園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブユーサクラ先行	田野豊（兵庫）	実9.3	B× A△勝率4% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/29 園田4R 2着/10頭+1.2秒 07/10 園田3R 3着/10頭 05/29 園田3R 6着/10頭 05/05 園田3R 4着/10頭+1.3秒 04/15 園田3R 3着/10頭+1.6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 3.7着 △ 当競馬場適性 68走で勝率 9% △ 距離適性同距離 61走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -62% ※ 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	スパイウェア自在	永井孝（兵庫）	実36.2	B△ A▽勝率3% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/29 園田4R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田2R 3着/9頭 06/25 園田6R 6着/10頭 01/14 園田4R 1着/12頭勝利 12/18 園田12R 3着/12頭+0.4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 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +277% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 期待値 -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。
3	ムーンセット逃げ	杉浦健（兵庫）	実138.2	B× A▽勝率0% EV-32% 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 07/31 園田5R 9着/9頭+3.8秒 06/18 園田5R 10着/12頭 06/03 園田7R 5着/10頭 05/13 園田4R 7着/10頭+1.9秒 04/22 園田1R 6着/12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -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 0.5% / 期待値 -33% ※ 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	スカイアクセル逃げ	松木大（兵庫）	実11.6	B△ A△勝率6% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田6R 6着/9頭+1.9秒 07/16 園田2R 7着/10頭+1.0秒 01/03 園田1R 3着/12頭+0.3秒 09/25 園田5R 8着/12頭+2.0秒 09/05 園田12R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 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。
5	タンタンドル逃げ推奨	小牧太（兵庫）	実10.9	B○ A△勝率5% EV-44% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ10.9倍で期待値+240%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 07/29 園田4R 5着/10頭+1.2秒 04/15 園田8R 7着/10頭+2.2秒 03/25 園田8R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田8R 3着/12頭+1.5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 5.0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 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +240% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.2% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -44% ※ 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	エーピーポエティス追込	吉村智（兵庫）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率50% EV+0% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/09 園田9R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田9R 4着/9頭+0.8秒 01/13 園田12R 1着/12頭勝利 12/18 園田10R 9着/11頭+0.5秒 12/03 園田6R 5着/12頭+1.6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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.2% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.4% / 期待値 +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	リゴートゥー	廣瀬航（兵庫）	実5.3	B× A▲勝率8% EV-58% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 07/30 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/09 園田6R 2着/9頭 06/17 園田2R 5着/10頭 05/29 園田3R 4着/10頭 05/06 園田3R 3着/10頭+0.4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 3.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 18.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.8% / 期待値 -59% ※ 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	シェナキング	南部楓（兵庫）	実43.1	B× A▽勝率1% EV-43% 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 08/06 園田4R 2着/10頭+0.6秒 07/09 園田2R 7着/9頭+0.0秒 06/24 園田2R 10着/10頭 05/22 園田1R 2着/10頭+7.0秒 04/08 園田5R 9着/12頭+1.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7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) -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 1.3% / 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。
9	カイラシ	佐々世（兵庫）	実4.8	B▲ A○勝率21% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭 05/27 園田8R 5着/9頭 05/05 園田7R 6着/10頭+1.6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 5.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.2% / 期待値 +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	カムフラージュ逃げ	笹田知（兵庫）	実53.2	B△ A▽勝率1% EV-26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田4R 8着/10頭+2.5秒 01/14 園田7R 5着/10頭+0.3秒 12/29 園田7R 2着/7頭+0.3秒 12/09 園田1R 1着/10頭勝利 11/18 園田1R 2着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 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。

