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	キンショーグローレ	廣瀬航（兵庫）	実249.4	B× A▽勝率1% EV+52% 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 10着/10頭+2.9秒 07/29 園田2R 4着/10頭+1.0秒 07/15 園田2R 8着/10頭 07/01 園田1R 5着/12頭+0.0秒 06/11 園田3R 7着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.6% / 期待値 +52% ※ 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	リリーパーク自在	塩津璃（兵庫）	実16.7	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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田2R 4着/10頭+0.8秒 07/23 園田4R 4着/12頭+0.8秒 06/17 園田6R 7着/12頭 05/28 園田4R 5着/12頭 05/15 園田8R 6着/11頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4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。
3	ヤザン自在	土方颯（兵庫）	実11.7	B△ A▲勝率11% EV+23% 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／128日ぶりの実戦）
前5走 04/21 園田9R 5着/7頭+2.6秒 04/09 園田9R 3着/8頭+0.5秒 12/04 園田12R 11着/12頭+3.4秒 11/10 大井10R 11着/14頭+4.1秒 10/23 大井10R 7着/14頭+1.3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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 128日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 8.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.6% / 期待値 +24% ※ 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	ヒシアラカン	長尾翼（兵庫）	実121.2	B× A△勝率2% EV+148% 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4R 10着/10頭+3.0秒 07/22 園田1R 2着/11頭+0.2秒 07/03 園田4R 9着/10頭+4.0秒 06/18 園田2R 5着/10頭 06/04 園田2R 8着/10頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 59走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 6位 / 勝率 2.0% / 期待値 +148% ※ 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	ハルサメ	大山真（兵庫）	実168.6	B× A▽勝率1% EV+38% 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5R 9着/10頭+3.5秒 07/16 園田2R 10着/10頭 06/24 園田4R 10着/12頭 06/12 園田7R 8着/10頭 05/05 園田6R 3着/10頭+0.5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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 8位 / 勝率 0.8% / 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	フェスティーヴォ	竹村達（兵庫）	実85.0	B△ A▽勝率2% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 園田4R 7着/10頭+2.8秒 07/16 園田2R 8着/10頭 07/03 園田1R 10着/12頭 06/17 園田5R 9着/12頭+0.0秒 05/27 園田7R 9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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.0% / 期待値 +71% ※ 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	フクノフィアーノン先行	井上幹（兵庫）	実1.1	B🌟◎ A🌟◎勝率56% EV-37% 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5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 園田9R 5着/10頭+1.0秒 04/28 園田4R 1着/10頭勝利 04/16 園田3R 1着/10頭勝利 12/16 園田7R 4着/12頭+0.8秒 11/25 園田8R 4着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 92.8% (オッズ暗示: 90.9%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.5% / 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。
8	ラクプエル先行	下原理（兵庫）	実5.1	B○ A○勝率17% EV-14% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/29 園田4R 6着/10頭+1.6秒 07/09 園田6R 3着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 5着/10頭 12/30 園田8R 2着/10頭+1.2秒 12/10 園田7R 2着/10頭+0.5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 4.7着 ○ 当競馬場適性 34走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 23走で勝率 22% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.8% / 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。
9	ハイラブエナン	佐々世（兵庫）	実57.7	B△ A△勝率3% EV+81% 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3R 7着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 8着/10頭 07/03 園田5R 12着/12頭 06/11 園田7R 8着/9頭 05/28 園田9R 6着/9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 9.0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 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 3.1% / 期待値 +81% ※ 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 ◎

