園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンプウコエド	永井孝（兵庫）	実59.0	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27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 6着/10頭+2.2秒 07/29 園田2R 3着/10頭+0.5秒 07/15 園田1R 3着/10頭 06/24 園田1R 3着/10頭 06/10 園田2R 9着/9頭
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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.8% / 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。
2	ブルームワルツ	廣瀬航（兵庫）	実45.4	B× A△勝率4% EV+86% 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4R 10着/10頭+4.4秒 07/08 園田3R 4着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 6着/10頭 06/04 園田3R 3着/10頭 05/22 園田2R 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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.1% / 期待値 +87% ※ 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	シトロネット先行	土方颯（兵庫）	実65.7	B△ A△勝率1% EV-9% 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10走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田4R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9頭+0.0秒 06/25 園田4R 5着/11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 4.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.4% / 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。
4	シュガーラッシュ	高橋洸（兵庫）	実50.6	B△ A△勝率3% EV+63% 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8走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 9着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田1R 5着/9頭 06/26 園田3R 7着/9頭 06/12 園田1R 8着/12頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.2% / 期待値 +63% ※ 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	アウトサイドベット	小谷哲（兵庫）	実27.8	B▲ A▲勝率6% EV+66% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田4R 5着/10頭+1.5秒 08/07 園田5R 4着/9頭+0.8秒 07/01 園田2R 2着/7頭+0.0秒 06/12 園田4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 園田2R 7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 3.7着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.0% / 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。
6	グローリーワン逃げ	山本咲（兵庫）	実3.2	B○ A○勝率22% EV-30% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/30 園田5R 1着/10頭勝利 10/09 園田2R 2着/10頭+0.2秒 06/18 園田6R 5着/10頭+1.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 307日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 46.9% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.7% / 期待値 -31% ※ 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	ニューアスラーダ	竹村達（兵庫）	実100.6	B× A×勝率0% EV-54% 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 08/20 園田4R 9着/9頭+2.6秒 08/05 園田1R 5着/10頭+1.9秒 06/25 園田4R 11着/11頭+2.0秒 06/04 園田4R 10着/12頭 05/20 園田4R 8着/12頭
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 8.3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 5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) -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 0.5% / 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。
8	ナデシコ先行	佐々世（兵庫）	実59.6	B× A▽勝率1% EV-46% 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 08/19 園田1R 5着/9頭+1.2秒 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9頭 06/25 園田4R 9着/11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 8.7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 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 7位 / 勝率 0.9% / 期待値 -47% ※ 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	ライトブラーヴ	山本太（兵庫）	実94.6	B× A▽勝率1% EV-28% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 園田4R 10着/10頭+5.9秒 07/22 園田1R 3着/11頭+0.4秒 07/09 園田1R 3着/9頭 06/25 園田1R 6着/10頭+1.0秒 06/10 園田1R 5着/8頭
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 5.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -28% ※ 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	メイショウランザン逃げ	吉村智（兵庫）	実1.2	B🌟◎ A🌟◎勝率61% EV-27% 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12走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率56%）
前5走 10/16 園田3R 1着/10頭勝利 10/01 園田1R 1着/10頭勝利 08/06 園田3R 4着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 6着/10頭+1.9秒 04/08 園田7R 1着/6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 321日休養明け × 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 52.8% (オッズ暗示: 83.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 60.7% / 期待値 -27% ※ 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 ◎

