園田 12R 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

12R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アグネスリュウ追込	下原理（兵庫）	実64.1	B× A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/06 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/22 園田11R 9着/12頭+1.4秒 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 7着/12頭 05/13 園田9R 4着/9頭+1.2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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 36走で勝率 19% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 -51% ※ 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	ジャンマギアーナ	山本太（兵庫）	実17.9	B× A△勝率4% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田12R 1着/12頭勝利 07/22 園田11R 8着/12頭+1.2秒 07/01 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 1着/9頭 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 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。
3	ベラドンナリリー先行	吉村智（兵庫）	実3.3	B○ A○勝率14% EV-53% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯12走で勝率25%／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 園田11R 2着/12頭+0.0秒 07/16 園田12R 2着/12頭 05/29 園田11R 2着/11頭 05/05 園田9R 3着/9頭+0.2秒 04/09 園田12R 1着/12頭勝利
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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 30.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.2% / 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。
4	ムテキノハリソン逃げ	永井孝（兵庫）	実18.4	B× A△勝率4% EV-21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／92日ぶりの実戦）
前5走 05/28 園田11R 4着/12頭 04/29 園田9R 8着/9頭+3.5秒 08/07 園田6R 2着/5頭+0.1秒 07/02 園田5R 1着/5頭勝利 ―
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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 92日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -22% ※ 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	スマートビビット逃げ	廣瀬航（兵庫）	実31.2	B△ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田12R 10着/12頭+1.5秒 07/22 園田11R 2着/12頭+0.4秒 07/02 園田10R 5着/11頭 05/29 園田11R 4着/11頭 05/05 園田9R 4着/9頭+0.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。
6	ゴッドアマベル逃げ	佐々世（兵庫）	実1.9	B🌟◎ A🌟◎勝率49% EV-6% 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13走で勝率62%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/06 園田11R 1着/12頭勝利 07/16 園田12R 1着/12頭 04/16 園田10R 4着/12頭+0.9秒 03/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 01/07 園田5R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 86.9% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.4% / 期待値 -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	バイシュウ自在	南部楓（兵庫）	実9.2	B▲ A▲勝率9% EV-12% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率43%）
前5走 08/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 07/16 園田12R 3着/12頭 05/28 園田11R 3着/12頭 05/14 園田11R 12着/12頭+3.6秒 04/14 園田10R 4着/12頭+1.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 10.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.5% / 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。
8	スピネーカー追込	井上幹（兵庫）	実14.6	B× A△勝率9% EV+36% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/06 園田11R 3着/12頭+0.2秒 06/29 船橋10R 8着/8頭+5.0秒 05/06 船橋8R 8着/11頭+1.2秒 04/02 船橋9R 9着/9頭+3.2秒 03/09 船橋10R 9着/12頭+2.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.4% / 期待値 +37% ※ 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	マイドオオキニ追込	田野豊（兵庫）	実35.2	B× A×勝率1% EV-63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/06 園田11R 5着/12頭+0.6秒 07/02 園田10R 4着/11頭 05/29 園田11R 10着/11頭 04/28 園田11R 11着/11頭+3.2秒 04/08 園田11R 10着/12頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.0% / 期待値 -64% ※ 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	デュアルタスク逃げ	笹田知（兵庫）	実31.8	B△ A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 園田12R 5着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 6着/12頭+1.1秒 07/02 園田10R 2着/11頭 05/04 園田12R 3着/11頭+0.8秒 04/21 園田6R 1着/10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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 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。
11	シリアスヒッター逃げ	小牧太（兵庫）	実22.6	B△ A▽勝率3% EV-29% 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34%）
前5走 08/06 園田11R 6着/12頭+1.0秒 07/16 園田12R 4着/12頭 12/16 園田10R 10着/12頭+0.8秒 11/26 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/05 園田10R 2着/10頭+0.3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 49走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 38走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
12	ナムラマイケル	小谷周（兵庫）	実212.8	B× A▽勝率1% EV+9% 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11R 12着/12頭+2.1秒 07/13 名古屋11R 9着/11頭 07/03 名古屋11R 8着/11頭 06/03 名古屋11R 10着/10頭+3.0秒 05/22 名古屋11R 7着/11頭+6.0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 9.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 +10% ※ 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 ◎

ゴッドアマベル

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+65%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ベラドンナリリー

