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 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイケイモハラ自在	下原理（兵庫）	実58.0	B△ A△勝率5% EV+172% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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 07/31 園田11R 4着/11頭+0.9秒 06/18 園田9R 5着/10頭 06/04 園田9R 10着/12頭 05/13 園田12R 3着/10頭+1.0秒 04/29 園田12R 5着/12頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 +172% ※ 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	アンデルマット	塩津璃（兵庫）	実68.2	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/12 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/29 園田12R 5着/11頭+1.8秒 07/17 園田10R 5着/9頭 07/03 園田7R 3着/5頭 06/03 園田8R 6着/7頭+7.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 -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。
3	ベラジオハルカ逃げ	吉村智（兵庫）	実3.2	B▲ A○勝率19% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/07 園田12R 2着/10頭+0.3秒 04/23 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/31 園田11R 4着/10頭+0.8秒 01/07 園田12R 2着/10頭+0.2秒 12/23 園田8R 1着/10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 2.7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 14走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 -36% ※ 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	ファイアボルト自在	渡瀬和（兵庫）	実90.4	B× A▽勝率2% EV+88% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/12 園田9R 3着/10頭+0.9秒 07/23 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0秒 05/05 園田12R 7着/11頭+1.1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 6.3着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 期待値 +88% ※ 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	ベラジオレジーナ逃げ	田野豊（兵庫）	実16.6	B△ A△勝率5% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／252日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 12/24 園田10R 4着/11頭+0.8秒 11/11 園田8R 2着/10頭+1.7秒 10/15 園田3R 5着/8頭+1.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 252日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -15% ※ 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	ララテロワール逃げ	松木大（兵庫）	実242.3	B× A▽勝率1% EV+92% 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 08/12 園田9R 9着/10頭+3.2秒 07/23 園田12R 9着/12頭+3.3秒 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0秒 04/29 園田12R 10着/12頭+1.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% ○ 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) -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 +93% ※ 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	ブリッツェンシチー	杉浦健（兵庫）	実175.8	B× A▽勝率1% EV+62% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯29走で勝率31%）
前5走 08/12 園田10R 8着/10頭+2.0秒 07/23 園田12R 6着/12頭+1.5秒 07/02 園田9R 3着/10頭+1.0秒 06/11 園田12R 3着/12頭+0.0秒 05/22 園田10R 8着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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。
8	ボールザマホーニー	廣瀬航（兵庫）	実12.7	B△ A△勝率9% EV+10% 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 08/19 園田10R 3着/3頭 07/24 園田12R 3着/11頭+0.7秒 07/08 園田8R 4着/7頭 06/18 園田8R 4着/8頭 06/05 園田6R 1着/9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 3.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 期待値 +11% ※ 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	ゴーゴーツヨシ自在	小牧太（兵庫）	実3.3	B○ A▲勝率15% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／前走2着）
前5走 08/06 園田9R 2着/9頭+0.5秒 05/14 園田11R 6着/12頭+1.3秒 04/09 名古屋11R 2着/10頭+0.5秒 12/24 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田10R 6着/8頭+2.5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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 30.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
10	ヘルツアス	山本咲（兵庫）	実2.3	B🌟◎ A🌟◎勝率39% EV-13% 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50%と好調／前走3着）
前5走 08/12 園田10R 3着/10頭+0.5秒 07/16 園田9R 1着/10頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 54.4% (オッズ暗示: 43.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.1% / 期待値 -14% ※ 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	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実57.3	B× A▽勝率2% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 園田12R 5着/12頭+1.4秒 08/05 園田12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6秒 12/23 園田11R 3着/12頭+1.5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) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% × 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: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 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。

