園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクサステナブル逃げ	小谷哲（兵庫）	実19.3	B△ A▽勝率4% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田7R 5着/10頭+1.6秒 06/25 園田2R 1着/10頭 01/13 園田3R 2着/12頭+0.1秒 01/03 園田5R 10着/12頭+1.8秒 08/08 園田9R 4着/12頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 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	リベリューラ自在	田野豊（兵庫）	実7.7	B△ A△勝率6% EV-54% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/05 園田6R 4着/12頭+0.7秒 07/24 園田4R 1着/12頭勝利 07/08 園田12R 7着/11頭 06/03 園田4R 2着/12頭 05/15 園田5R 10着/10頭+0.7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 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 -55% ※ 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	レゼルノワール追込	吉村智（兵庫）	実46.9	B× A×勝率1% EV-50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田2R 1着/9頭勝利 07/24 園田4R 6着/12頭+1.2秒 06/17 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/27 園田4R 10着/10頭+4.0秒 05/06 園田1R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ◎ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.1%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
4	ホクザンシュシュ自在	長尾翼（兵庫）	実5.5	B▲ A△勝率10% EV-43% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田8R 1着/10頭勝利 07/29 園田6R 2着/12頭+0.2秒 07/17 園田12R 6着/11頭 07/03 園田2R 2着/12頭 01/07 園田5R 10着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.3% / 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	イチバンボシ	廣瀬航（兵庫）	実9.5	B× A△勝率5% EV-55% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田12R 1着/11頭 06/25 園田5R 4着/12頭 05/27 園田5R 7着/12頭 05/14 園田6R 9着/9頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 期待値 -56% ※ 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	クロアン	山本咲（兵庫）	実33.6	B▽ A▽勝率3% EV-7% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田7R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 12着/12頭+5.8秒 07/08 園田12R 3着/11頭 06/24 園田6R 3着/10頭 06/12 園田6R 5着/10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 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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。
7	ベーディーナ	高畑皓（兵庫）	実173.3	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 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 882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 12位 / 勝率 0.6% / 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。
8	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実4.2	B○ A○勝率19% EV-19% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田6R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 3着/11頭 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭 05/27 園田6R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27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 11.2% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.1% / 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。
9	イヌボウノヒカリ逃げ	高橋洸（兵庫）	実149.7	B▽ A▽勝率1% EV+53% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/13 園田5R 9着/12頭+2.4秒 07/24 園田6R 9着/9頭+4.7秒 07/10 園田7R 10着/10頭+5.0秒 05/28 園田10R 9着/10頭 05/05 園田4R 2着/12頭+1.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.0% / 期待値 +54% ※ 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	メイショウコウラン	南部楓（兵庫）	実29.5	B× A▽勝率2% EV-32% 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 11着/12頭+1.7秒 07/17 園田7R 8着/9頭+4.0秒 06/25 園田6R 1着/10頭 06/03 園田2R 6着/10頭+0.0秒 05/15 園田8R 9着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 9位 / 勝率 2.3% / 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。
11	ヴァンガルダ	佐々世（兵庫）	実3.2	B🌟◎ A🌟◎勝率37% EV+18% 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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田1R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 2着/11頭 07/03 園田6R 6着/12頭 05/28 園田5R 7着/12頭 05/15 園田9R 10着/10頭+2.1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 3走で勝率 33% ○ 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 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.7% (オッズ暗示: 31.2%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.1% / 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。
12	トランスラン追込	下原理（兵庫）	実6.9	B△ A▲勝率12% EV-19% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 園田1R 1着/12頭勝利 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.6% / 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。

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 ◎

ヴァンガルダ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+81%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8ディアナゼロス

