%

›

▲8

ラブリーローラー

土方颯（兵庫）

4.2倍

-31%

›

△4

マンゲタック

高橋洸（兵庫）

16.8倍

+133%

›

△1

キョウワグロリア

大山真（兵庫）

20.6倍

+3%

›

△2

リクノインパクト

板野央（兵庫）

31.6倍

+52%

›

▽5

コンチバンケット

高畑皓（兵庫）

35.8倍

-37%

›

▽6

チョウモーレツ

新庄海（兵庫）

87.6倍

+16%

›

💡 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

単勝 4 マンゲタック ¥200 実16.8倍期待値 +133% ❌不的中6着単勝 16.8倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 4 マンゲタック ¥400 実16.8倍期待値 +133% ❌不的中6着単勝 16.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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