園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブチエードリーム自在	永井孝（兵庫）	実144.4	B× A▽勝率1% EV+29% 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 07/31 園田4R 9着/9頭+5.3秒 07/17 園田12R 11着/11頭+6.0秒 06/25 園田4R 8着/11頭 01/02 園田3R 12着/12頭+1.7秒 12/17 園田4R 6着/11頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +29% ※ 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	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実3.4	B○ A○勝率23% EV-23% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/14 園田1R 3着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8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 5.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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 13.0% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.6% / 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。
3	エルミラージュ推奨	高橋洸（兵庫）	実5.0	B🌟◎ A▲勝率12% EV-40% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率60% × オッズ5.0倍で期待値+198%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/13 園田7R 4着/10頭+0.1秒 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9頭 05/21 園田7R 7着/10頭+0.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) +198% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.6% (オッズ暗示: 20.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.9% / 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	シュトレームング	田野豊（兵庫）	実19.1	B× A▽勝率3% EV-42% 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6R 4着/10頭+1.4秒 07/17 園田1R 5着/12頭 06/25 園田6R 5着/10頭 06/03 園田2R 7着/10頭 05/13 園田2R 4着/9頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 15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 26% (好調) ○ 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 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 -43% ※ 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	モンシュヴァル	竹村達（兵庫）	実107.0	B× A▽勝率1% EV-3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 9着/12頭+1.6秒 07/01 園田1R 6着/12頭 06/12 園田2R 6着/10頭 05/28 園田3R 8着/12頭 05/06 園田1R 2着/12頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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。
6	トゥルービューティ先行	佐々世（兵庫）	実72.3	B× A▽勝率1% EV-18% 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1R 10着/12頭+2.2秒 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2秒 06/25 園田4R 10着/11頭 06/11 園田4R 5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 -19% ※ 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	スカイピース	小谷哲（兵庫）	実142.0	B× A▽勝率1% EV-4% 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1R 9着/12頭+2.0秒 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -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。
8	ニシノガランテ	廣瀬航（兵庫）	実2.7	B△ A🌟◎勝率38% EV+3% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.2% / 期待値 +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。
9	モデルチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実5.3	B△ A△勝率7% EV-60% 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44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田7R 9着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5着/12頭 05/14 園田5R 10着/10頭+3.6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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 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) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 18.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -60% ※ 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	トレジャーハウス	山本太（兵庫）	実36.1	B× A△勝率3% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田2R 4着/9頭+1.2秒 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10頭 06/11 園田3R 9着/10頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 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。
11	シズカノウミ	渡瀬和（兵庫）	実52.7	B△ A▽勝率3% EV+34% 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 08/14 園田1R 8着/12頭+2.0秒 07/30 園田6R 10着/12頭+1.6秒 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +34% ※ 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。
12	フィーユチャン先行	土方颯（兵庫）	実13.6	B▲ A△勝率7% EV-1% 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／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田1R 7着/12頭+1.8秒 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12頭 05/15 園田2R 3着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝ち無し ○ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 期待値 -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。

