園田 4R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シームレス逃げ	塩津璃（兵庫）	実37.3	B△ A△勝率2% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 5着/10頭+2.1秒 08/07 園田3R 4着/8頭+2.5秒 07/24 園田1R 6着/12頭+1.9秒 07/09 園田1R 8着/9頭 06/24 園田6R 8着/10頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.4% / 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。
2	テンコウバヒ先行	小谷哲（兵庫）	実32.8	B△ A△勝率6% EV+98% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場69走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田2R 7着/9頭+0.7秒 08/06 園田1R 6着/9頭+1.3秒 07/24 園田1R 8着/12頭+1.9秒 07/10 園田2R 4着/10頭+1.0秒 06/25 園田6R 7着/10頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.1% / 期待値 +99% ※ 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	スミレブーケ	土方颯（兵庫）	実73.5	B× A▽勝率2% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/05 園田1R 9着/10頭+3.0秒 07/17 園田2R 7着/10頭 07/03 園田2R 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田5R 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 6.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し × 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 0.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.2% / 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。
4	ジェントルショット自在	永井孝（兵庫）	実160.1	B× A▽勝率1% EV+23% 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9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/21 園田1R 6着/10頭+2.2秒 08/05 園田1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 9着/12頭+2.7秒 03/31 園田2R 10着/10頭+2.7秒 03/17 園田1R 10着/10頭+2.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し × 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 0.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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	イーブンパー	松木大（兵庫）	実1.0	B🌟◎ A🌟◎勝率60% EV-39% 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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田1R 2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 97.8% (オッズ暗示: 100.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 60.4% / 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。
6	ジョウショータイプ推奨	渡瀬和（兵庫）	実22.4	B▲ A▲勝率10% EV+132% 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 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4秒 07/29 園田2R 10着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 6着/10頭+0.0秒 06/24 園田2R 9着/10頭 06/11 園田2R 10着/10頭+5.0秒
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.4% / 期待値 +133% ※ 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	ブラックアスラーダ先行	山本太（兵庫）	実37.6	B× A△勝率4% EV+49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 8着/10頭+2.5秒 08/05 園田1R 8着/10頭+2.6秒 07/23 園田1R 5着/12頭+2.0秒 07/03 園田3R 2着/9頭 06/17 園田1R 8着/10頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 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。
8	アタックチャンス	田野豊（兵庫）	実13.2	B○ A○勝率11% EV+47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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22%）
前5走 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8秒 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12頭 06/17 園田6R 9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 14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 22% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 7.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 11.2% / 期待値 +48% ※ 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	ウインレヴェランス差し	南部楓（兵庫）	実103.4	B× A▽勝率1% EV+26% 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 08/21 園田1R 7着/10頭+2.4秒 08/07 園田3R 3着/8頭+1.8秒 07/22 園田1R 8着/11頭+2.9秒 07/03 園田3R 8着/9頭 06/18 園田1R 9着/10頭+6.0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 6.0着 × 当競馬場適性 88走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し × 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 1.2% / 期待値 +26% ※ 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	サンライズアトム先行	山本咲（兵庫）	実119.6	B△ A▽勝率1% EV+69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/12 園田1R 9着/10頭+4.7秒 07/22 園田1R 10着/11頭+3.5秒 03/18 園田1R 8着/10頭+3.0秒 01/13 園田1R 5着/12頭+0.8秒 12/30 園田1R 5着/10頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 +69% ※ 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 ◎

イーブンパー

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.0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:○8アタックチャンス

