園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パリッドキャリア	吉村智（兵庫）	実4.8	B△ A○勝率12% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（148日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/25 園田12R 6着/12頭+0.6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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 148日休養明け × 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 0.5% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.4% / 期待値 -40% ※ 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	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実97.6	B× A▽勝率1% EV-26% 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12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6秒 12/23 園田11R 3着/12頭+1.5秒 12/03 園田12R 5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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -27% ※ 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	トップリーチ	塩津璃（兵庫）	実202.2	B× A×勝率0% EV-50% 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12R 9着/10頭+4.1秒 07/16 園田10R 10着/10頭+0.0秒 07/01 園田9R 10着/10頭 06/18 園田10R 8着/9頭+0.0秒 06/03 園田10R 9着/12頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (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) × 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 12位 / 勝率 0.2% / 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	マテンロウタイム逃げ	竹村達（兵庫）	実13.8	B▲ A▲勝率7% EV+3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 園田6R 1着/12頭 05/05 園田12R 3着/12頭+0.7秒 04/17 園田9R 2着/11頭+0.1秒 03/27 園田10R 3着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 7.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.5% / 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。
5	パイラタナー	廣瀬航（兵庫）	実10.4	B× A△勝率7% EV-22% 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8R 2着/6頭+0.1秒 07/17 園田8R 1着/10頭 07/03 園田8R 2着/3頭 06/05 園田3R 1着/10頭 05/15 園田4R 2着/9頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -22% ※ 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	グランマイース先行	田野豊（兵庫）	実41.3	B△ A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 園田9R 4着/9頭+1.8秒 07/10 園田9R 1着/10頭 05/22 園田4R 3着/8頭+1.0秒 05/05 園田11R 11着/12頭+4.2秒 04/16 園田11R 8着/8頭+4.1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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -24% ※ 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	アサメシマエ	佐々世（兵庫）	実37.2	B× A▽勝率2% EV-24% 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8R 4着/8頭+1.6秒 07/24 園田8R 8着/9頭+2.4秒 07/09 園田4R 1着/10頭 06/03 園田6R 4着/9頭 05/14 園田9R 2着/8頭+0.8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 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 -25% ※ 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	ブラックレイ	渡瀬和（兵庫）	実14.1	B○ A△勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田7R 1着/10頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 期待値 -27% ※ 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	サチノメグミ	杉浦健（兵庫）	実32.6	B△ A△勝率4% EV+35% 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40%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/30 園田10R 10着/12頭+1.7秒 07/09 園田10R 1着/3頭 06/11 園田10R 1着/10頭 05/22 園田4R 1着/8頭 04/29 園田8R 2着/8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ▽ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 +36% ※ 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	イスラアズール	大山真（兵庫）	実160.6	B× A▽勝率0% EV-21% 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 08/12 園田9R 10着/10頭+3.5秒 07/31 園田11R 6着/11頭+1.1秒 07/16 園田9R 10着/10頭+5.0秒 07/02 園田9R 2着/10頭 05/21 園田12R 1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 11位 / 勝率 0.5% / 期待値 -21% ※ 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。
11	クリノクーチャン先行	長尾翼（兵庫）	実55.4	B× A▽勝率1% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/31 園田11R 3着/11頭+0.9秒 07/02 園田8R 8着/10頭+0.0秒 05/28 園田12R 7着/12頭 05/07 園田8R 3着/9頭+1.6秒 04/21 園田2R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -36% ※ 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。
12	アラン逃げ	小牧太（兵庫）	実1.4	B🌟◎ A🌟◎勝率57% EV-20% 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6走で勝率67%と適性高／同距離帯4走で勝率100%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 07/30 園田7R 1着/9頭勝利 07/02 園田7R 2着/7頭+2.0秒 06/05 園田9R 4着/7頭 05/14 園田9R 1着/8頭勝利 04/16 園田5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 87.0% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.7% / 期待値 -21% ※ 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 ◎

