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 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイシンサンディー自在	吉村智（兵庫）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率57% 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（前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/05 園田4R 2着/10頭+0.1秒 04/23 園田7R 7着/12頭+1.4秒 01/07 園田12R 7着/10頭+1.0秒 11/11 園田12R 8着/12頭+1.3秒 09/11 園田9R 11着/12頭+1.8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 5.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 85.6% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.7% / 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。
2	リンガスウォリアー	土方颯（兵庫）	実6.3	B△ A○勝率18% EV+13% 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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/12 園田3R 2着/10頭+0.5秒 07/16 園田2R 5着/10頭 06/25 園田12R 12着/12頭 06/04 園田6R 9着/10頭+4.0秒 03/19 園田9R 7着/9頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 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。
3	ユウバエ	佐々世（兵庫）	実11.5	B△ A△勝率7% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場70走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/14 園田3R 3着/10頭+0.8秒 07/31 園田4R 3着/9頭+1.5秒 07/17 園田2R 2着/10頭 07/03 園田2R 8着/12頭 06/03 園田4R 8着/12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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 70走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 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。
4	カドサンガンバル自在推奨	山本咲（兵庫）	実15.0	B○ A▲勝率8% EV+24% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（直近3走平均2.7着と安定／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/05 園田4R 4着/10頭+2.3秒 07/15 園田2R 2着/10頭 06/05 園田3R 2着/10頭 05/15 園田4R 3着/9頭+0.8秒 04/16 園田3R 10着/10頭+2.8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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (オッズ暗示: 6.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.3% / 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。
5	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実29.2	B× A△勝率3% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場87走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は76走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田4R 10着/11頭+1.8秒 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し △ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 -13% ※ 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	ジーティーパール	高畑皓（兵庫）	実69.1	B△ A▽勝率2% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9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 08/12 園田4R 5着/10頭+1.8秒 07/16 園田5R 8着/11頭 07/03 園田6R 7着/12頭 06/03 園田5R 3着/12頭 05/20 園田5R 10着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 9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 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 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。
7	サンエルサ	小谷哲（兵庫）	実17.7	B▲ A△勝率4% EV-22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場58走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田4R 3着/12頭+0.2秒 07/09 園田6R 4着/9頭 06/24 園田2R 4着/10頭 06/04 園田3R 6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 58走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 1.6% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.4% / 期待値 -23% ※ 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	カシスオレンジ	小谷周（兵庫）	実106.6	B× A▽勝率1% 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 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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 8位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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。

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 ◎

ダイシンサンディー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.2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:▲4カドサンガンバル

15.0倍

EV +62%

▲A:△7サンエルサ

17.7倍

EV -71%

出走馬全8頭

◎A:◎1

ダイシンサンディー

吉村智（兵庫）

1.2倍

+2%

›

○A:▲4

カドサンガンバル

山本咲（兵庫）

15.0倍

+62%

›

▲A:△7

サンエルサ

小谷哲（兵庫）

17.7倍

-71%

›

△A:○2

リンガスウォリアー

土方颯（兵庫）

6.3倍

-95%

›

△A:△3

ユウバエ

佐々世（兵庫）

11.5倍

-90%

›

△A:▽6

ジーティーパール

高畑皓（兵庫）

69.1倍

-78%

›

×A:△5

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

29.2倍

-97%

›

×A:▽8

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

106.6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 4 カドサンガンバル ¥100 実15.0倍期待値 +63% ❌不的中単勝 15.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイシンサンディー自在	吉村智（兵庫）	実1.2	🌟◎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（前走2着／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/05 園田4R 2着/10頭+0.1秒 04/23 園田7R 7着/12頭+1.4秒 01/07 園田12R 7着/10頭+1.0秒 11/11 園田12R 8着/12頭+1.3秒 09/11 園田9R 11着/12頭+1.8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 5.3着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 56.7% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	リンガスウォリアー	土方颯（兵庫）	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/12 園田3R 2着/10頭+0.5秒 07/16 園田2R 5着/10頭 06/25 園田12R 12着/12頭 06/04 園田6R 9着/10頭+4.0秒 03/19 園田9R 7着/9頭+2.1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 6.3着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
3	ユウバエ	佐々世（兵庫）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場70走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/14 園田3R 3着/10頭+0.8秒 07/31 園田4R 3着/9頭+1.5秒 07/17 園田2R 2着/10頭 07/03 園田2R 8着/12頭 06/03 園田4R 8着/12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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 70走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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。
4	カドサンガンバル自在推奨	山本咲（兵庫）	実15.0	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.7着と安定／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/05 園田4R 4着/10頭+2.3秒 07/15 園田2R 2着/10頭 06/05 園田3R 2着/10頭 05/15 園田4R 3着/9頭+0.8秒 04/16 園田3R 10着/10頭+2.8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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 6.7%) ※ 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	ウルティマン	塩津璃（兵庫）	実29.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場87走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は76走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田4R 10着/11頭+1.8秒 07/23 園田5R 7着/12頭+1.9秒 07/10 園田3R 2着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 5着/10頭+2.0秒 06/11 園田2R 7着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 87走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し △ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
6	ジーティーパール	高畑皓（兵庫）	実69.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9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 08/12 園田4R 5着/10頭+1.8秒 07/16 園田5R 8着/11頭 07/03 園田6R 7着/12頭 06/03 園田5R 3着/12頭 05/20 園田5R 10着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 9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 16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 1.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	サンエルサ	小谷哲（兵庫）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場58走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田4R 3着/12頭+0.2秒 07/09 園田6R 4着/9頭 06/24 園田2R 4着/10頭 06/04 園田3R 6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 58走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
8	カシスオレンジ	小谷周（兵庫）	実106.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 8着/10頭 06/05 園田3R 7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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

ダイシンサンディー

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.2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

○2リンガスウォリアー

6.3倍

EV +13%

▲4カドサンガンバル

15.0倍

EV +24%

出走馬全8頭

◎1

ダイシンサンディー

吉村智（兵庫）

1.2倍

-32%

›

○2

リンガスウォリアー

土方颯（兵庫）

6.3倍

+13%

›

▲4

カドサンガンバル

山本咲（兵庫）

15.0倍

+24%

›

△3

ユウバエ

佐々世（兵庫）

11.5倍

-17%

›

△7

サンエルサ

小谷哲（兵庫）

17.7倍

-22%

›

△5

ウルティマン

塩津璃（兵庫）

29.2倍

-13%

›

▽6

ジーティーパール

高畑皓（兵庫）

69.1倍

+17%

›

▽8

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

106.6倍

-7%

›

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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 4 カドサンガンバル ¥100 実15.0倍期待値 +24% ❌不的中単勝 15.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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