園田 11R 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

11R 園田競馬場日本トーター杯Ａ３歳以上登録馬特別ダ1400m ダート1400m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメージング自在	竹村達（兵庫）	実9.9	B▲ A▲勝率8% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/04 3110R 2着/11頭+0.3秒 06/20 316R 1着/10頭勝利 06/06 3110R 10着/10頭+0.0秒 05/23 314R 2着/10頭+0.5秒 05/09 313R 7着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.0% (オッズ暗示: 10.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 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。
2	シトラルテミニ追込	土方颯（兵庫）	実172.3	B× A▽勝率1% EV+30% 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 04/02 船橋11R 6着/9頭+1.5秒 03/19 浦和10R 11着/13頭+2.6秒 02/13 船橋11R 11着/11頭+6.5秒 01/23 船橋11R 10着/11頭+2.8秒 10/07 大井11R 11着/12頭+3.4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 9.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 148日休養明け × 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 0.8% / 期待値 +30% ※ 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	ラヴィアン逃げ	廣瀬航（兵庫）	実17.3	B× A×勝率3% EV-50% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率56%と適性高／同距離帯10走で勝率70%／149日ぶりの実戦）
前5走 04/01 園田11R 4着/9頭+1.5秒 02/22 314R 6着/12頭+1.6秒 01/15 園田11R 2着/11頭+0.8秒 12/24 園田11R 1着/8頭勝利 10/24 園田11R 2着/10頭+0.2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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 56% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 70% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 149日休養明け × 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: 5.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 -50% ※ 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	タマモマスラオ自在	下原理（兵庫）	実74.8	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 07/05 319R 9着/10頭+3.5秒 06/20 315R 12着/12頭+4.5秒 05/10 3110R 9着/9頭+1.7秒 04/25 314R 8着/12頭+1.1秒 02/22 318R 6着/9頭+0.8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 10.0着 (不振) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% × 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 1.4% / 期待値 +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	シアージスト自在	大山真（兵庫）	実12.2	B× A△勝率4% EV-53% 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 04/15 大井11R 14着/14頭+4.3秒 03/26 大井11R 6着/13頭+0.8秒 12/02 大井11R 8着/10頭+1.1秒 11/03 船橋10R 13着/14頭+2.1秒 10/09 大井11R 14着/15頭+4.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け × 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 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 -53% ※ 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	ミグラテール	永井孝（兵庫）	実38.0	B× A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田11R 4着/12頭+0.5秒 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 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。
7	ゲンヨウサイ差し	西森将（高知）	実4.4	B△ A△勝率7% EV-67% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯12走で勝率58%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/05 3110R 3着/8頭+1.0秒 06/20 315R 2着/12頭+0.2秒 06/07 3110R 1着/8頭 05/24 315R 2着/9頭+0.1秒 05/10 318R 3着/9頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 58% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 22.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.4% / 期待値 -67% ※ 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	ヴィーリヤ逃げ	杉浦健（兵庫）	実3.1	B○ A○勝率18% EV-45% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率80%と適性高／同距離帯6走で勝率100%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 園田10R 1着/7頭勝利 01/15 園田11R 7着/11頭+1.8秒 09/05 園田10R 1着/6頭勝利 08/15 園田11R 7着/12頭+1.0秒 07/11 園田11R 1着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.1% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。
9	アストラカ	吉村智（兵庫）	実2.7	B🌟◎ A🌟◎勝率45% EV+20% 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走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/07 園田11R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.5% (オッズ暗示: 37.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.8% / 期待値 +21% ※ 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	ココキュンキュン逃げ	渡瀬和（兵庫）	実101.2	B× A▽勝率1% 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 08/13 園田11R 12着/12頭+3.4秒 07/29 園田10R 7着/7頭+2.5秒 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 0.6% / 期待値 -42% ※ 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	ワイドカント先行	井上瑛（高知）	推定—	B△ A△勝率7% EV-90% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯13走で勝率54%／同馬場状態で勝率43%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/19 317R 10着/12頭+2.7秒 04/12 3110R 4着/7頭+1.1秒 03/24 314R 9着/12頭+2.7秒 03/01 315R 3着/12頭+0.2秒 02/15 315R 2着/11頭+0.1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 7.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 54% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -90% ※ 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	ミステリーボックス先行	田野豊（兵庫）	実24.4	B△ A▽勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/29 園田10R 4着/7頭+0.9秒 07/03 園田11R 5着/9頭 06/05 園田11R 2着/10頭+8.0秒 05/04 園田11R 10着/12頭+2.5秒 04/07 園田11R 3着/12頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。

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 ◎

アストラカ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+84%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ヴィーリヤ