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

B推奨Aモデル ▲

エルミラージュ

騎手高橋洸（兵庫）

単勝オッズ

5.0倍

AI期待値

+198%

買い目

¥1,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2バイカル

3.4倍

EV -55%

▲A:△12フィーユチャン

13.6倍

EV +59%

出走馬全12頭

◎A:▲3

エルミラージュ

高橋洸（兵庫）

5.0倍

+198%

›

○A:○2

バイカル

南部楓（兵庫）

3.4倍

-55%

›

▲A:△12

フィーユチャン

土方颯（兵庫）

13.6倍

+59%

›

△A:◎8

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

2.7倍

-73%

›

△A:△9

モデルチャン

塩津璃（兵庫）

5.3倍

-79%

›

△A:▽11

シズカノウミ

渡瀬和（兵庫）

52.7倍

-21%

›

×A:△10

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

36.1倍

-92%

›

×A:▽5

モンシュヴァル

竹村達（兵庫）

107.0倍

-78%

›

×A:▽4

シュトレームング

田野豊（兵庫）

19.1倍

-99%

›

×A:▽6

トゥルービューティ

佐々世（兵庫）

72.3倍

-99%

›

×A:▽7

スカイピース

小谷哲（兵庫）

142.0倍

-99%

›

×A:▽1

ブチエードリーム

永井孝（兵庫）

144.4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。

▶ 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 3 エルミラージュ ¥1,200 実5.0倍期待値 +198% ❌不的中2着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブチエードリーム自在	永井孝（兵庫）	実144.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/31 園田4R 9着/9頭+5.3秒 07/17 園田12R 11着/11頭+6.0秒 06/25 園田4R 8着/11頭 01/02 園田3R 12着/12頭+1.7秒 12/17 園田4R 6着/11頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/14 園田1R 3着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭 05/13 園田6R 6着/8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 5.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
3	エルミラージュ推奨	高橋洸（兵庫）	実5.0	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/13 園田7R 4着/10頭+0.1秒 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9頭 05/21 園田7R 7着/10頭+0.0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 5.3着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.9% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
4	シュトレームング	田野豊（兵庫）	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/06 園田6R 4着/10頭+1.4秒 07/17 園田1R 5着/12頭 06/25 園田6R 5着/10頭 06/03 園田2R 7着/10頭 05/13 園田2R 4着/9頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 15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 26% (好調) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
5	モンシュヴァル	竹村達（兵庫）	実107.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 07/30 園田3R 9着/12頭+1.6秒 07/01 園田1R 6着/12頭 06/12 園田2R 6着/10頭 05/28 園田3R 8着/12頭 05/06 園田1R 2着/12頭+0.8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (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。
6	トゥルービューティ先行	佐々世（兵庫）	実72.3	▽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／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田1R 10着/12頭+2.2秒 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2秒 06/25 園田4R 10着/11頭 06/11 園田4R 5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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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	スカイピース	小谷哲（兵庫）	実142.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/14 園田1R 9着/12頭+2.0秒 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12頭+0.0秒 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ニシノガランテ	廣瀬航（兵庫）	実2.7	🌟◎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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7着/12頭 06/10 園田7R 5着/9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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
9	モデルチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実5.3	△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44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田7R 9着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5着/12頭 05/14 園田5R 10着/10頭+3.6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 6.7着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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	トレジャーハウス	山本太（兵庫）	実36.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田2R 4着/9頭+1.2秒 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10頭 06/11 園田3R 9着/10頭+0.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
11	シズカノウミ	渡瀬和（兵庫）	実52.7	▽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 08/14 園田1R 8着/12頭+2.0秒 07/30 園田6R 10着/12頭+1.6秒 06/24 園田6R 7着/10頭 06/11 園田3R 5着/10頭 05/21 園田6R 8着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (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。
12	フィーユチャン先行	土方颯（兵庫）	実13.6	△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／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/14 園田1R 7着/12頭+1.8秒 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12頭 05/15 園田2R 3着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 6走で勝ち無し ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ニシノガランテ

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2バイカル

3.4倍

EV -23%

▲3エルミラージュ

5.0倍

EV -40%

出走馬全12頭

◎8

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

2.7倍

+3%

›

○2

バイカル

南部楓（兵庫）

3.4倍

-23%

›

▲3

エルミラージュ

高橋洸（兵庫）

5.0倍

-40%

›

△9

モデルチャン

塩津璃（兵庫）

5.3倍

-60%

›

△12

フィーユチャン

土方颯（兵庫）

13.6倍

-1%

›

△10

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

36.1倍

+22%

›

▽4

シュトレームング

田野豊（兵庫）

19.1倍

-42%

›

▽11

シズカノウミ

渡瀬和（兵庫）

52.7倍

+34%

›

▽6

トゥルービューティ

佐々世（兵庫）

72.3倍

-18%

›

▽5

モンシュヴァル

竹村達（兵庫）

107.0倍

-3%

›

▽1

ブチエードリーム

永井孝（兵庫）

144.4倍

+29%

›

▽7

スカイピース

小谷哲（兵庫）

142.0倍

-4%

›

💡 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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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 3 エルミラージュ ¥1,200 実5.0倍期待値 -40% ❌不的中2着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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