アラン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8ブラックレイ

14.1倍

EV +37%

▲A:▲4マテンロウタイム

13.8倍

EV -76%

出走馬全12頭

◎A:◎12

アラン

小牧太（兵庫）

1.4倍

+21%

›

○A:△8

ブラックレイ

渡瀬和（兵庫）

14.1倍

+37%

›

▲A:▲4

マテンロウタイム

竹村達（兵庫）

13.8倍

-76%

›

△A:△9

サチノメグミ

杉浦健（兵庫）

32.6倍

-82%

›

△A:○1

パリッドキャリア

吉村智（兵庫）

4.8倍

-97%

›

△A:▽6

グランマイース

田野豊（兵庫）

41.3倍

-84%

›

×A:▽11

クリノクーチャン

長尾翼（兵庫）

55.4倍

-87%

›

×A:△5

パイラタナー

廣瀬航（兵庫）

10.4倍

-99%

›

×A:▽7

アサメシマエ

佐々世（兵庫）

37.2倍

-99%

›

×A:▽2

テイケイウル

南部楓（兵庫）

97.6倍

-99%

›

×A:▽10

イスラアズール

大山真（兵庫）

160.6倍

-99%

›

×A:×3

トップリーチ

塩津璃（兵庫）

202.2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

両モデルとも見送り

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	パリッドキャリア	吉村智（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（148日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 03/25 園田12R 6着/12頭+0.6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 6.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (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。
2	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実97.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6秒 12/23 園田11R 3着/12頭+1.5秒 12/03 園田12R 5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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	トップリーチ	塩津璃（兵庫）	実202.2	×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5%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/07 園田12R 9着/10頭+4.1秒 07/16 園田10R 10着/10頭+0.0秒 07/01 園田9R 10着/10頭 06/18 園田10R 8着/9頭+0.0秒 06/03 園田10R 9着/12頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (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) × 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 0.2% (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。
4	マテンロウタイム逃げ	竹村達（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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/01 園田6R 1着/12頭 05/05 園田12R 3着/12頭+0.7秒 04/17 園田9R 2着/11頭+0.1秒 03/27 園田10R 3着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (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。
5	パイラタナー	廣瀬航（兵庫）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/31 園田8R 2着/6頭+0.1秒 07/17 園田8R 1着/10頭 07/03 園田8R 2着/3頭 06/05 園田3R 1着/10頭 05/15 園田4R 2着/9頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
6	グランマイース先行	田野豊（兵庫）	実41.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 園田9R 4着/9頭+1.8秒 07/10 園田9R 1着/10頭 05/22 園田4R 3着/8頭+1.0秒 05/05 園田11R 11着/12頭+4.2秒 04/16 園田11R 8着/8頭+4.1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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	アサメシマエ	佐々世（兵庫）	実37.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田8R 4着/8頭+1.6秒 07/24 園田8R 8着/9頭+2.4秒 07/09 園田4R 1着/10頭 06/03 園田6R 4着/9頭 05/14 園田9R 2着/8頭+0.8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 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
8	ブラックレイ	渡瀬和（兵庫）	実14.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田7R 1着/10頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
9	サチノメグミ	杉浦健（兵庫）	実32.6	△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40%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/30 園田10R 10着/12頭+1.7秒 07/09 園田10R 1着/3頭 06/11 園田10R 1着/10頭 05/22 園田4R 1着/8頭 04/29 園田8R 2着/8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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ▽ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 4.2% (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。
10	イスラアズール	大山真（兵庫）	実160.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/12 園田9R 10着/10頭+3.5秒 07/31 園田11R 6着/11頭+1.1秒 07/16 園田9R 10着/10頭+5.0秒 07/02 園田9R 2着/10頭 05/21 園田12R 1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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
11	クリノクーチャン先行	長尾翼（兵庫）	実55.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 07/31 園田11R 3着/11頭+0.9秒 07/02 園田8R 8着/10頭+0.0秒 05/28 園田12R 7着/12頭 05/07 園田8R 3着/9頭+1.6秒 04/21 園田2R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
12	アラン逃げ	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6走で勝率67%と適性高／同距離帯4走で勝率100%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 07/30 園田7R 1着/9頭勝利 07/02 園田7R 2着/7頭+2.0秒 06/05 園田9R 4着/7頭 05/14 園田9R 1着/8頭勝利 04/16 園田5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 56.7% (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

アラン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1パリッドキャリア

4.8倍

EV -40%

▲4マテンロウタイム

13.8倍

EV +3%

出走馬全12頭

◎12

アラン

小牧太（兵庫）

1.4倍

-20%

›

○1

パリッドキャリア

吉村智（兵庫）

4.8倍

-40%

›

▲4

マテンロウタイム

竹村達（兵庫）

13.8倍

+3%

›

△5

パイラタナー

廣瀬航（兵庫）

10.4倍

-22%

›

△8

ブラックレイ

渡瀬和（兵庫）

14.1倍

-26%

›

△9

サチノメグミ

杉浦健（兵庫）

32.6倍

+35%

›

▽7

アサメシマエ

佐々世（兵庫）

37.2倍

-24%

›

▽6

グランマイース

田野豊（兵庫）

41.3倍

-24%

›

▽11

クリノクーチャン

長尾翼（兵庫）

55.4倍

-35%

›

▽2

テイケイウル

南部楓（兵庫）

97.6倍

-26%

›

▽10

イスラアズール

大山真（兵庫）

160.6倍

-21%

›

×3

トップリーチ

塩津璃（兵庫）

202.2倍

-50%

›

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