園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンゲーホープ	塩津璃（兵庫）	実16.6	B△ A▲勝率8% EV+25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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2R 5着/7頭+2.4秒 07/15 園田7R 4着/5頭 06/17 園田3R 3着/5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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.5% / 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	ガミラスサイパン	永井孝（兵庫）	実66.7	B× A▽勝率2% EV+9% 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 08/14 園田2R 9着/12頭+5.1秒 07/08 園田4R 11着/11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 10.0着 (不振) × 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 1.6% / 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	マンジマル	竹村達（兵庫）	推定—	B△ A△勝率8% EV-87% 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 08/14 園田2R 8着/12頭+3.6秒 07/24 園田3R 5着/5頭+2.5秒 07/08 園田4R 7着/11頭+1.0秒 06/17 園田3R 5着/5頭 ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -87% ※ 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	バドラ	小牧太（兵庫）	実1.0	B🌟◎ A🌟◎勝率55% 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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 95.5% (オッズ暗示: 100.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.9% / 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。
5	サマサマ	渡瀬和（兵庫）	実26.8	B△ A△勝率5% EV+35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/15 園田7R 2着/5頭+3.0秒 06/25 園田3R 6着/10頭+2.0秒 06/10 園田3R 5着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.0% / 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。
6	モーモーシャイン	吉村智（兵庫）	実6.0	B○ A○勝率15% EV-7% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/07 園田2R 3着/7頭+1.0秒 07/22 園田3R 2着/7頭+0.0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 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 16.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 期待値 -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。
7	プリンセスロード	高橋洸（兵庫）	実70.9	B× A▽勝率1% 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 08/07 園田2R 6着/7頭+2.5秒 07/16 園田3R 4着/5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 5.0着 ○ 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 8位 / 勝率 1.1% / 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。
8	カシノスピリタス	小谷周（兵庫）	実21.9	B▲ A△勝率7% EV+49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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2R 4着/7頭+1.8秒 07/15 園田7R 3着/5頭+0.0秒 07/01 園田3R 3着/5頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 4.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.8% / 期待値 +50% ※ 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 ◎

バドラ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6モーモーシャイン

6.0倍

EV -87%

▲A:△8カシノスピリタス

21.9倍

EV -55%

出走馬全8頭

◎A:◎4

バドラ

小牧太（兵庫）

1.0倍

-4%

›

○A:○6

モーモーシャイン

吉村智（兵庫）

6.0倍

-87%

›

▲A:△8

カシノスピリタス

小谷周（兵庫）

21.9倍

-55%

›

△A:△5

サマサマ

渡瀬和（兵庫）

26.8倍

-91%

›

△A:▲1

モンゲーホープ

塩津璃（兵庫）

16.6倍

-98%

›

△A:△3

マンジマル

竹村達（兵庫）

—

›

×A:▽2

ガミラスサイパン

永井孝（兵庫）

66.7倍

-99%

›

×A:▽7

プリンセスロード

高橋洸（兵庫）

70.9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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モンゲーホープ	塩津璃（兵庫）	実16.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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2R 5着/7頭+2.4秒 07/15 園田7R 4着/5頭 06/17 園田3R 3着/5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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
2	ガミラスサイパン	永井孝（兵庫）	実66.7	▽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 08/14 園田2R 9着/12頭+5.1秒 07/08 園田4R 11着/11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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	マンジマル	竹村達（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4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 08/14 園田2R 8着/12頭+3.6秒 07/24 園田3R 5着/5頭+2.5秒 07/08 園田4R 7着/11頭+1.0秒 06/17 園田3R 5着/5頭 ―
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 6.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	バドラ	小牧太（兵庫）	実1.0	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) × 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 54.9% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
5	サマサマ	渡瀬和（兵庫）	実26.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 07/15 園田7R 2着/5頭+3.0秒 06/25 園田3R 6着/10頭+2.0秒 06/10 園田3R 5着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	モーモーシャイン	吉村智（兵庫）	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.5着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/07 園田2R 3着/7頭+1.0秒 07/22 園田3R 2着/7頭+0.0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 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	プリンセスロード	高橋洸（兵庫）	実70.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 園田2R 6着/7頭+2.5秒 07/16 園田3R 4着/5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 5.0着 ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
8	カシノスピリタス	小谷周（兵庫）	実21.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3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2R 4着/7頭+1.8秒 07/15 園田7R 3着/5頭+0.0秒 07/01 園田3R 3着/5頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

バドラ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6モーモーシャイン

6.0倍

EV -7%

▲1モンゲーホープ

16.6倍

EV +25%

出走馬全8頭

◎4

バドラ

小牧太（兵庫）

1.0倍

-45%

›

○6

モーモーシャイン

吉村智（兵庫）

6.0倍

-7%

›

▲1

モンゲーホープ

塩津璃（兵庫）

16.6倍

+25%

›

△3

マンジマル

竹村達（兵庫）

—

›

△8

カシノスピリタス

小谷周（兵庫）

21.9倍

+49%

›

△5

サマサマ

渡瀬和（兵庫）

26.8倍

+35%

›

▽2

ガミラスサイパン

永井孝（兵庫）

66.7倍

+9%

›

▽7

プリンセスロード

高橋洸（兵庫）

70.9倍

-21%

›

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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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