園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノビックリバゴ追込	土方颯（兵庫）	実15.9	B△ A▲勝率6% EV-7% 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 3着/10頭+2.8秒 07/29 園田6R 7着/12頭+1.1秒 01/15 園田1R 9着/12頭+0.6秒 12/23 園田1R 3着/10頭+0.1秒 12/02 園田5R 6着/12頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 3位 / 勝率 5.8% / 期待値 -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。
2	シルエッタ	長尾翼（兵庫）	実97.3	B× A▽勝率1% 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 08/12 園田1R 5着/10頭+4.0秒 07/29 園田1R 9着/10頭+2.4秒 07/09 園田12R 9着/12頭 06/18 園田6R 9着/12頭 06/03 園田6R 9着/9頭+1.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 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 9位 / 勝率 0.7% / 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。
3	イタリックタイプ	竹村達（兵庫）	実16.7	B△ A△勝率4% EV-35% 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2R 6着/10頭+1.4秒 07/30 園田2R 6着/10頭+0.9秒 07/15 園田1R 4着/10頭 07/01 園田2R 4着/7頭 06/04 園田2R 10着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 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 5位 / 勝率 3.8% / 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	デザートスノー追込	永井孝（兵庫）	実61.4	B× A△勝率2% EV+45% 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 04/30 園田3R 9着/9頭+3.6秒 04/14 園田2R 9着/10頭+2.4秒 12/30 園田8R 10着/10頭+5.9秒 12/10 園田7R 10着/10頭+2.0秒 11/19 園田8R 10着/10頭+3.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 119日休養明け × 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 2.4% / 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	チョウカンセイ自在	南部楓（兵庫）	実10.8	B○ A○勝率13% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田4R 5着/9頭+0.5秒 07/22 園田4R 7着/12頭+1.1秒 06/18 園田1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 6着/10頭+0.0秒 05/14 園田1R 4着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 +38% ※ 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	ハワイアンセーラ	佐々世（兵庫）	実39.2	B× A▽勝率1% EV-45% 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 08/13 園田1R 7着/10頭+3.5秒 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0秒 06/12 園田3R 6着/8頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -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 1.4% / 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。
7	カヤコ	山本咲（兵庫）	実74.4	B▲ A▽勝率1% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10頭 07/03 園田3R 5着/9頭+0.0秒 06/12 園田3R 7着/8頭 05/27 園田1R 7着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。
8	エイシンウィキッド	吉村智（兵庫）	実1.0	B🌟◎ A🌟◎勝率68% EV-32% 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22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 99.2% (オッズ暗示: 100.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 67.6% / 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。
9	ラント	小谷周（兵庫）	実27.6	B△ A△勝率4% EV+17% 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4R 8着/10頭+3.9秒 07/23 園田2R 8着/12頭+1.4秒 07/08 園田3R 7着/9頭 06/18 園田3R 9着/10頭+0.0秒 06/05 園田3R 4着/10頭
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 36走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 4.3% / 期待値 +18% ※ 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 ◎

エイシンウィキッド

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5チョウカンセイ

10.8倍

EV -95%

▲A:▽7カヤコ

74.4倍

EV -70%

出走馬全9頭

◎A:◎8

エイシンウィキッド

吉村智（兵庫）

1.0倍

›

○A:○5

チョウカンセイ

南部楓（兵庫）

10.8倍

-95%

›

▲A:▽7

カヤコ

山本咲（兵庫）

74.4倍

-70%

›

△A:▲1

クリノビックリバゴ

土方颯（兵庫）

15.9倍

-99%

›

△A:△3

イタリックタイプ

竹村達（兵庫）

16.7倍

-99%

›

△A:△9

ラント

小谷周（兵庫）

27.6倍

-99%

›

×A:▽6

ハワイアンセーラ

佐々世（兵庫）

39.2倍

-99%

›

×A:△4

デザートスノー

永井孝（兵庫）

61.4倍

-99%

›

×A:▽2

シルエッタ

長尾翼（兵庫）

97.3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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノビックリバゴ追込	土方颯（兵庫）	実15.9	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/12 園田1R 3着/10頭+2.8秒 07/29 園田6R 7着/12頭+1.1秒 01/15 園田1R 9着/12頭+0.6秒 12/23 園田1R 3着/10頭+0.1秒 12/02 園田5R 6着/12頭+0.8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 6.3着 △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% △ 距離適性同距離 34走で勝率 9% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
2	シルエッタ	長尾翼（兵庫）	実97.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田1R 5着/10頭+4.0秒 07/29 園田1R 9着/10頭+2.4秒 07/09 園田12R 9着/12頭 06/18 園田6R 9着/12頭 06/03 園田6R 9着/9頭+1.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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 15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 0.7% (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	イタリックタイプ	竹村達（兵庫）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 6着/10頭+1.4秒 07/30 園田2R 6着/10頭+0.9秒 07/15 園田1R 4着/10頭 07/01 園田2R 4着/7頭 06/04 園田2R 10着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15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 15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 3.8% (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。
4	デザートスノー追込	永井孝（兵庫）	実61.4	△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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 04/30 園田3R 9着/9頭+3.6秒 04/14 園田2R 9着/10頭+2.4秒 12/30 園田8R 10着/10頭+5.9秒 12/10 園田7R 10着/10頭+2.0秒 11/19 園田8R 10着/10頭+3.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	チョウカンセイ自在	南部楓（兵庫）	実10.8	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場30走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田4R 5着/9頭+0.5秒 07/22 園田4R 7着/12頭+1.1秒 06/18 園田1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 6着/10頭+0.0秒 05/14 園田1R 4着/9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 4.7着 × 当競馬場適性 30走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
6	ハワイアンセーラ	佐々世（兵庫）	実39.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/13 園田1R 7着/10頭+3.5秒 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0秒 06/12 園田3R 6着/8頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	カヤコ	山本咲（兵庫）	実74.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場43走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10頭 07/03 園田3R 5着/9頭+0.0秒 06/12 園田3R 7着/8頭 05/27 園田1R 7着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
8	エイシンウィキッド	吉村智（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22%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 67.6% (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。
9	ラント	小谷周（兵庫）	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田4R 8着/10頭+3.9秒 07/23 園田2R 8着/12頭+1.4秒 07/08 園田3R 7着/9頭 06/18 園田3R 9着/10頭+0.0秒 06/05 園田3R 4着/10頭
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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 36走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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

エイシンウィキッド

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5チョウカンセイ

10.8倍

EV +38%

▲1クリノビックリバゴ

15.9倍

EV -7%

出走馬全9頭

◎8

エイシンウィキッド

吉村智（兵庫）

1.0倍

-32%

›

○5

チョウカンセイ

南部楓（兵庫）

10.8倍

+38%

›

▲1

クリノビックリバゴ

土方颯（兵庫）

15.9倍

-7%

›

△9

ラント

小谷周（兵庫）

27.6倍

+17%

›

△3

イタリックタイプ

竹村達（兵庫）

16.7倍

-35%

›

△4

デザートスノー

永井孝（兵庫）

61.4倍

+45%

›

▽6

ハワイアンセーラ

佐々世（兵庫）

39.2倍

-45%

›

▽7

カヤコ

山本咲（兵庫）

74.4倍

-13%

›

▽2

シルエッタ

長尾翼（兵庫）

97.3倍

-36%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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