園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュボヌール	山本咲（兵庫）	実1.3	B🌟◎ A🌟◎勝率57% EV-25% 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 07/22 園田1R 5着/11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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 99.2% (オッズ暗示: 76.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.5% / 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。
2	ビップピュアエース	高畑皓（兵庫）	実36.0	B△ A△勝率2% EV-20% 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1R 4着/9頭+1.2秒 07/23 園田1R 11着/12頭+2.7秒 07/09 園田1R 4着/9頭 06/25 園田1R 4着/10頭 06/12 園田3R 8着/8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 6.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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 6位 / 勝率 2.2% / 期待値 -20% ※ 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	ノルドステラ	永井孝（兵庫）	実14.8	B△ A△勝率4% EV-36% 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1R 9着/10頭+1.6秒 07/15 園田1R 10着/10頭 06/25 園田1R 5着/10頭 06/10 園田1R 4着/8頭 04/28 園田1R 8着/10頭+2.0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 8.0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 16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 19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 5位 / 勝率 4.3% / 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。
4	ワンダーフレックス	大山真（兵庫）	実45.5	B× A▽勝率2% EV-29% 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1R 6着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 7着/12頭+2.3秒 07/03 園田3R 9着/9頭 06/12 園田3R 3着/8頭+0.0秒 05/29 園田1R 5着/10頭+3.0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 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 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 1.5% / 期待値 -30% ※ 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	テーオーモンブラン	長尾翼（兵庫）	実3.9	B△ A○勝率16% EV-35% 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62走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 7着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 3着/10頭+0.0秒 07/15 園田1R 7着/10頭 06/24 園田1R 6着/10頭 06/10 園田1R 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 5.7着 × 当競馬場適性 62走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60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 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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.4% / 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。
6	ベイサルシュート追込	佐々世（兵庫）	実35.0	B▲ A△勝率6% EV+109% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12着/12頭 05/07 園田5R 11着/12頭+5.5秒 04/07 園田12R 12着/12頭+4.5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 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.0% / 期待値 +109% ※ 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	ダズリングアイス	塩津璃（兵庫）	実9.2	B○ A▲勝率12% EV+11% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田1R 4着/10頭+3.8秒 07/29 園田1R 8着/10頭+1.8秒 07/15 園田1R 9着/10頭 06/26 園田1R 6着/9頭+3.0秒 06/12 園田3R 4着/8頭
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 24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 14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 0.4% (オッズ暗示: 10.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 期待値 +12% ※ 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 ◎

アンジュボヌール

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

+28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲7ダズリングアイス

9.2倍

EV -96%

▲A:△6ベイサルシュート

35.0倍

EV -88%

出走馬全7頭

◎A:◎1

アンジュボヌール

山本咲（兵庫）

1.3倍

+28%

›

○A:▲7

ダズリングアイス

塩津璃（兵庫）

9.2倍

-96%

›

▲A:△6

ベイサルシュート

佐々世（兵庫）

35.0倍

-88%

›

△A:○5

テーオーモンブラン

長尾翼（兵庫）

3.9倍

-99%

›

△A:△3

ノルドステラ

永井孝（兵庫）

14.8倍

-99%

›

△A:△2

ビップピュアエース

高畑皓（兵庫）

36.0倍

-99%

›

×A:▽4

ワンダーフレックス

大山真（兵庫）

45.5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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジュボヌール	山本咲（兵庫）	実1.3	🌟◎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 07/22 園田1R 5着/11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 5.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 57.5% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	ビップピュアエース	高畑皓（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 08/06 園田1R 4着/9頭+1.2秒 07/23 園田1R 11着/12頭+2.7秒 07/09 園田1R 4着/9頭 06/25 園田1R 4着/10頭 06/12 園田3R 8着/8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 6.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (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	ノルドステラ	永井孝（兵庫）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/07 園田1R 9着/10頭+1.6秒 07/15 園田1R 10着/10頭 06/25 園田1R 5着/10頭 06/10 園田1R 4着/8頭 04/28 園田1R 8着/10頭+2.0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 8.0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 16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 19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 4.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
4	ワンダーフレックス	大山真（兵庫）	実45.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田1R 6着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 7着/12頭+2.3秒 07/03 園田3R 9着/9頭 06/12 園田3R 3着/8頭+0.0秒 05/29 園田1R 5着/10頭+3.0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 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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 14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 1.5% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	テーオーモンブラン	長尾翼（兵庫）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場62走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は60走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 7着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 3着/10頭+0.0秒 07/15 園田1R 7着/10頭 06/24 園田1R 6着/10頭 06/10 園田1R 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 5.7着 × 当競馬場適性 62走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 60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 14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 16.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	ベイサルシュート追込	佐々世（兵庫）	実35.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12着/12頭 05/07 園田5R 11着/12頭+5.5秒 04/07 園田12R 12着/12頭+4.5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 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	ダズリングアイス	塩津璃（兵庫）	実9.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田1R 4着/10頭+3.8秒 07/29 園田1R 8着/10頭+1.8秒 07/15 園田1R 9着/10頭 06/26 園田1R 6着/9頭+3.0秒 06/12 園田3R 4着/8頭
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 24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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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

アンジュボヌール

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5テーオーモンブラン

3.9倍

EV -35%

▲7ダズリングアイス

9.2倍

EV +11%

出走馬全7頭

◎1

アンジュボヌール

山本咲（兵庫）

1.3倍

-25%

›

○5

テーオーモンブラン

長尾翼（兵庫）

3.9倍

-35%

›

▲7

ダズリングアイス

塩津璃（兵庫）

9.2倍

+11%

›

△6

ベイサルシュート

佐々世（兵庫）

35.0倍

+109%

›

△3

ノルドステラ

永井孝（兵庫）

14.8倍

-36%

›

△2

ビップピュアエース

高畑皓（兵庫）

36.0倍

-20%

›

▽4

ワンダーフレックス

大山真（兵庫）

45.5倍

-29%

›

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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

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