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 ◎

エーピーポエティス

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△5タンタンドル

10.9倍

EV +240%

▲A:○9カイラシ

4.8倍

EV -29%

出走馬全10頭

◎A:◎6

エーピーポエティス

吉村智（兵庫）

2.0倍

-37%

›

○A:△5

タンタンドル

小牧太（兵庫）

10.9倍

+240%

›

▲A:○9

カイラシ

佐々世（兵庫）

4.8倍

-29%

›

△A:▽2

スパイウェア

永井孝（兵庫）

36.2倍

+277%

›

△A:△4

スカイアクセル

松木大（兵庫）

11.6倍

-38%

›

△A:▽10

カムフラージュ

笹田知（兵庫）

53.2倍

+148%

›

×A:▲7

リゴートゥー

廣瀬航（兵庫）

5.3倍

-88%

›

×A:△1

ラブユーサクラ

田野豊（兵庫）

9.3倍

-97%

›

×A:▽8

シェナキング

南部楓（兵庫）

43.1倍

-99%

›

×A:▽3

ムーンセット

杉浦健（兵庫）

138.2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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 タンタンドル ¥600 実10.9倍期待値 +240% ❌不的中8着単勝 10.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラブユーサクラ先行	田野豊（兵庫）	実9.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 07/29 園田4R 2着/10頭+1.2秒 07/10 園田3R 3着/10頭 05/29 園田3R 6着/10頭 05/05 園田3R 4着/10頭+1.3秒 04/15 園田3R 3着/10頭+1.6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 3.7着 △ 当競馬場適性 68走で勝率 9% △ 距離適性同距離 61走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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。
2	スパイウェア自在	永井孝（兵庫）	実36.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/29 園田4R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田2R 3着/9頭 06/25 園田6R 6着/10頭 01/14 園田4R 1着/12頭勝利 12/18 園田12R 3着/12頭+0.4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 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	ムーンセット逃げ	杉浦健（兵庫）	実138.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/31 園田5R 9着/9頭+3.8秒 06/18 園田5R 10着/12頭 06/03 園田7R 5着/10頭 05/13 園田4R 7着/10頭+1.9秒 04/22 園田1R 6着/12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
4	スカイアクセル逃げ	松木大（兵庫）	実11.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田6R 6着/9頭+1.9秒 07/16 園田2R 7着/10頭+1.0秒 01/03 園田1R 3着/12頭+0.3秒 09/25 園田5R 8着/12頭+2.0秒 09/05 園田12R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 5.6% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	タンタンドル逃げ推奨	小牧太（兵庫）	実10.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率28%と好調）
前5走 07/29 園田4R 5着/10頭+1.2秒 04/15 園田8R 7着/10頭+2.2秒 03/25 園田8R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田8R 3着/12頭+1.5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 5.0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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	エーピーポエティス追込	吉村智（兵庫）	実2.0	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 04/09 園田9R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田9R 4着/9頭+0.8秒 01/13 園田12R 1着/12頭勝利 12/18 園田10R 9着/11頭+0.5秒 12/03 園田6R 5着/12頭+1.6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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 50.4% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
7	リゴートゥー	廣瀬航（兵庫）	実5.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 07/30 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/09 園田6R 2着/9頭 06/17 園田2R 5着/10頭 05/29 園田3R 4着/10頭 05/06 園田3R 3着/10頭+0.4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 3.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	シェナキング	南部楓（兵庫）	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/06 園田4R 2着/10頭+0.6秒 07/09 園田2R 7着/9頭+0.0秒 06/24 園田2R 10着/10頭 05/22 園田1R 2着/10頭+7.0秒 04/08 園田5R 9着/12頭+1.7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 6.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	カイラシ	佐々世（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭 05/27 園田8R 5着/9頭 05/05 園田7R 6着/10頭+1.6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 5.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.2% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
10	カムフラージュ逃げ	笹田知（兵庫）	実53.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田4R 8着/10頭+2.5秒 01/14 園田7R 5着/10頭+0.3秒 12/29 園田7R 2着/7頭+0.3秒 12/09 園田1R 1着/10頭勝利 11/18 園田1R 2着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

エーピーポエティス

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9カイラシ

4.8倍

EV +1%

▲7リゴートゥー

5.3倍

EV -58%

出走馬全10頭

◎6

エーピーポエティス

吉村智（兵庫）

2.0倍

+0%

›

○9

カイラシ

佐々世（兵庫）

4.8倍

+1%

›

▲7

リゴートゥー

廣瀬航（兵庫）

5.3倍

-58%

›

△4

スカイアクセル

松木大（兵庫）

11.6倍

-35%

›

△5

タンタンドル

小牧太（兵庫）

10.9倍

-44%

›

△1

ラブユーサクラ

田野豊（兵庫）

9.3倍

-61%

›

▽2

スパイウェア

永井孝（兵庫）

36.2倍

-6%

›

▽10

カムフラージュ

笹田知（兵庫）

53.2倍

-26%

›

▽8

シェナキング

南部楓（兵庫）

43.1倍

-43%

›

▽3

ムーンセット

杉浦健（兵庫）

138.2倍

-32%

›

💡 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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 タンタンドル ¥600 実10.9倍期待値 -44% ❌不的中8着単勝 10.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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