園田 10R 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

10R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアリータイザン自在	田野豊（兵庫）	実4.1	B△ A▲勝率9% EV-63% 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19走で勝率26%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/23 園田9R 3着/12頭+0.0秒 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 24.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 -63% ※ 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	スマッシュヒット自在	高橋洸（兵庫）	実9.7	B× A△勝率3% EV-66% 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 07/04 園田9R 12着/12頭+6.3秒 12/29 園田8R 1着/9頭勝利 12/04 園田9R 9着/10頭+1.4秒 11/20 園田12R 4着/12頭+0.3秒 10/23 園田12R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け × 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 3.4% / 期待値 -67% ※ 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	ミスターエヌ	佐々世（兵庫）	実6.6	B○ A△勝率6% EV-58% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田9R 1着/12頭勝利 07/01 園田8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -58% ※ 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	カネトシクラッチ逃げ	小谷哲（兵庫）	実71.0	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 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0秒 06/03 園田6R 7着/9頭+0.0秒 01/08 園田5R 10着/12頭+2.0秒 12/25 園田4R 5着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -47% ※ 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	トランペシア	塩津璃（兵庫）	実93.8	B× A×勝率0% EV-64% 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7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (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 10位 / 勝率 0.4% / 期待値 -65% ※ 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	ブリスディーシャ逃げ	松木大（兵庫）	実59.4	B× A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 園田7R 9着/9頭+7.5秒 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7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 10.0着 (不振) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.0% / 期待値 -38% ※ 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	ベラジオアブロード	山本咲（兵庫）	実3.6	B🌟◎ A🌟◎勝率45% EV+63% 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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田9R 4着/12頭+0.3秒 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2着/12頭 04/22 園田10R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +195% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 82.1% (オッズ暗示: 27.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.4% / 期待値 +63% ※ 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	アイアンオバーカム	永井孝（兵庫）	実3.6	B▲ A○勝率29% EV+5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田6R 1着/12頭勝利 06/24 園田7R 4着/10頭 06/11 園田5R 8着/12頭+1.0秒 05/21 園田6R 1着/12頭 04/28 園田12R 4着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.3% / 期待値 +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	コモリボルダー	南部楓（兵庫）	実36.0	B△ A▽勝率2% EV-32% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田10R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 10着/12頭+1.0秒 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0秒 05/28 園田11R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.9% / 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。
10	イレブンアップ	杉浦健（兵庫）	実7.1	B△ A△勝率3% EV-81% 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）
前5走 08/05 園田10R 2着/12頭+0.1秒 07/23 園田9R 7着/12頭+0.6秒 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3着/12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 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.7% / 期待値 -81% ※ 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 ◎

ベラジオアブロード

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+195%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3ミスターエヌ

6.6倍

EV -44%

▲A:○8アイアンオバーカム

3.6倍

EV -81%

出走馬全10頭

◎A:◎7

ベラジオアブロード

山本咲（兵庫）

3.6倍

+195%

›

○A:△3

ミスターエヌ

佐々世（兵庫）

6.6倍

-44%

›

▲A:○8

アイアンオバーカム

永井孝（兵庫）

3.6倍

-81%

›

△A:▲1

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

4.1倍

-92%

›

△A:△10

イレブンアップ

杉浦健（兵庫）

7.1倍

-86%

›

△A:▽9

コモリボルダー

南部楓（兵庫）

36.0倍

-85%

›

×A:▽6

ブリスディーシャ

松木大（兵庫）

59.4倍

-93%

›

×A:△2

スマッシュヒット

高橋洸（兵庫）

9.7倍

-99%

›

×A:▽4

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

71.0倍

-99%

›

×A:×5

トランペシア

塩津璃（兵庫）

93.8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

10R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアリータイザン自在	田野豊（兵庫）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率26%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 07/23 園田9R 3着/12頭+0.0秒 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0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 8.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	スマッシュヒット自在	高橋洸（兵庫）	実9.7	△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8走で勝率38%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/04 園田9R 12着/12頭+6.3秒 12/29 園田8R 1着/9頭勝利 12/04 園田9R 9着/10頭+1.4秒 11/20 園田12R 4着/12頭+0.3秒 10/23 園田12R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 412日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
3	ミスターエヌ	佐々世（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（同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田9R 1着/12頭勝利 07/01 園田8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (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。
4	カネトシクラッチ逃げ	小谷哲（兵庫）	実71.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0秒 06/03 園田6R 7着/9頭+0.0秒 01/08 園田5R 10着/12頭+2.0秒 12/25 園田4R 5着/11頭+0.8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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
5	トランペシア	塩津璃（兵庫）	実93.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/07 園田7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.4% (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。
6	ブリスディーシャ逃げ	松木大（兵庫）	実59.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 園田7R 9着/9頭+7.5秒 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7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 10.0着 (不振) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	ベラジオアブロード	山本咲（兵庫）	実3.6	🌟◎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（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田9R 4着/12頭+0.3秒 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2着/12頭 04/22 園田10R 2着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 45.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
8	アイアンオバーカム	永井孝（兵庫）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田6R 1着/12頭勝利 06/24 園田7R 4着/10頭 06/11 園田5R 8着/12頭+1.0秒 05/21 園田6R 1着/12頭 04/28 園田12R 4着/12頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
9	コモリボルダー	南部楓（兵庫）	実36.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田10R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 10着/12頭+1.0秒 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0秒 05/28 園田11R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (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。
10	イレブンアップ	杉浦健（兵庫）	実7.1	△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）
前5走 08/05 園田10R 2着/12頭+0.1秒 07/23 園田9R 7着/12頭+0.6秒 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3着/12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 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ベラジオアブロード

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

+63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アイアンオバーカム

3.6倍

EV +5%

▲1フェアリータイザン

4.1倍

EV -63%

出走馬全10頭

◎7

ベラジオアブロード

山本咲（兵庫）

3.6倍

+63%

›

○8

アイアンオバーカム

永井孝（兵庫）

3.6倍

+5%

›

▲1

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

4.1倍

-63%

›

△3

ミスターエヌ

佐々世（兵庫）

6.6倍

-58%

›

△2

スマッシュヒット

高橋洸（兵庫）

9.7倍

-66%

›

△10

イレブンアップ

杉浦健（兵庫）

7.1倍

-81%

›

▽9

コモリボルダー

南部楓（兵庫）

36.0倍

-32%

›

▽6

ブリスディーシャ

松木大（兵庫）

59.4倍

-38%

›

▽4

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

71.0倍

-46%

›

×5

トランペシア

塩津璃（兵庫）

93.8倍

-64%

›

💡 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

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