3.3倍

EV -91%

▲A:▲7バイシュウ

9.2倍

EV -76%

出走馬全12頭

◎A:◎6

ゴッドアマベル

佐々世（兵庫）

1.9倍

+65%

›

○A:○3

ベラドンナリリー

吉村智（兵庫）

3.3倍

-91%

›

▲A:▲7

バイシュウ

南部楓（兵庫）

9.2倍

-76%

›

△A:▽11

シリアスヒッター

小牧太（兵庫）

22.6倍

-42%

›

△A:▽10

デュアルタスク

笹田知（兵庫）

31.8倍

-19%

›

△A:▽5

スマートビビット

廣瀬航（兵庫）

31.2倍

-69%

›

×A:△2

ジャンマギアーナ

山本太（兵庫）

17.9倍

-88%

›

×A:△8

スピネーカー

井上幹（兵庫）

14.6倍

-94%

›

×A:△4

ムテキノハリソン

永井孝（兵庫）

18.4倍

-92%

›

×A:×1

アグネスリュウ

下原理（兵庫）

64.1倍

-74%

›

×A:×9

マイドオオキニ

田野豊（兵庫）

35.2倍

-95%

›

×A:▽12

ナムラマイケル

小谷周（兵庫）

212.8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

両モデルとも見送り

12R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 20:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アグネスリュウ追込	下原理（兵庫）	実64.1	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/06 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/22 園田11R 9着/12頭+1.4秒 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 7着/12頭 05/13 園田9R 4着/9頭+1.2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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 36走で勝率 19% (相性良) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	ジャンマギアーナ	山本太（兵庫）	実17.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯10走で勝率30%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田12R 1着/12頭勝利 07/22 園田11R 8着/12頭+1.2秒 07/01 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 1着/9頭 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
3	ベラドンナリリー先行	吉村智（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯12走で勝率25%／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/06 園田11R 2着/12頭+0.0秒 07/16 園田12R 2着/12頭 05/29 園田11R 2着/11頭 05/05 園田9R 3着/9頭+0.2秒 04/09 園田12R 1着/12頭勝利
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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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	ムテキノハリソン逃げ	永井孝（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／92日ぶりの実戦）
前5走 05/28 園田11R 4着/12頭 04/29 園田9R 8着/9頭+3.5秒 08/07 園田6R 2着/5頭+0.1秒 07/02 園田5R 1着/5頭勝利 ―
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 4走で勝率 25% (得意) △ ローテーション 92日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	スマートビビット逃げ	廣瀬航（兵庫）	実31.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田12R 10着/12頭+1.5秒 07/22 園田11R 2着/12頭+0.4秒 07/02 園田10R 5着/11頭 05/29 園田11R 4着/11頭 05/05 園田9R 4着/9頭+0.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ゴッドアマベル逃げ	佐々世（兵庫）	実1.9	🌟◎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13走で勝率62%と適性高／同距離帯8走で勝率62%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/06 園田11R 1着/12頭勝利 07/16 園田12R 1着/12頭 04/16 園田10R 4着/12頭+0.9秒 03/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 01/07 園田5R 1着/12頭勝利
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 62% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	バイシュウ自在	南部楓（兵庫）	実9.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率43%）
前5走 08/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 07/16 園田12R 3着/12頭 05/28 園田11R 3着/12頭 05/14 園田11R 12着/12頭+3.6秒 04/14 園田10R 4着/12頭+1.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 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) -13% (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。
8	スピネーカー追込	井上幹（兵庫）	実14.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/06 園田11R 3着/12頭+0.2秒 06/29 船橋10R 8着/8頭+5.0秒 05/06 船橋8R 8着/11頭+1.2秒 04/02 船橋9R 9着/9頭+3.2秒 03/09 船橋10R 9着/12頭+2.1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 6.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
9	マイドオオキニ追込	田野豊（兵庫）	実35.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/06 園田11R 5着/12頭+0.6秒 07/02 園田10R 4着/11頭 05/29 園田11R 10着/11頭 04/28 園田11R 11着/11頭+3.2秒 04/08 園田11R 10着/12頭+1.2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 6.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	デュアルタスク逃げ	笹田知（兵庫）	実31.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 園田12R 5着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 6着/12頭+1.1秒 07/02 園田10R 2着/11頭 05/04 園田12R 3着/11頭+0.8秒 04/21 園田6R 1着/10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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
11	シリアスヒッター逃げ	小牧太（兵庫）	実22.6	▽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34%）
前5走 08/06 園田11R 6着/12頭+1.0秒 07/16 園田12R 4着/12頭 12/16 園田10R 10着/12頭+0.8秒 11/26 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/05 園田10R 2着/10頭+0.3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 6.7着 ○ 当競馬場適性 49走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 38走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (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。
12	ナムラマイケル	小谷周（兵庫）	実212.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/06 園田11R 12着/12頭+2.1秒 07/13 名古屋11R 9着/11頭 07/03 名古屋11R 8着/11頭 06/03 名古屋11R 10着/10頭+3.0秒 05/22 名古屋11R 7着/11頭+6.0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 9.7着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ゴッドアマベル

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ベラドンナリリー

3.3倍

EV -53%

▲7バイシュウ

9.2倍

EV -12%

出走馬全12頭

◎6

ゴッドアマベル

佐々世（兵庫）

1.9倍

-6%

›

○3

ベラドンナリリー

吉村智（兵庫）

3.3倍

-53%

›

▲7

バイシュウ

南部楓（兵庫）

9.2倍

-12%

›

△8

スピネーカー

井上幹（兵庫）

14.6倍

+36%

›

△4

ムテキノハリソン

永井孝（兵庫）

18.4倍

-21%

›

△2

ジャンマギアーナ

山本太（兵庫）

17.9倍

-33%

›

▽11

シリアスヒッター

小牧太（兵庫）

22.6倍

-29%

›

▽5

スマートビビット

廣瀬航（兵庫）

31.2倍

-33%

›

▽10

デュアルタスク

笹田知（兵庫）

31.8倍

-34%

›

×9

マイドオオキニ

田野豊（兵庫）

35.2倍

-63%

›

×1

アグネスリュウ

下原理（兵庫）

64.1倍

-50%

›

▽12

ナムラマイケル

小谷周（兵庫）

212.8倍

+9%

›

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