13.2倍

EV -83%

▲A:▲6ジョウショータイプ

22.4倍

EV -84%

出走馬全10頭

◎A:◎5

イーブンパー

松木大（兵庫）

1.0倍

-2%

›

○A:○8

アタックチャンス

田野豊（兵庫）

13.2倍

-83%

›

▲A:▲6

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

22.4倍

-84%

›

△A:▽10

サンライズアトム

山本咲（兵庫）

119.6倍

-86%

›

△A:△2

テンコウバヒ

小谷哲（兵庫）

32.8倍

-99%

›

△A:△1

シームレス

塩津璃（兵庫）

37.3倍

-99%

›

×A:△7

ブラックアスラーダ

山本太（兵庫）

37.6倍

-99%

›

×A:▽3

スミレブーケ

土方颯（兵庫）

73.5倍

-98%

›

×A:▽4

ジェントルショット

永井孝（兵庫）

160.1倍

-96%

›

×A:▽9

ウインレヴェランス

南部楓（兵庫）

103.4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

単勝 6 ジョウショータイプ ¥100 実22.4倍期待値 -85% ❌不的中3着単勝 22.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シームレス逃げ	塩津璃（兵庫）	実37.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 5着/10頭+2.1秒 08/07 園田3R 4着/8頭+2.5秒 07/24 園田1R 6着/12頭+1.9秒 07/09 園田1R 8着/9頭 06/24 園田6R 8着/10頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	テンコウバヒ先行	小谷哲（兵庫）	実32.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場69走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は46走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田2R 7着/9頭+0.7秒 08/06 園田1R 6着/9頭+1.3秒 07/24 園田1R 8着/12頭+1.9秒 07/10 園田2R 4着/10頭+1.0秒 06/25 園田6R 7着/10頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 46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) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (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。
3	スミレブーケ	土方颯（兵庫）	実73.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/05 園田1R 9着/10頭+3.0秒 07/17 園田2R 7着/10頭 07/03 園田2R 10着/12頭+0.0秒 06/03 園田5R 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 6.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
4	ジェントルショット自在	永井孝（兵庫）	実160.1	▽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9走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/21 園田1R 6着/10頭+2.2秒 08/05 園田1R 10着/10頭+3.1秒 07/23 園田1R 9着/12頭+2.7秒 03/31 園田2R 10着/10頭+2.7秒 03/17 園田1R 10着/10頭+2.7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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) 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。
5	イーブンパー	松木大（兵庫）	実1.0	🌟◎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走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田1R 2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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 60.4% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
6	ジョウショータイプ推奨	渡瀬和（兵庫）	実22.4	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ22.4倍で期待値+132%の有力候補（適度な間隔で状態万全）
前5走 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4秒 07/29 園田2R 10着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 6着/10頭+0.0秒 06/24 園田2R 9着/10頭 06/11 園田2R 10着/10頭+5.0秒
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 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) +132% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
7	ブラックアスラーダ先行	山本太（兵庫）	実37.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 8着/10頭+2.5秒 08/05 園田1R 8着/10頭+2.6秒 07/23 園田1R 5着/12頭+2.0秒 07/03 園田3R 2着/9頭 06/17 園田1R 8着/10頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	アタックチャンス	田野豊（兵庫）	実13.2	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14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22%）
前5走 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8秒 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12頭 06/17 園田6R 9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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 14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 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
9	ウインレヴェランス差し	南部楓（兵庫）	実103.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場88走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は76走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田1R 7着/10頭+2.4秒 08/07 園田3R 3着/8頭+1.8秒 07/22 園田1R 8着/11頭+2.9秒 07/03 園田3R 8着/9頭 06/18 園田1R 9着/10頭+6.0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 6.0着 × 当競馬場適性 88走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 76走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (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。
10	サンライズアトム先行	山本咲（兵庫）	実119.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/12 園田1R 9着/10頭+4.7秒 07/22 園田1R 10着/11頭+3.5秒 03/18 園田1R 8着/10頭+3.0秒 01/13 園田1R 5着/12頭+0.8秒 12/30 園田1R 5着/10頭+1.4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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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の本命

AI評価1位

イーブンパー

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8アタックチャンス

13.2倍

EV +47%

▲6ジョウショータイプ

22.4倍

EV +132%

出走馬全10頭

◎5

イーブンパー

松木大（兵庫）

1.0倍

-39%

›

○8

アタックチャンス

田野豊（兵庫）

13.2倍

+47%

›

▲6

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

22.4倍

+132%

›

△2

テンコウバヒ

小谷哲（兵庫）

32.8倍

+98%

›

△7

ブラックアスラーダ

山本太（兵庫）

37.6倍

+49%

›

△1

シームレス

塩津璃（兵庫）

37.3倍

-10%

›

▽3

スミレブーケ

土方颯（兵庫）

73.5倍

+60%

›

▽10

サンライズアトム

山本咲（兵庫）

119.6倍

+69%

›

▽9

ウインレヴェランス

南部楓（兵庫）

103.4倍

+26%

›

▽4

ジェントルショット

永井孝（兵庫）

160.1倍

+23%

›

💡 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。

▶ 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

単勝 6 ジョウショータイプ ¥100 実22.4倍期待値 +133% ❌不的中3着単勝 22.4倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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