園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オフショアガール	廣瀬航（兵庫）	実4.2	B× A▲勝率16% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/13 園田4R 5着/10頭+1.6秒 07/17 園田6R 5着/10頭 07/02 園田12R 8着/11頭 06/11 園田9R 8着/9頭 05/14 園田7R 9着/10頭+2.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.0% / 期待値 -33% ※ 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	ホウオウマリアン	新庄海（兵庫）	実78.8	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7R 10着/10頭+2.8秒 07/23 園田4R 11着/12頭+4.3秒 07/08 園田12R 11着/11頭+2.0秒 06/24 園田7R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田6R 10着/10頭+6.0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 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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 10位 / 勝率 0.7% / 期待値 -46% ※ 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	サブノレインボー	南部楓（兵庫）	実7.5	B◎ A△勝率8% EV-40% 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9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 08/05 園田5R 6着/12頭+0.8秒 07/23 園田2R 3着/12頭+0.4秒 07/10 園田4R 5着/10頭 06/26 園田2R 5着/10頭 06/11 園田2R 4着/10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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) +116% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 13.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 期待値 -40% ※ 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	サクラトップクロス自在	杉浦健（兵庫）	実3.5	B△ A🌟◎勝率33% EV+15% 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8.7着と低調／前走3着）
前5走 07/30 園田2R 3着/10頭+0.7秒 07/01 園田6R 11着/12頭 05/21 園田12R 12着/12頭+0.0秒 04/15 園田6R 10着/12頭+1.5秒 04/01 園田9R 7着/12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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 37走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 28.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.1% / 期待値 +16% ※ 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	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実9.8	B△ A△勝率6% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9頭+0.0秒 05/06 園田8R 6着/10頭+1.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% △ 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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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	セトノダイヤモンド	永井孝（兵庫）	実22.5	B× A×勝率2% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/07 園田4R 2着/9頭+0.3秒 07/15 園田2R 9着/10頭 06/25 園田2R 5着/10頭 06/05 園田3R 3着/10頭 05/14 園田2R 3着/9頭+0.4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 5.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 1.7% (オッズ暗示: 4.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
7	ロングロングロング	小谷哲（兵庫）	実4.5	B▲ A○勝率18% EV-17% 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14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 園田4R 3着/10頭+1.6秒 07/30 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/15 園田3R 4着/7頭 07/02 園田3R 7着/12頭+1.0秒 06/12 園田7R 9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 3.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.4% / 期待値 -17% ※ 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	デリカテッセン	小谷周（兵庫）	実39.4	B× A×勝率1% EV-55% 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 07/10 園田5R 7着/9頭+2.0秒 06/25 園田5R 7着/12頭 06/12 園田7R 6着/10頭 05/29 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 4着/10頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 50走で勝率 18% × 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 1.1% / 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。
9	ドゥーエニシング逃げ推奨	井上幹（兵庫）	実9.2	B○ A△勝率10% EV-12% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率29% × オッズ9.2倍で期待値+166%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率20%）
前5走 05/27 園田8R 8着/9頭 05/15 園田9R 9着/10頭+1.9秒 04/22 園田6R 9着/12頭+1.4秒 04/01 園田7R 1着/10頭勝利 01/07 園田7R 5着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +166% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 10.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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。
10	ブリングジョイ	高橋洸（兵庫）	実11.2	B△ A▽勝率5% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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 08/06 園田5R 4着/10頭+2.0秒 07/17 園田6R 2着/10頭 06/26 園田4R 6着/8頭 06/05 園田5R 9着/9頭+0.0秒 05/15 園田7R 4着/10頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 8.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 -47% ※ 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 △

サブノレインボー

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

7.5倍

AI期待値

+116%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△9ドゥーエニシング

9.2倍

EV +166%

▲A:○7ロングロングロング

4.5倍

EV -38%

出走馬全10頭

◎A:△3

サブノレインボー

南部楓（兵庫）

7.5倍

+116%

›

○A:△9

ドゥーエニシング

井上幹（兵庫）

9.2倍

+166%

›

▲A:○7

ロングロングロング

小谷哲（兵庫）

4.5倍

-38%

›

△A:▽10

ブリングジョイ

高橋洸（兵庫）

11.2倍

+52%

›

△A:◎4

サクラトップクロス

杉浦健（兵庫）

3.5倍

-71%

›

△A:△5

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

9.8倍

-65%

›

×A:▲1

オフショアガール

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

-92%

›

×A:×6

セトノダイヤモンド

永井孝（兵庫）

22.5倍

-61%

›

×A:×8

デリカテッセン

小谷周（兵庫）

39.4倍

-99%

›

×A:▽2

ホウオウマリアン

新庄海（兵庫）

78.8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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ドゥーエニシング ¥500 実9.2倍期待値 +166%

