園田 7R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

7R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モズセンピロ	南部楓（兵庫）	実34.9	B× A△勝率7% EV+144% 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5R 8着/10頭+3.0秒 07/23 園田6R 11着/12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 9.5着 (不振) × 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 7.0% / 期待値 +144% ※ 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	パープルパライソ逃げ	塩津璃（兵庫）	実9.5	B× A▲勝率13% EV+20% 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6R 10着/12頭+1.7秒 07/10 園田6R 9着/9頭 05/15 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田2R 9着/10頭+3.0秒 10/24 園田9R 7着/9頭+1.9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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 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 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 +20% ※ 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	クアトロフォルトナ差し推奨	小牧太（兵庫）	実26.2	B◎ A△勝率12% EV+201% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率88% × オッズ26.2倍で期待値+999%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 08/05 園田5R 1着/12頭勝利 07/22 園田4R 2着/12頭+0.1秒 07/03 園田4R 2着/10頭 04/30 園田4R 9着/11頭+1.9秒 04/16 園田4R 5着/10頭+1.6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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.5% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.5% / 期待値 +202% ※ 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	ニシノオールマイト	山本太（兵庫）	実34.9	B△ A△勝率5% EV+89% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/13 園田5R 5着/12頭+0.9秒 07/31 園田1R 2着/3頭 07/16 園田5R 2着/11頭+4.0秒 07/02 園田5R 12着/12頭 06/10 園田5R 11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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 57走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 期待値 +89% ※ 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	モンシャトール	井上幹（兵庫）	実8.0	B△ A○勝率24% EV+92% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/05 園田6R 6着/12頭+1.1秒 07/15 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9着/12頭
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 12.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.1% / 期待値 +93% ※ 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	ガンバルフトシ	長尾翼（兵庫）	実34.9	B○ A▽勝率2% EV-26% 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 08/13 園田5R 8着/12頭+1.2秒 07/29 園田6R 1着/12頭勝利 07/08 園田6R 2着/12頭 06/18 園田4R 4着/10頭 06/05 園田1R 6着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +181% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 -27% ※ 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	フルリール	永井孝（兵庫）	実52.4	B▲ A▽勝率4% EV+102% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/05 園田7R 4着/10頭+0.5秒 07/16 園田4R 3着/10頭 06/26 園田2R 2着/10頭+3.0秒 06/04 園田3R 4着/10頭 05/20 園田7R 4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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 期待値 +102% ※ 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	リュウノヒナコ逃げ	佐々世（兵庫）	実1.1	B△ A×勝率33% EV-63% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/05 園田10R 11着/12頭+1.1秒 07/23 園田6R 3着/12頭+0.8秒 06/26 園田4R 4着/8頭 06/03 園田5R 6着/12頭 05/06 園田4R 1着/12頭勝利
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 46走で勝率 13% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 90.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.4% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル △

クアトロフォルトナ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

26.2倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽6ガンバルフトシ

34.9倍

EV +181%

▲A:▽7フルリール

52.4倍

EV -2%

出走馬全8頭

◎A:△3

クアトロフォルトナ

小牧太（兵庫）

26.2倍

+999%

›

○A:▽6

ガンバルフトシ

長尾翼（兵庫）

34.9倍

+181%

›

▲A:▽7

フルリール

永井孝（兵庫）

52.4倍

-2%

›

△A:×8

リュウノヒナコ

佐々世（兵庫）

1.1倍

-99%

›

△A:○5

モンシャトール

井上幹（兵庫）

8.0倍

-96%

›

△A:△4

ニシノオールマイト

山本太（兵庫）

34.9倍

-86%

›

×A:▲2

パープルパライソ

塩津璃（兵庫）

9.5倍

-99%

›

×A:△1

モズセンピロ

南部楓（兵庫）

34.9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

単勝 3 クアトロフォルトナ ¥200 実26.2倍期待値 +999%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 クアトロフォルトナ ¥2,200 実26.2倍期待値 +999%

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 13:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モズセンピロ	南部楓（兵庫）	実34.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 08/14 園田5R 8着/10頭+3.0秒 07/23 園田6R 11着/12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 9.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
2	パープルパライソ逃げ	塩津璃（兵庫）	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田6R 10着/12頭+1.7秒 07/10 園田6R 9着/9頭 05/15 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田2R 9着/10頭+3.0秒 10/24 園田9R 7着/9頭+1.9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 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	クアトロフォルトナ差し推奨	小牧太（兵庫）	実26.2	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ26.2倍で期待値+201%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 08/05 園田5R 1着/12頭勝利 07/22 園田4R 2着/12頭+0.1秒 07/03 園田4R 2着/10頭 04/30 園田4R 9着/11頭+1.9秒 04/16 園田4R 5着/10頭+1.6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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.5% (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。
4	ニシノオールマイト	山本太（兵庫）	実34.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/13 園田5R 5着/12頭+0.9秒 07/31 園田1R 2着/3頭 07/16 園田5R 2着/11頭+4.0秒 07/02 園田5R 12着/12頭 06/10 園田5R 11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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 57走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
5	モンシャトール	井上幹（兵庫）	実8.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/05 園田6R 6着/12頭+1.1秒 07/15 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9着/12頭
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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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。
6	ガンバルフトシ	長尾翼（兵庫）	実34.9	▽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 08/13 園田5R 8着/12頭+1.2秒 07/29 園田6R 1着/12頭勝利 07/08 園田6R 2着/12頭 06/18 園田4R 4着/10頭 06/05 園田1R 6着/11頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
7	フルリール	永井孝（兵庫）	実52.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/05 園田7R 4着/10頭+0.5秒 07/16 園田4R 3着/10頭 06/26 園田2R 2着/10頭+3.0秒 06/04 園田3R 4着/10頭 05/20 園田7R 4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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 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) +102% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	リュウノヒナコ逃げ	佐々世（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
前5走 08/05 園田10R 11着/12頭+1.1秒 07/23 園田6R 3着/12頭+0.8秒 06/26 園田4R 4着/8頭 06/03 園田5R 6着/12頭 05/06 園田4R 1着/12頭勝利
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 46走で勝率 13% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 33.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リュウノヒナコ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5モンシャトール

8.0倍

EV +92%

▲2パープルパライソ

9.5倍

EV +20%

出走馬全8頭

×8

リュウノヒナコ

佐々世（兵庫）

1.1倍

-63%

›

○5

モンシャトール

井上幹（兵庫）

8.0倍

+92%

›

▲2

パープルパライソ

塩津璃（兵庫）

9.5倍

+20%

›

△3

クアトロフォルトナ

小牧太（兵庫）

26.2倍

+201%

›

△1

モズセンピロ

南部楓（兵庫）

34.9倍

+144%

›

△4

ニシノオールマイト

山本太（兵庫）

34.9倍

+89%

›

▽7

フルリール

永井孝（兵庫）

52.4倍

+102%

›

▽6

ガンバルフトシ

長尾翼（兵庫）

34.9倍

-26%

›

💡 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

単勝 3 クアトロフォルトナ ¥200 実26.2倍期待値 +202%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 クアトロフォルトナ ¥2,200 実26.2倍期待値 +202%

※ オッズは予測時点の値です。

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