園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タフトテソーロ差し	小谷周（兵庫）	実72.0	B× A▽勝率1% EV-46% 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 7着/10頭+1.5秒 07/15 園田3R 5着/7頭+0.0秒 06/17 園田2R 7着/10頭 05/13 園田8R 4着/4頭+3.2秒 04/16 園田4R 4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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 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 0.7% / 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。
2	スマートクイーン	山本太（兵庫）	実6.6	B△ A△勝率7% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/31 園田4R 4着/9頭+1.5秒 07/02 園田1R 2着/10頭+1.0秒 06/17 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 5着/10頭 05/20 園田2R 7着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 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。
3	フッカツラヴ先行	井上幹（兵庫）	実3.0	B○ A○勝率18% EV-46% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/30 園田1R 2着/9頭+0.0秒 05/14 園田2R 5着/9頭+0.8秒 04/29 園田5R 4着/10頭+1.7秒 04/09 園田3R 6着/8頭+1.5秒 10/15 園田8R 4着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.9% / 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。
4	シマノダイヤモンド	塩津璃（兵庫）	実12.1	B× A△勝率5% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9頭 06/25 園田7R 8着/10頭 06/11 園田2R 5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 5.0着 × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 -42% ※ 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	ランボシ	田野豊（兵庫）	推定—	B× A△勝率7% EV-88% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0秒 05/29 園田3R 10着/10頭 04/28 園田4R 10着/10頭+3.3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 6.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 45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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -88% ※ 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	エイシンバーマン	長尾翼（兵庫）	実32.0	B× A▽勝率2% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10頭 06/03 園田1R 6着/10頭+0.0秒 05/21 園田2R 7着/9頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -39% ※ 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	バイオサファイア	廣瀬航（兵庫）	実13.8	B△ A×勝率3% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 園田1R 2着/9頭+0.7秒 07/17 園田4R 7着/10頭 06/24 園田1R 5着/10頭 05/22 園田5R 7着/9頭 04/30 園田4R 5着/11頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 7.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -60% ※ 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	テルモピュライ	南部楓（兵庫）	実2.6	B🌟◎ A🌟◎勝率43% 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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11頭 05/20 園田7R 2着/10頭+0.0秒 05/05 園田3R 3着/10頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 67.5% (オッズ暗示: 38.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.4% / 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。
9	ニューアスラーダ	竹村達（兵庫）	実49.3	B△ A▽勝率3% EV+30% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11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8.7着と低調）
前5走 08/05 園田1R 5着/10頭+1.9秒 06/25 園田4R 11着/11頭+2.0秒 06/04 園田4R 10着/12頭 05/20 園田4R 8着/12頭 01/02 園田2R 4着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
10	ナムラダニー	下原理（兵庫）	実5.8	B▲ A▲勝率12% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田2R 9着/10頭+1.9秒 07/15 園田2R 4着/10頭 06/25 園田2R 3着/10頭 06/04 園田3R 7着/10頭 05/20 園田7R 8着/10頭+0.0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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 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 ◎

テルモピュライ

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3フッカツラヴ

3.0倍

EV -20%

▲A:▲10ナムラダニー

5.8倍

EV -89%

出走馬全10頭

◎A:◎8

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

2.6倍

+75%

›

○A:○3

フッカツラヴ

井上幹（兵庫）

3.0倍

-20%

›

▲A:▲10

ナムラダニー

下原理（兵庫）

5.8倍

-89%

›

△A:△2

スマートクイーン

山本太（兵庫）

6.6倍

-89%

›

△A:×7

バイオサファイア

廣瀬航（兵庫）

13.8倍

-77%

›

△A:▽9

ニューアスラーダ

竹村達（兵庫）

49.3倍

-74%

›

×A:△4

シマノダイヤモンド

塩津璃（兵庫）

12.1倍

-97%

›

×A:△5

ランボシ

田野豊（兵庫）

—

›

×A:▽6

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

32.0倍

-96%

›

×A:▽1

タフトテソーロ

小谷周（兵庫）

72.0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

両モデルとも見送り

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タフトテソーロ差し	小谷周（兵庫）	実72.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/29 園田2R 7着/10頭+1.5秒 07/15 園田3R 5着/7頭+0.0秒 06/17 園田2R 7着/10頭 05/13 園田8R 4着/4頭+3.2秒 04/16 園田4R 4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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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 22日の間隔 (理想的) × 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 0.7% (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。
2	スマートクイーン	山本太（兵庫）	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 07/31 園田4R 4着/9頭+1.5秒 07/02 園田1R 2着/10頭+1.0秒 06/17 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 5着/10頭 05/20 園田2R 7着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 26走で勝率 8% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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	フッカツラヴ先行	井上幹（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 07/30 園田1R 2着/9頭+0.0秒 05/14 園田2R 5着/9頭+0.8秒 04/29 園田5R 4着/10頭+1.7秒 04/09 園田3R 6着/8頭+1.5秒 10/15 園田8R 4着/10頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
4	シマノダイヤモンド	塩津璃（兵庫）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9頭 06/25 園田7R 8着/10頭 06/11 園田2R 5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 5.0着 × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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	ランボシ	田野豊（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0秒 05/29 園田3R 10着/10頭 04/28 園田4R 10着/10頭+3.3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 6.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 45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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
6	エイシンバーマン	長尾翼（兵庫）	実32.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10頭 06/03 園田1R 6着/10頭+0.0秒 05/21 園田2R 7着/9頭
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 5.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	バイオサファイア	廣瀬航（兵庫）	実13.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 園田1R 2着/9頭+0.7秒 07/17 園田4R 7着/10頭 06/24 園田1R 5着/10頭 05/22 園田5R 7着/9頭 04/30 園田4R 5着/11頭+1.0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 4.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (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。
8	テルモピュライ	南部楓（兵庫）	実2.6	🌟◎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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11頭 05/20 園田7R 2着/10頭+0.0秒 05/05 園田3R 3着/10頭+1.1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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
9	ニューアスラーダ	竹村達（兵庫）	実49.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11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8.7着と低調）
前5走 08/05 園田1R 5着/10頭+1.9秒 06/25 園田4R 11着/11頭+2.0秒 06/04 園田4R 10着/12頭 05/20 園田4R 8着/12頭 01/02 園田2R 4着/12頭+1.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (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。
10	ナムラダニー	下原理（兵庫）	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田2R 9着/10頭+1.9秒 07/15 園田2R 4着/10頭 06/25 園田2R 3着/10頭 06/04 園田3R 7着/10頭 05/20 園田7R 8着/10頭+0.0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 5.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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

テルモピュライ

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

2.6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

○3フッカツラヴ

3.0倍

EV -46%

▲10ナムラダニー

5.8倍

EV -31%

出走馬全10頭

◎8

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

2.6倍

+12%

›

○3

フッカツラヴ

井上幹（兵庫）

3.0倍

-46%

›

▲10

ナムラダニー

下原理（兵庫）

5.8倍

-31%

›

△5

ランボシ

田野豊（兵庫）

—

›

△2

スマートクイーン

山本太（兵庫）

6.6倍

-55%

›

△4

シマノダイヤモンド

塩津璃（兵庫）

12.1倍

-41%

›

×7

バイオサファイア

廣瀬航（兵庫）

13.8倍

-60%

›

▽9

ニューアスラーダ

竹村達（兵庫）

49.3倍

+30%

›

▽6

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

32.0倍

-38%

›

▽1

タフトテソーロ

小谷周（兵庫）

72.0倍

-46%

›

💡 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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