※ オッズは予測時点の値です。

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オフショアガール	廣瀬航（兵庫）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/13 園田4R 5着/10頭+1.6秒 07/17 園田6R 5着/10頭 07/02 園田12R 8着/11頭 06/11 園田9R 8着/9頭 05/14 園田7R 9着/10頭+2.2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 6.0着 △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.0% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
2	ホウオウマリアン	新庄海（兵庫）	実78.8	▽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／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/13 園田7R 10着/10頭+2.8秒 07/23 園田4R 11着/12頭+4.3秒 07/08 園田12R 11着/11頭+2.0秒 06/24 園田7R 10着/10頭+0.0秒 06/04 園田6R 10着/10頭+6.0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 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 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	サブノレインボー	南部楓（兵庫）	実7.5	△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9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 08/05 園田5R 6着/12頭+0.8秒 07/23 園田2R 3着/12頭+0.4秒 07/10 園田4R 5着/10頭 06/26 園田2R 5着/10頭 06/11 園田2R 4着/10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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	サクラトップクロス自在	杉浦健（兵庫）	実3.5	🌟◎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走平均8.7着と低調／前走3着）
前5走 07/30 園田2R 3着/10頭+0.7秒 07/01 園田6R 11着/12頭 05/21 園田12R 12着/12頭+0.0秒 04/15 園田6R 10着/12頭+1.5秒 04/01 園田9R 7着/12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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 37走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.1% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9頭+0.0秒 05/06 園田8R 6着/10頭+1.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% △ 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 15日の間隔 (理想的) × 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 6.3% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
6	セトノダイヤモンド	永井孝（兵庫）	実22.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/07 園田4R 2着/9頭+0.3秒 07/15 園田2R 9着/10頭 06/25 園田2R 5着/10頭 06/05 園田3R 3着/10頭 05/14 園田2R 3着/9頭+0.4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 5.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
7	ロングロングロング	小谷哲（兵庫）	実4.5	○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14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 園田4R 3着/10頭+1.6秒 07/30 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/15 園田3R 4着/7頭 07/02 園田3R 7着/12頭+1.0秒 06/12 園田7R 9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 3.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.4% (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。
8	デリカテッセン	小谷周（兵庫）	実39.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/10 園田5R 7着/9頭+2.0秒 06/25 園田5R 7着/12頭 06/12 園田7R 6着/10頭 05/29 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 4着/10頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 15% ○ 距離適性同距離 50走で勝率 18% × 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 1.1% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
9	ドゥーエニシング逃げ推奨	井上幹（兵庫）	実9.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率20%）
前5走 05/27 園田8R 8着/9頭 05/15 園田9R 9着/10頭+1.9秒 04/22 園田6R 9着/12頭+1.4秒 04/01 園田7R 1着/10頭勝利 01/07 園田7R 5着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
10	ブリングジョイ	高橋洸（兵庫）	実11.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11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 08/06 園田5R 4着/10頭+2.0秒 07/17 園田6R 2着/10頭 06/26 園田4R 6着/8頭 06/05 園田5R 9着/9頭+0.0秒 05/15 園田7R 4着/10頭+1.0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 4.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

サクラトップクロス

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ロングロングロング

4.5倍

EV -17%

▲1オフショアガール

4.2倍

EV -32%

出走馬全10頭

◎4

サクラトップクロス

杉浦健（兵庫）

3.5倍

+15%

›

○7

ロングロングロング

小谷哲（兵庫）

4.5倍

-17%

›

▲1

オフショアガール

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

-32%

›

△9

ドゥーエニシング

井上幹（兵庫）

9.2倍

-12%

›

△3

サブノレインボー

南部楓（兵庫）

7.5倍

-40%

›

△5

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

9.8倍

-38%

›

▽10

ブリングジョイ

高橋洸（兵庫）

11.2倍

-46%

›

×6

セトノダイヤモンド

永井孝（兵庫）

22.5倍

-51%

›

×8

デリカテッセン

小谷周（兵庫）

39.4倍

-55%

›

▽2

ホウオウマリアン

新庄海（兵庫）

78.8倍

-45%

›

💡 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。

▶ 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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 ドゥーエニシング ¥500 実9.2倍期待値 -12%

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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