メイショウランザン

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6グローリーワン

3.2倍

EV +50%

▲A:▲5アウトサイドベット

27.8倍

EV -96%

出走馬全10頭

◎A:◎10

メイショウランザン

吉村智（兵庫）

1.2倍

-36%

›

○A:○6

グローリーワン

山本咲（兵庫）

3.2倍

+50%

›

▲A:▲5

アウトサイドベット

小谷哲（兵庫）

27.8倍

-96%

›

△A:△4

シュガーラッシュ

高橋洸（兵庫）

50.6倍

-93%

›

△A:△3

シトロネット

土方颯（兵庫）

65.7倍

-95%

›

△A:×1

シンプウコエド

永井孝（兵庫）

59.0倍

-99%

›

×A:▽9

ライトブラーヴ

山本太（兵庫）

94.6倍

-98%

›

×A:△2

ブルームワルツ

廣瀬航（兵庫）

45.4倍

-99%

›

×A:▽8

ナデシコ

佐々世（兵庫）

59.6倍

-99%

›

×A:×7

ニューアスラーダ

竹村達（兵庫）

100.6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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンプウコエド	永井孝（兵庫）	実59.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田3R 6着/10頭+2.2秒 07/29 園田2R 3着/10頭+0.5秒 07/15 園田1R 3着/10頭 06/24 園田1R 3着/10頭 06/10 園田2R 9着/9頭
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 4.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ブルームワルツ	廣瀬航（兵庫）	実45.4	△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8走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田4R 10着/10頭+4.4秒 07/08 園田3R 4着/9頭+0.0秒 06/18 園田3R 6着/10頭 06/04 園田3R 3着/10頭 05/22 園田2R 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 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
3	シトロネット先行	土方颯（兵庫）	実65.7	△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10走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田4R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9頭+0.0秒 06/25 園田4R 5着/11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 4.3着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
4	シュガーラッシュ	高橋洸（兵庫）	実50.6	△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8走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 9着/10頭+4.2秒 07/23 園田1R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田1R 5着/9頭 06/26 園田3R 7着/9頭 06/12 園田1R 8着/12頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
5	アウトサイドベット	小谷哲（兵庫）	実27.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田4R 5着/10頭+1.5秒 08/07 園田5R 4着/9頭+0.8秒 07/01 園田2R 2着/7頭+0.0秒 06/12 園田4R 3着/8頭+0.0秒 05/27 園田2R 7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 3.7着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 29走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
6	グローリーワン逃げ	山本咲（兵庫）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/30 園田5R 1着/10頭勝利 10/09 園田2R 2着/10頭+0.2秒 06/18 園田6R 5着/10頭+1.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 307日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (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。
7	ニューアスラーダ	竹村達（兵庫）	実100.6	×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5走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/20 園田4R 9着/9頭+2.6秒 08/05 園田1R 5着/10頭+1.9秒 06/25 園田4R 11着/11頭+2.0秒 06/04 園田4R 10着/12頭 05/20 園田4R 8着/12頭
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 8.3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 5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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。
8	ナデシコ先行	佐々世（兵庫）	実59.6	▽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7走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/19 園田1R 5着/9頭+1.2秒 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9頭 06/25 園田4R 9着/11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 8.7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 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
9	ライトブラーヴ	山本太（兵庫）	実94.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/06 園田4R 10着/10頭+5.9秒 07/22 園田1R 3着/11頭+0.4秒 07/09 園田1R 3着/9頭 06/25 園田1R 6着/10頭+1.0秒 06/10 園田1R 5着/8頭
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 5.3着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
10	メイショウランザン逃げ	吉村智（兵庫）	実1.2	🌟◎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（当競馬場12走で勝率50%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率56%）
前5走 10/16 園田3R 1着/10頭勝利 10/01 園田1R 1着/10頭勝利 08/06 園田3R 4着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 6着/10頭+1.9秒 04/08 園田7R 1着/6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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 56% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 321日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.7% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

メイショウランザン

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-27%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6グローリーワン

3.2倍

EV -30%

▲5アウトサイドベット

27.8倍

EV +66%

出走馬全10頭

◎10

メイショウランザン

吉村智（兵庫）

1.2倍

-27%

›

○6

グローリーワン

山本咲（兵庫）

3.2倍

-30%

›

▲5

アウトサイドベット

小谷哲（兵庫）

27.8倍

+66%

›

△2

ブルームワルツ

廣瀬航（兵庫）

45.4倍

+86%

›

△4

シュガーラッシュ

高橋洸（兵庫）

50.6倍

+63%

›

△3

シトロネット

土方颯（兵庫）

65.7倍

-9%

›

▽8

ナデシコ

佐々世（兵庫）

59.6倍

-46%

›

×1

シンプウコエド

永井孝（兵庫）

59.0倍

-53%

›

▽9

ライトブラーヴ

山本太（兵庫）

94.6倍

-28%

›

×7

ニューアスラーダ

竹村達（兵庫）

100.6倍

-54%

›

💡 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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