園田 3R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コワモテハマー自在	田野豊（兵庫）	実2.3	B🌟◎ A○勝率24% EV-45% 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21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/07 園田3R 2着/8頭+0.0秒 12/31 園田3R 7着/10頭+0.7秒 12/18 園田6R 7着/10頭+1.2秒 11/26 園田5R 7着/12頭+1.7秒 11/03 園田1R 3着/9頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ◎ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 43.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.8% / 期待値 -45% ※ 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	ベビーヴァギー差し推奨	佐々世（兵庫）	実11.8	B○ A△勝率9% EV+9% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率38% × オッズ11.8倍で期待値+348%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 08/05 園田4R 6着/10頭+2.5秒 04/15 園田7R 8着/10頭+2.0秒 03/17 浦和4R 3着/10頭+0.6秒 02/27 浦和1R 7着/9頭+1.8秒 01/08 浦和1R 4着/12頭+2.8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 5.7着 ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +348% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.0% (オッズ暗示: 8.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.3% / 期待値 +10% ※ 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	クロスノット差し	永井孝（兵庫）	実59.6	B△ A▽勝率3% EV+68% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0秒 05/15 園田1R 10着/11頭+2.4秒 05/06 園田7R 7着/8頭+1.7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 4.7着 × 当競馬場適性 14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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 +68% ※ 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	ディヴァンカドー	笹田知（兵庫）	実117.8	B× A▽勝率1% EV+37% 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3R 10着/10頭+3.8秒 07/23 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/10 園田5R 9着/9頭+0.0秒 06/25 園田5R 10着/12頭 05/29 園田7R 10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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24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 10着 (大敗) ○ 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 8位 / 勝率 1.2% / 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。
5	ブレッシングアイル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実9.8	B△ A△勝率12% EV+20% 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40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／77日ぶりの実戦）
前5走 06/10 園田2R 4着/9頭 05/15 園田3R 2着/8頭+0.2秒 04/16 園田2R 4着/10頭+1.3秒 03/24 園田1R 4着/10頭+2.1秒 09/18 園田3R 3着/9頭+1.4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 3.3着 × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.3% / 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。
6	メイショウセツゲツ	山本咲（兵庫）	実2.1	B▲ A🌟◎勝率31% EV-34% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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／前走3着）
前5走 08/12 園田2R 3着/10頭+0.4秒 07/22 園田4R 5着/12頭+0.4秒 07/02 園田1R 4着/10頭+2.0秒 06/18 園田2R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田2R 5着/10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 4.0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 △ 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 14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 5.5% (オッズ暗示: 47.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.4% / 期待値 -34% ※ 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	ララアンセストラル推奨	杉浦健（兵庫）	実11.3	B× A▲勝率13% EV+46% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/07 園田5R 8着/9頭+2.5秒 07/16 園田1R 3着/10頭 06/26 園田2R 6着/10頭 06/05 園田3R 6着/10頭 05/14 園田8R 5着/9頭+0.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 10% △ 距離適性同距離 41走で勝率 10% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 8.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.0% / 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。
8	ウィステリアダディ	竹村達（兵庫）	実18.2	B△ A△勝率6% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田4R 9着/10頭+1.5秒 07/08 園田7R 6着/9頭 06/04 園田8R 8着/10頭 05/22 園田9R 9着/11頭+0.0秒 05/04 園田2R 6着/7頭+2.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 72走で勝率 10% △ 距離適性同距離 67走で勝率 10% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 期待値 +14% ※ 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 ○

コワモテハマー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2ベビーヴァギー

11.8倍

EV +348%

▲A:◎6メイショウセツゲツ

2.1倍

EV -88%

出走馬全8頭

◎A:○1

コワモテハマー

田野豊（兵庫）

2.3倍

+13%

›

○A:△2

ベビーヴァギー

佐々世（兵庫）

11.8倍

+348%

›

▲A:◎6

メイショウセツゲツ

山本咲（兵庫）

2.1倍

-88%

›

△A:△8

ウィステリアダディ

竹村達（兵庫）

18.2倍

-50%

›

△A:▽3

クロスノット

永井孝（兵庫）

59.6倍

+63%

›

△A:△5

ブレッシングアイル

廣瀬航（兵庫）

9.8倍

-89%

›

×A:▲7

ララアンセストラル

杉浦健（兵庫）

11.3倍

-94%

›

×A:▽4

ディヴァンカドー

笹田知（兵庫）

117.8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。

▶ 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

単勝 7 ララアンセストラル ¥100 実11.3倍期待値 -95% ❌不的中7着単勝 11.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ベビーヴァギー ¥800 確定7.2倍期待値 +349% 🎯的中1着確定 7.2倍5,760円

