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820m ダート820m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァンセゾニエ逃げ	塩津璃（兵庫）	実11.1	B▲ A△勝率6% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 園田7R 5着/10頭+0.4秒 07/01 園田12R 7着/11頭 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3秒 12/30 園田9R 12着/12頭+3.8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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.6% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -28% ※ 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	ギフトバスケット自在	田野豊（兵庫）	実2.2	B○ A🌟◎勝率44% EV-3% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/14 園田10R 4着/10頭+0.4秒 07/30 園田10R 1着/12頭勝利 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0秒 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.2% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.9% / 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。
3	エースレイジング	土方颯（兵庫）	実58.5	B△ A▽勝率2% EV+35% 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 08/14 園田7R 8着/10頭+0.9秒 07/15 園田9R 5着/10頭 06/26 園田5R 1着/8頭 05/22 園田7R 6着/8頭+0.0秒 04/30 園田6R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.3% / 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。
4	リヨン	小谷周（兵庫）	実92.7	B× A▽勝率1% EV-48% 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7R 7着/9頭+2.9秒 07/10 園田12R 7着/12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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -49% ※ 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	イッツマイビジネス逃げ	井上幹（兵庫）	実9.0	B× A△勝率6% EV-44% 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 10着/12頭+2.5秒 07/15 園田9R 2着/10頭 06/17 園田9R 6着/9頭 04/28 園田9R 3着/12頭+1.1秒 04/08 園田8R 3着/10頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ▽ 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) -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 6.1% / 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。
6	ミストルティン先行	南部楓（兵庫）	実26.2	B× A▽勝率3% EV-32% 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7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 6着/11頭 06/17 園田10R 8着/9頭 05/04 園田5R 5着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 2.6% / 期待値 -32% ※ 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	フォクシー	佐々世（兵庫）	実10.9	B× A×勝率4% EV-58% 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 12着/12頭+3.6秒 07/10 園田12R 9着/12頭 06/10 園田12R 11着/12頭 05/20 園田10R 10着/11頭 04/29 園田10R 9着/9頭+3.5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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 12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) -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 3.8% / 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。
8	アオイアルザード	新庄海（兵庫）	実4.5	B🌟◎ A○勝率20% EV-11% 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7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田10R 5着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 2着/12頭 05/13 園田11R 6着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +143% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 54.0% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.6% / 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。
9	アップップ自在	山本太（兵庫）	実69.4	B× A▽勝率1% EV+2% 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10R 9着/10頭+0.9秒 07/24 園田12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5秒 01/08 園田10R 9着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% × 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 1.5% / 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。
10	ウィンザーロア追込	長尾翼（兵庫）	実6.3	B△ A▲勝率9% EV-45% 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 08/14 園田10R 2着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 3着/12頭+1.0秒 07/15 園田12R 5着/11頭 07/02 園田10R 7着/11頭+0.0秒 05/05 園田9R 6着/9頭+0.6秒
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 3.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.2% (オッズ暗示: 15.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 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。
11	エリュシデータ逃げ	高畑皓（兵庫）	実308.4	B× A▽勝率1% EV+99% 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7R 9着/10頭+2.6秒 07/23 園田12R 12着/12頭+6.6秒 01/08 園田7R 10着/10頭+3.3秒 12/23 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 7着/9頭+1.7秒
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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.6% / 期待値 +100% ※ 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	エターナルウインド先行	松木大（兵庫）	実16.7	B△ A△勝率4% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/14 園田7R 6着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 4着/10頭 03/30 船橋5R 14着/14頭+2.1秒 03/10 船橋9R 5着/14頭+0.8秒 02/12 船橋5R 4着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。

