園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バチェロレックス	佐々世（兵庫）	実16.4	B△ A△勝率4% EV-36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田5R 7着/9頭+1.7秒 07/10 園田4R 7着/10頭 06/18 園田4R 5着/10頭 06/05 園田1R 3着/11頭 05/22 園田5R 3着/9頭+0.0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 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
2	ヒマリン先行	永井孝（兵庫）	実5.4	B△ A○勝率15% EV-17% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田2R 3着/9頭 06/04 園田2R 4着/10頭+3.0秒 05/14 園田1R 2着/9頭+0.1秒 01/13 園田3R 3着/12頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.3% / 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。
3	アルザード	竹村達（兵庫）	実332.2	B× A▽勝率1% EV+139% 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 7着/10頭+2.6秒 07/29 園田4R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田3R 7着/7頭 07/01 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/17 園田7R 7着/7頭+4.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% △ 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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 +140% ※ 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	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実4.6	B△ A▲勝率10% EV-55% 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42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田4R 3着/10頭+0.1秒 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.7% / 期待値 -56% ※ 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	オオイシシャクナゲ	廣瀬航（兵庫）	実98.3	B× A▽勝率2% EV+141% 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5R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田12R 10着/11頭 06/18 園田6R 3着/12頭 05/29 園田5R 9着/10頭 04/22 園田10R 10着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +141% ※ 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	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実4.7	B▲ A△勝率6% EV-71% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/13 園田2R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 21.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.1% / 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	ミュトスオード	吉村智（兵庫）	実2.8	B🌟◎ A🌟◎勝率52% EV+44% 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（同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/12 園田3R 5着/10頭+1.5秒 07/22 園田5R 3着/12頭+0.5秒 07/03 園田8R 3着/3頭 06/18 園田12R 12着/12頭 06/03 園田12R 4着/12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 3.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.7% (オッズ暗示: 35.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 51.7% / 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。
8	タイイクスワリ自在	小谷周（兵庫）	実24.0	B× A▽勝率3% 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 08/14 園田4R 5着/11頭+0.7秒 07/30 園田4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (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 7位 / 勝率 2.6% / 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。
9	ヴェニスクィーン	山本咲（兵庫）	実5.8	B○ A△勝率6% EV-63% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田5R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田4R 6着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 2着/11頭+4.0秒 06/24 園田7R 3着/10頭 06/11 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 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.3% / 期待値 -63% ※ 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	アブラカタブラ	長尾翼（兵庫）	実134.2	B× A▽勝率1% EV+84% 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 07/30 園田3R 12着/12頭+2.2秒 07/08 園田6R 7着/12頭 06/24 園田1R 9着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 7着/8頭+2.0秒 04/14 園田6R 10着/12頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 28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 1.4% / 期待値 +84% ※ 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 ◎

ミュトスオード

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+125%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ヴェニスクィーン

5.8倍

EV -53%

▲A:△6グルーヴグルーヴ

4.7倍

EV -70%

出走馬全10頭

◎A:◎7

ミュトスオード

吉村智（兵庫）

2.8倍

+125%

›

○A:△9

ヴェニスクィーン

山本咲（兵庫）

5.8倍

-53%

›

▲A:△6

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

4.7倍

-70%

›

△A:▲4

モウショウ

塩津璃（兵庫）

4.6倍

-89%

›

△A:△1

バチェロレックス

佐々世（兵庫）

16.4倍

-62%

›

△A:○2

ヒマリン

永井孝（兵庫）

5.4倍

-97%

›

×A:▽8

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

24.0倍

-99%

›

×A:▽5

オオイシシャクナゲ

廣瀬航（兵庫）

98.3倍

-99%

›

×A:▽10

アブラカタブラ

長尾翼（兵庫）

134.2倍

-99%

›

×A:▽3

アルザード

竹村達（兵庫）

332.2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

4R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バチェロレックス	佐々世（兵庫）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田5R 7着/9頭+1.7秒 07/10 園田4R 7着/10頭 06/18 園田4R 5着/10頭 06/05 園田1R 3着/11頭 05/22 園田5R 3着/9頭+0.0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 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	ヒマリン先行	永井孝（兵庫）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田5R 2着/12頭+0.1秒 07/08 園田2R 3着/9頭 06/04 園田2R 4着/10頭+3.0秒 05/14 園田1R 2着/9頭+0.1秒 01/13 園田3R 3着/12頭+0.5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	アルザード	竹村達（兵庫）	実332.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 園田4R 7着/10頭+2.6秒 07/29 園田4R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田3R 7着/7頭 07/01 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/17 園田7R 7着/7頭+4.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% △ 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) +139% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
4	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田4R 3着/10頭+0.1秒 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
5	オオイシシャクナゲ	廣瀬航（兵庫）	実98.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/05 園田5R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田12R 10着/11頭 06/18 園田6R 3着/12頭 05/29 園田5R 9着/10頭 04/22 園田10R 10着/12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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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) +141% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
6	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実4.7	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/13 園田2R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
7	ミュトスオード	吉村智（兵庫）	実2.8	🌟◎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（同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/12 園田3R 5着/10頭+1.5秒 07/22 園田5R 3着/12頭+0.5秒 07/03 園田8R 3着/3頭 06/18 園田12R 12着/12頭 06/03 園田12R 4着/12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 3.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 51.7% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
8	タイイクスワリ自在	小谷周（兵庫）	実24.0	▽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4R 5着/11頭+0.7秒 07/30 園田4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	ヴェニスクィーン	山本咲（兵庫）	実5.8	△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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田5R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田4R 6着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 2着/11頭+4.0秒 06/24 園田7R 3着/10頭 06/11 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 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
10	アブラカタブラ	長尾翼（兵庫）	実134.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/30 園田3R 12着/12頭+2.2秒 07/08 園田6R 7着/12頭 06/24 園田1R 9着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 7着/8頭+2.0秒 04/14 園田6R 10着/12頭+1.2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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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

ミュトスオード

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

+44%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ヒマリン

5.4倍

EV -17%

▲4モウショウ

4.6倍

EV -55%

出走馬全10頭

◎7

ミュトスオード

吉村智（兵庫）

2.8倍

+44%

›

○2

ヒマリン

永井孝（兵庫）

5.4倍

-17%

›

▲4

モウショウ

塩津璃（兵庫）

4.6倍

-55%

›

△9

ヴェニスクィーン

山本咲（兵庫）

5.8倍

-63%

›

△6

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

4.7倍

-71%

›

△1

バチェロレックス

佐々世（兵庫）

16.4倍

-36%

›

▽8

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

24.0倍

-37%

›

▽5

オオイシシャクナゲ

廣瀬航（兵庫）

98.3倍

+141%

›

▽10

アブラカタブラ

長尾翼（兵庫）

134.2倍

+84%

›

▽3

アルザード

竹村達（兵庫）

332.2倍

+139%

›

💡 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。

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