※ オッズは予測時点の値です。

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コワモテハマー自在	田野豊（兵庫）	実2.3	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/07 園田3R 2着/8頭+0.0秒 12/31 園田3R 7着/10頭+0.7秒 12/18 園田6R 7着/10頭+1.2秒 11/26 園田5R 7着/12頭+1.7秒 11/03 園田1R 3着/9頭+0.4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 5.3着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ◎ 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 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.8% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	ベビーヴァギー差し推奨	佐々世（兵庫）	実11.8	△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20%と好調）
前5走 08/05 園田4R 6着/10頭+2.5秒 04/15 園田7R 8着/10頭+2.0秒 03/17 浦和4R 3着/10頭+0.6秒 02/27 浦和1R 7着/9頭+1.8秒 01/08 浦和1R 4着/12頭+2.8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 5.7着 ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
3	クロスノット差し	永井孝（兵庫）	実59.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0秒 05/15 園田1R 10着/11頭+2.4秒 05/06 園田7R 7着/8頭+1.7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 4.7着 × 当競馬場適性 14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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.8% (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。
4	ディヴァンカドー	笹田知（兵庫）	実117.8	▽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22走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/12 園田3R 10着/10頭+3.8秒 07/23 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/10 園田5R 9着/9頭+0.0秒 06/25 園田5R 10着/12頭 05/29 園田7R 10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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 24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 10着 (大敗) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	ブレッシングアイル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実9.8	△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40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し／77日ぶりの実戦）
前5走 06/10 園田2R 4着/9頭 05/15 園田3R 2着/8頭+0.2秒 04/16 園田2R 4着/10頭+1.3秒 03/24 園田1R 4着/10頭+2.1秒 09/18 園田3R 3着/9頭+1.4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 3.3着 × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	メイショウセツゲツ	山本咲（兵庫）	実2.1	🌟◎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／前走3着）
前5走 08/12 園田2R 3着/10頭+0.4秒 07/22 園田4R 5着/12頭+0.4秒 07/02 園田1R 4着/10頭+2.0秒 06/18 園田2R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田2R 5着/10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 4.0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 △ 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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
7	ララアンセストラル推奨	杉浦健（兵庫）	実11.3	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+46%の妙味（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/07 園田5R 8着/9頭+2.5秒 07/16 園田1R 3着/10頭 06/26 園田2R 6着/10頭 06/05 園田3R 6着/10頭 05/14 園田8R 5着/9頭+0.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 42走で勝率 10% △ 距離適性同距離 41走で勝率 10% ○ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	ウィステリアダディ	竹村達（兵庫）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/30 園田4R 9着/10頭+1.5秒 07/08 園田7R 6着/9頭 06/04 園田8R 8着/10頭 05/22 園田9R 9着/11頭+0.0秒 05/04 園田2R 6着/7頭+2.1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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 72走で勝率 10% △ 距離適性同距離 67走で勝率 10% ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メイショウセツゲツ

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1コワモテハマー

2.3倍

EV -45%

▲7ララアンセストラル

11.3倍

EV +46%

出走馬全8頭

◎6

メイショウセツゲツ

山本咲（兵庫）

2.1倍

-34%

›

○1

コワモテハマー

田野豊（兵庫）

2.3倍

-45%

›

▲7

ララアンセストラル

杉浦健（兵庫）

11.3倍

+46%

›

△5

ブレッシングアイル

廣瀬航（兵庫）

9.8倍

+20%

›

△2

ベビーヴァギー

佐々世（兵庫）

11.8倍

+9%

›

△8

ウィステリアダディ

竹村達（兵庫）

18.2倍

+14%

›

▽3

クロスノット

永井孝（兵庫）

59.6倍

+68%

›

▽4

ディヴァンカドー

笹田知（兵庫）

117.8倍

+37%

›

💡 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。

▶ 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

単勝 7 ララアンセストラル ¥100 実11.3倍期待値 +47% ❌不的中7着単勝 11.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 2 ベビーヴァギー ¥800 確定7.2倍期待値 +10% 🎯的中1着確定 7.2倍5,760円

※ オッズは予測時点の値です。

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