フクノフィアーノン

騎手井上幹（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ラクプエル

5.1倍

EV -73%

▲A:△2リリーパーク

16.7倍

EV -83%

出走馬全9頭

◎A:◎7

フクノフィアーノン

井上幹（兵庫）

1.1倍

+2%

›

○A:○8

ラクプエル

下原理（兵庫）

5.1倍

-73%

›

▲A:△2

リリーパーク

塩津璃（兵庫）

16.7倍

-83%

›

△A:▲3

ヤザン

土方颯（兵庫）

11.7倍

-89%

›

△A:▽6

フェスティーヴォ

竹村達（兵庫）

85.0倍

-80%

›

△A:△9

ハイラブエナン

佐々世（兵庫）

57.7倍

-99%

›

×A:△4

ヒシアラカン

長尾翼（兵庫）

121.2倍

-99%

›

×A:▽5

ハルサメ

大山真（兵庫）

168.6倍

-99%

›

×A:▽1

キンショーグローレ

廣瀬航（兵庫）

249.4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。

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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	キンショーグローレ	廣瀬航（兵庫）	実249.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 10着/10頭+2.9秒 07/29 園田2R 4着/10頭+1.0秒 07/15 園田2R 8着/10頭 07/01 園田1R 5着/12頭+0.0秒 06/11 園田3R 7着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	リリーパーク自在	塩津璃（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9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田2R 4着/10頭+0.8秒 07/23 園田4R 4着/12頭+0.8秒 06/17 園田6R 7着/12頭 05/28 園田4R 5着/12頭 05/15 園田8R 6着/11頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) △ 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) +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。
3	ヤザン自在	土方颯（兵庫）	実11.7	▲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／128日ぶりの実戦）
前5走 04/21 園田9R 5着/7頭+2.6秒 04/09 園田9R 3着/8頭+0.5秒 12/04 園田12R 11着/12頭+3.4秒 11/10 大井10R 11着/14頭+4.1秒 10/23 大井10R 7着/14頭+1.3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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 128日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.6% (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。
4	ヒシアラカン	長尾翼（兵庫）	実121.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場75走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田4R 10着/10頭+3.0秒 07/22 園田1R 2着/11頭+0.2秒 07/03 園田4R 9着/10頭+4.0秒 06/18 園田2R 5着/10頭 06/04 園田2R 8着/10頭+1.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 59走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (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	ハルサメ	大山真（兵庫）	実168.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/06 園田5R 9着/10頭+3.5秒 07/16 園田2R 10着/10頭 06/24 園田4R 10着/12頭 06/12 園田7R 8着/10頭 05/05 園田6R 3着/10頭+0.5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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	フェスティーヴォ	竹村達（兵庫）	実85.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/05 園田4R 7着/10頭+2.8秒 07/16 園田2R 8着/10頭 07/03 園田1R 10着/12頭 06/17 園田5R 9着/12頭+0.0秒 05/27 園田7R 9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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
7	フクノフィアーノン先行	井上幹（兵庫）	実1.1	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/15 園田9R 5着/10頭+1.0秒 04/28 園田4R 1着/10頭勝利 04/16 園田3R 1着/10頭勝利 12/16 園田7R 4着/12頭+0.8秒 11/25 園田8R 4着/12頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% △ ローテーション 104日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 56.5% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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。
8	ラクプエル先行	下原理（兵庫）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 07/29 園田4R 6着/10頭+1.6秒 07/09 園田6R 3着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 5着/10頭 12/30 園田8R 2着/10頭+1.2秒 12/10 園田7R 2着/10頭+0.5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 4.7着 ○ 当競馬場適性 34走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 22% ○ 馬場適性同馬場 23走で勝率 22% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
9	ハイラブエナン	佐々世（兵庫）	実57.7	△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3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/14 園田3R 7着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 8着/10頭 07/03 園田5R 12着/12頭 06/11 園田7R 8着/9頭 05/28 園田9R 6着/9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 9.0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 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フクノフィアーノン

騎手井上幹（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ラクプエル

5.1倍

EV -14%

▲3ヤザン

11.7倍

EV +23%

出走馬全9頭

◎7

フクノフィアーノン

井上幹（兵庫）

1.1倍

-37%

›

○8

ラクプエル

下原理（兵庫）

5.1倍

-14%

›

▲3

ヤザン

土方颯（兵庫）

11.7倍

+23%

›

△2

リリーパーク

塩津璃（兵庫）

16.7倍

+25%

›

△9

ハイラブエナン

佐々世（兵庫）

57.7倍

+81%

›

△4

ヒシアラカン

長尾翼（兵庫）

121.2倍

+148%

›

▽6

フェスティーヴォ

竹村達（兵庫）

85.0倍

+70%

›

▽5

ハルサメ

大山真（兵庫）

168.6倍

+38%

›

▽1

キンショーグローレ

廣瀬航（兵庫）

249.4倍

+52%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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