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 ○

アオイアルザード

騎手新庄海（兵庫）

単勝オッズ

4.5倍

AI期待値

+143%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2ギフトバスケット

2.2倍

EV -7%

▲A:△1ヴァンセゾニエ

11.1倍

EV -81%

出走馬全12頭

◎A:○8

アオイアルザード

新庄海（兵庫）

4.5倍

+143%

›

○A:◎2

ギフトバスケット

田野豊（兵庫）

2.2倍

-7%

›

▲A:△1

ヴァンセゾニエ

塩津璃（兵庫）

11.1倍

-81%

›

△A:△12

エターナルウインド

松木大（兵庫）

16.7倍

-72%

›

△A:▲10

ウィンザーロア

長尾翼（兵庫）

6.3倍

-98%

›

△A:▽3

エースレイジング

土方颯（兵庫）

58.5倍

-85%

›

×A:△5

イッツマイビジネス

井上幹（兵庫）

9.0倍

-99%

›

×A:×7

フォクシー

佐々世（兵庫）

10.9倍

-99%

›

×A:▽6

ミストルティン

南部楓（兵庫）

26.2倍

-99%

›

×A:▽9

アップップ

山本太（兵庫）

69.4倍

-99%

›

×A:▽4

リヨン

小谷周（兵庫）

92.7倍

-99%

›

×A:▽11

エリュシデータ

高畑皓（兵庫）

308.4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820m ダート820m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴァンセゾニエ逃げ	塩津璃（兵庫）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 園田7R 5着/10頭+0.4秒 07/01 園田12R 7着/11頭 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3秒 12/30 園田9R 12着/12頭+3.8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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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	ギフトバスケット自在	田野豊（兵庫）	実2.2	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/14 園田10R 4着/10頭+0.4秒 07/30 園田10R 1着/12頭勝利 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0秒 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	エースレイジング	土方颯（兵庫）	実58.5	▽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 08/14 園田7R 8着/10頭+0.9秒 07/15 園田9R 5着/10頭 06/26 園田5R 1着/8頭 05/22 園田7R 6着/8頭+0.0秒 04/30 園田6R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 2.3% (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	リヨン	小谷周（兵庫）	実92.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 園田7R 7着/9頭+2.9秒 07/10 園田12R 7着/12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 7.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
5	イッツマイビジネス逃げ	井上幹（兵庫）	実9.0	△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9走で勝率33%）
前5走 08/05 園田12R 10着/12頭+2.5秒 07/15 園田9R 2着/10頭 06/17 園田9R 6着/9頭 04/28 園田9R 3着/12頭+1.1秒 04/08 園田8R 3着/10頭+0.4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 6.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ▽ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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	ミストルティン先行	南部楓（兵庫）	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は26走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 6着/11頭 06/17 園田10R 8着/9頭 05/04 園田5R 5着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	フォクシー	佐々世（兵庫）	実10.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/05 園田12R 12着/12頭+3.6秒 07/10 園田12R 9着/12頭 06/10 園田12R 11着/12頭 05/20 園田10R 10着/11頭 04/29 園田10R 9着/9頭+3.5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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 12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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
8	アオイアルザード	新庄海（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田10R 5着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 2着/12頭 05/13 園田11R 6着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
9	アップップ自在	山本太（兵庫）	実69.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/14 園田10R 9着/10頭+0.9秒 07/24 園田12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5秒 01/08 園田10R 9着/12頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
10	ウィンザーロア追込	長尾翼（兵庫）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 08/14 園田10R 2着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 3着/12頭+1.0秒 07/15 園田12R 5着/11頭 07/02 園田10R 7着/11頭+0.0秒 05/05 園田9R 6着/9頭+0.6秒
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 3.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 27走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 8.7% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
11	エリュシデータ逃げ	高畑皓（兵庫）	実308.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/14 園田7R 9着/10頭+2.6秒 07/23 園田12R 12着/12頭+6.6秒 01/08 園田7R 10着/10頭+3.3秒 12/23 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 7着/9頭+1.7秒
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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +99% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
12	エターナルウインド先行	松木大（兵庫）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/14 園田7R 6着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 4着/10頭 03/30 船橋5R 14着/14頭+2.1秒 03/10 船橋9R 5着/14頭+0.8秒 02/12 船橋5R 4着/13頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ギフトバスケット

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アオイアルザード

4.5倍

EV -11%

▲10ウィンザーロア

6.3倍

EV -45%

出走馬全12頭

◎2

ギフトバスケット

田野豊（兵庫）

2.2倍

-3%

›

○8

アオイアルザード

新庄海（兵庫）

4.5倍

-11%

›

▲10

ウィンザーロア

長尾翼（兵庫）

6.3倍

-45%

›

△1

ヴァンセゾニエ

塩津璃（兵庫）

11.1倍

-28%

›

△5

イッツマイビジネス

井上幹（兵庫）

9.0倍

-44%

›

△12

エターナルウインド

松木大（兵庫）

16.7倍

-35%

›

×7

フォクシー

佐々世（兵庫）

10.9倍

-58%

›

▽6

ミストルティン

南部楓（兵庫）

26.2倍

-32%

›

▽3

エースレイジング

土方颯（兵庫）

58.5倍

+35%

›

▽9

アップップ

山本太（兵庫）

69.4倍

+2%

›

▽11

エリュシデータ

高畑皓（兵庫）

308.4倍

+99%

›

▽4

リヨン

小谷周（兵庫）

92.7倍

-48%

›

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