4.2倍

EV -52%

▲A:△4ホクザンシュシュ

5.5倍

EV -38%

出走馬全12頭

◎A:◎11

ヴァンガルダ

佐々世（兵庫）

3.2倍

+81%

›

○A:○8

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

4.2倍

-52%

›

▲A:△4

ホクザンシュシュ

長尾翼（兵庫）

5.5倍

-38%

›

△A:▲12

トランスラン

下原理（兵庫）

6.9倍

-66%

›

△A:△2

リベリューラ

田野豊（兵庫）

7.7倍

-62%

›

△A:▽1

アスクサステナブル

小谷哲（兵庫）

19.3倍

-5%

›

▽A:▽6

クロアン

山本咲（兵庫）

33.6倍

+64%

›

×A:△5

イチバンボシ

廣瀬航（兵庫）

9.5倍

-95%

›

×A:×3

レゼルノワール

吉村智（兵庫）

46.9倍

-80%

›

▽A:▽9

イヌボウノヒカリ

高橋洸（兵庫）

149.7倍

-36%

›

×A:▽10

メイショウコウラン

南部楓（兵庫）

29.5倍

-99%

›

×A:▽7

ベーディーナ

高畑皓（兵庫）

173.3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

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アスクサステナブル逃げ	小谷哲（兵庫）	実19.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率31%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/23 園田7R 5着/10頭+1.6秒 06/25 園田2R 1着/10頭 01/13 園田3R 2着/12頭+0.1秒 01/03 園田5R 10着/12頭+1.8秒 08/08 園田9R 4着/12頭+0.3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) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 3.5% (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。
2	リベリューラ自在	田野豊（兵庫）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/05 園田6R 4着/12頭+0.7秒 07/24 園田4R 1着/12頭勝利 07/08 園田12R 7着/11頭 06/03 園田4R 2着/12頭 05/15 園田5R 10着/10頭+0.7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 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
3	レゼルノワール追込	吉村智（兵庫）	実46.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田2R 1着/9頭勝利 07/24 園田4R 6着/12頭+1.2秒 06/17 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/27 園田4R 10着/10頭+4.0秒 05/06 園田1R 4着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ◎ 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 20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 1.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
4	ホクザンシュシュ自在	長尾翼（兵庫）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田8R 1着/10頭勝利 07/29 園田6R 2着/12頭+0.2秒 07/17 園田12R 6着/11頭 07/03 園田2R 2着/12頭 01/07 園田5R 10着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 10.3% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	イチバンボシ	廣瀬航（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田12R 1着/11頭 06/25 園田5R 4着/12頭 05/27 園田5R 7着/12頭 05/14 園田6R 9着/9頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 7% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (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。
6	クロアン	山本咲（兵庫）	実33.6	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田7R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 12着/12頭+5.8秒 07/08 園田12R 3着/11頭 06/24 園田6R 3着/10頭 06/12 園田6R 5着/10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 17走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
7	ベーディーナ	高畑皓（兵庫）	実173.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／882日ぶりの実戦）
前5走 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 9.0着 (不振) △ ローテーション 882日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実4.2	○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／前走勝利の勢い）
前5走 08/06 園田6R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 3着/11頭 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭 05/27 園田6R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	イヌボウノヒカリ逃げ	高橋洸（兵庫）	実149.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/13 園田5R 9着/12頭+2.4秒 07/24 園田6R 9着/9頭+4.7秒 07/10 園田7R 10着/10頭+5.0秒 05/28 園田10R 9着/10頭 05/05 園田4R 2着/12頭+1.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	メイショウコウラン	南部楓（兵庫）	実29.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田6R 11着/12頭+1.7秒 07/17 園田7R 8着/9頭+4.0秒 06/25 園田6R 1着/10頭 06/03 園田2R 6着/10頭+0.0秒 05/15 園田8R 9着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (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。
11	ヴァンガルダ	佐々世（兵庫）	実3.2	🌟◎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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田1R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 2着/11頭 07/03 園田6R 6着/12頭 05/28 園田5R 7着/12頭 05/15 園田9R 10着/10頭+2.1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 3走で勝率 33% ○ 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 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.1% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
12	トランスラン追込	下原理（兵庫）	実6.9	▲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／前走勝利の勢い）
前5走 08/14 園田1R 1着/12頭勝利 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7着/12頭 01/02 園田3R 7着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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

ヴァンガルダ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

3.2倍

AI期待値

+18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ディアナゼロス

4.2倍

EV -19%

▲12トランスラン

6.9倍

EV -19%

出走馬全12頭

◎11

ヴァンガルダ

佐々世（兵庫）

3.2倍

+18%

›

○8

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

4.2倍

-19%

›

▲12

トランスラン

下原理（兵庫）

6.9倍

-19%

›

△4

ホクザンシュシュ

長尾翼（兵庫）

5.5倍

-43%

›

△2

リベリューラ

田野豊（兵庫）

7.7倍

-54%

›

△5

イチバンボシ

廣瀬航（兵庫）

9.5倍

-55%

›

▽1

アスクサステナブル

小谷哲（兵庫）

19.3倍

-31%

›

▽6

クロアン

山本咲（兵庫）

33.6倍

-7%

›

▽10

メイショウコウラン

南部楓（兵庫）

29.5倍

-32%

›

×3

レゼルノワール

吉村智（兵庫）

46.9倍

-50%

›

▽9

イヌボウノヒカリ

高橋洸（兵庫）

149.7倍

+53%

›

▽7

ベーディーナ

高畑皓（兵庫）

173.3倍

+7%

›

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