3.1倍

EV -19%

▲A:▲1アメージング

9.9倍

EV -70%

出走馬全12頭

◎A:◎9

アストラカ

吉村智（兵庫）

2.7倍

+84%

›

○A:○8

ヴィーリヤ

杉浦健（兵庫）

3.1倍

-19%

›

▲A:▲1

アメージング

竹村達（兵庫）

9.9倍

-70%

›

△A:▽12

ミステリーボックス

田野豊（兵庫）

24.4倍

-58%

›

△A:△11

ワイドカント

井上瑛（高知）

—

›

△A:△7

ゲンヨウサイ

西森将（高知）

4.4倍

-98%

›

×A:×3

ラヴィアン

廣瀬航（兵庫）

17.3倍

-98%

›

×A:▽6

ミグラテール

永井孝（兵庫）

38.0倍

-96%

›

×A:△5

シアージスト

大山真（兵庫）

12.2倍

-99%

›

×A:▽4

タマモマスラオ

下原理（兵庫）

74.8倍

-99%

›

×A:▽10

ココキュンキュン

渡瀬和（兵庫）

101.2倍

-99%

›

×A:▽2

シトラルテミニ

土方颯（兵庫）

172.3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

両モデルとも見送り

11R 園田競馬場日本トーター杯Ａ３歳以上登録馬特別ダ1400m ダート1400m　発走 20:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アメージング自在	竹村達（兵庫）	実9.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 07/04 3110R 2着/11頭+0.3秒 06/20 316R 1着/10頭勝利 06/06 3110R 10着/10頭+0.0秒 05/23 314R 2着/10頭+0.5秒 05/09 313R 7着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	シトラルテミニ追込	土方颯（兵庫）	実172.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/02 船橋11R 6着/9頭+1.5秒 03/19 浦和10R 11着/13頭+2.6秒 02/13 船橋11R 11着/11頭+6.5秒 01/23 船橋11R 10着/11頭+2.8秒 10/07 大井11R 11着/12頭+3.4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 9.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し △ ローテーション 148日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
3	ラヴィアン逃げ	廣瀬航（兵庫）	実17.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率56%と適性高／同距離帯10走で勝率70%／149日ぶりの実戦）
前5走 04/01 園田11R 4着/9頭+1.5秒 02/22 314R 6着/12頭+1.6秒 01/15 園田11R 2着/11頭+0.8秒 12/24 園田11R 1着/8頭勝利 10/24 園田11R 2着/10頭+0.2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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 56% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 70% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 149日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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	タマモマスラオ自在	下原理（兵庫）	実74.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯14走で勝率36%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/05 319R 9着/10頭+3.5秒 06/20 315R 12着/12頭+4.5秒 05/10 3110R 9着/9頭+1.7秒 04/25 314R 8着/12頭+1.1秒 02/22 318R 6着/9頭+0.8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 10.0着 (不振) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (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。
5	シアージスト自在	大山真（兵庫）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調／135日ぶりの実戦）
前5走 04/15 大井11R 14着/14頭+4.3秒 03/26 大井11R 6着/13頭+0.8秒 12/02 大井11R 8着/10頭+1.1秒 11/03 船橋10R 13着/14頭+2.1秒 10/09 大井11R 14着/15頭+4.3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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 135日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	ミグラテール	永井孝（兵庫）	実38.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田11R 4着/12頭+0.5秒 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 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 5.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
7	ゲンヨウサイ差し	西森将（高知）	実4.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯12走で勝率58%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 07/05 3110R 3着/8頭+1.0秒 06/20 315R 2着/12頭+0.2秒 06/07 3110R 1着/8頭 05/24 315R 2着/9頭+0.1秒 05/10 318R 3着/9頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 58% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	ヴィーリヤ逃げ	杉浦健（兵庫）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率80%と適性高／同距離帯6走で勝率100%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/29 園田10R 1着/7頭勝利 01/15 園田11R 7着/11頭+1.8秒 09/05 園田10R 1着/6頭勝利 08/15 園田11R 7着/12頭+1.0秒 07/11 園田11R 1着/11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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 10走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 17.6% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	アストラカ	吉村智（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/07 園田11R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 44.8% (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。
10	ココキュンキュン逃げ	渡瀬和（兵庫）	実101.2	▽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44%と適性高／同距離帯6走で勝率67%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/13 園田11R 12着/12頭+3.4秒 07/29 園田10R 7着/7頭+2.5秒 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利
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 10.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 67% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
11	ワイドカント先行	井上瑛（高知）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯13走で勝率54%／同馬場状態で勝率43%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 07/19 317R 10着/12頭+2.7秒 04/12 3110R 4着/7頭+1.1秒 03/24 314R 9着/12頭+2.7秒 03/01 315R 3着/12頭+0.2秒 02/15 315R 2着/11頭+0.1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 7.7着 (不振) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 54% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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。
12	ミステリーボックス先行	田野豊（兵庫）	実24.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 07/29 園田10R 4着/7頭+0.9秒 07/03 園田11R 5着/9頭 06/05 園田11R 2着/10頭+8.0秒 05/04 園田11R 10着/12頭+2.5秒 04/07 園田11R 3着/12頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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の本命

AI評価1位

アストラカ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+20%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ヴィーリヤ

3.1倍

EV -45%

▲1アメージング

9.9倍

EV -15%

出走馬全12頭

◎9

アストラカ

吉村智（兵庫）

2.7倍

+20%

›

○8

ヴィーリヤ

杉浦健（兵庫）

3.1倍

-45%

›

▲1

アメージング

竹村達（兵庫）

9.9倍

-15%

›

△7

ゲンヨウサイ

西森将（高知）

4.4倍

-67%

›

△11

ワイドカント

井上瑛（高知）

—

›

△5

シアージスト

大山真（兵庫）

12.2倍

-53%

›

▽12

ミステリーボックス

田野豊（兵庫）

24.4倍

-23%

›

×3

ラヴィアン

廣瀬航（兵庫）

17.3倍

-50%

›

▽6

ミグラテール

永井孝（兵庫）

38.0倍

-24%

›

▽4

タマモマスラオ

下原理（兵庫）

74.8倍

+7%

›

▽2

シトラルテミニ

土方颯（兵庫）

172.3倍

+30%

›

▽10

ココキュンキュン

渡瀬和（兵庫）

101.2倍

-42%

›

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