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 ◎

ヘルツアス

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

+25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9ゴーゴーツヨシ

3.3倍

EV -22%

▲A:○3ベラジオハルカ

3.2倍

EV -41%

出走馬全11頭

◎A:◎10

ヘルツアス

山本咲（兵庫）

2.3倍

+25%

›

○A:▲9

ゴーゴーツヨシ

小牧太（兵庫）

3.3倍

-22%

›

▲A:○3

ベラジオハルカ

吉村智（兵庫）

3.2倍

-41%

›

△A:△8

ボールザマホーニー

廣瀬航（兵庫）

12.7倍

-74%

›

△A:△5

ベラジオレジーナ

田野豊（兵庫）

16.6倍

-82%

›

△A:△1

テイケイモハラ

下原理（兵庫）

58.0倍

-89%

›

×A:▽2

アンデルマット

塩津璃（兵庫）

68.2倍

-88%

›

×A:▽4

ファイアボルト

渡瀬和（兵庫）

90.4倍

-84%

›

×A:▽7

ブリッツェンシチー

杉浦健（兵庫）

175.8倍

-69%

›

×A:▽11

テイケイウル

南部楓（兵庫）

57.3倍

-98%

›

×A:▽6

ララテロワール

松木大（兵庫）

242.3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 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイケイモハラ自在	下原理（兵庫）	実58.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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 07/31 園田11R 4着/11頭+0.9秒 06/18 園田9R 5着/10頭 06/04 園田9R 10着/12頭 05/13 園田12R 3着/10頭+1.0秒 04/29 園田12R 5着/12頭+0.7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 6.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +172% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (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	アンデルマット	塩津璃（兵庫）	実68.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯11走で勝率27%）
前5走 08/12 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/29 園田12R 5着/11頭+1.8秒 07/17 園田10R 5着/9頭 07/03 園田7R 3着/5頭 06/03 園田8R 6着/7頭+7.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ○ 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) -5% (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。
3	ベラジオハルカ逃げ	吉村智（兵庫）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/07 園田12R 2着/10頭+0.3秒 04/23 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/31 園田11R 4着/10頭+0.8秒 01/07 園田12R 2着/10頭+0.2秒 12/23 園田8R 1着/10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 2.7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 14走で勝率 21% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.4% (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。
4	ファイアボルト自在	渡瀬和（兵庫）	実90.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 08/12 園田9R 3着/10頭+0.9秒 07/23 園田12R 8着/12頭+2.0秒 06/18 園田9R 8着/10頭 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0秒 05/05 園田12R 7着/11頭+1.1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 6.3着 △ 当競馬場適性 62走で勝率 8% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.1% (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。
5	ベラジオレジーナ逃げ	田野豊（兵庫）	実16.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／252日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 12/24 園田10R 4着/11頭+0.8秒 11/11 園田8R 2着/10頭+1.7秒 10/15 園田3R 5着/8頭+1.5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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ ローテーション 252日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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	ララテロワール逃げ	松木大（兵庫）	実242.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 園田9R 9着/10頭+3.2秒 07/23 園田12R 9着/12頭+3.3秒 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0秒 04/29 園田12R 10着/12頭+1.4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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 30走で勝率 13% ○ 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) +92% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
7	ブリッツェンシチー	杉浦健（兵庫）	実175.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯29走で勝率31%）
前5走 08/12 園田10R 8着/10頭+2.0秒 07/23 園田12R 6着/12頭+1.5秒 07/02 園田9R 3着/10頭+1.0秒 06/11 園田12R 3着/12頭+0.0秒 05/22 園田10R 8着/11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 5.7着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 31% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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	ボールザマホーニー	廣瀬航（兵庫）	実12.7	△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 08/19 園田10R 3着/3頭 07/24 園田12R 3着/11頭+0.7秒 07/08 園田8R 4着/7頭 06/18 園田8R 4着/8頭 06/05 園田6R 1着/9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 3.3着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
9	ゴーゴーツヨシ自在	小牧太（兵庫）	実3.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／前走2着）
前5走 08/06 園田9R 2着/9頭+0.5秒 05/14 園田11R 6着/12頭+1.3秒 04/09 名古屋11R 2着/10頭+0.5秒 12/24 園田10R 1着/11頭勝利 12/09 園田10R 6着/8頭+2.5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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (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。
10	ヘルツアス	山本咲（兵庫）	実2.3	🌟◎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50%と好調／前走3着）
前5走 08/12 園田10R 3着/10頭+0.5秒 07/16 園田9R 1着/10頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.1% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
11	テイケイウル差し	南部楓（兵庫）	実57.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/20 園田12R 5着/12頭+1.4秒 08/05 園田12R 8着/12頭+2.3秒 03/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 01/13 園田10R 4着/8頭+1.6秒 12/23 園田11R 3着/12頭+1.5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) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% 🌟◎ 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 2.5% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘルツアス

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ベラジオハルカ

3.2倍

EV -36%

▲9ゴーゴーツヨシ

3.3倍

EV -50%

出走馬全11頭

◎10

ヘルツアス

山本咲（兵庫）

2.3倍

-13%

›

○3

ベラジオハルカ

吉村智（兵庫）

3.2倍

-36%

›

▲9

ゴーゴーツヨシ

小牧太（兵庫）

3.3倍

-50%

›

△8

ボールザマホーニー

廣瀬航（兵庫）

12.7倍

+10%

›

△5

ベラジオレジーナ

田野豊（兵庫）

16.6倍

-14%

›

△1

テイケイモハラ

下原理（兵庫）

58.0倍

+172%

›

▽11

テイケイウル

南部楓（兵庫）

57.3倍

+50%

›

▽4

ファイアボルト

渡瀬和（兵庫）

90.4倍

+88%

›

▽2

アンデルマット

塩津璃（兵庫）

68.2倍

-5%

›

▽7

ブリッツェンシチー

杉浦健（兵庫）

175.8倍

+62%

›

▽6

ララテロワール

松木大（兵庫）

242.3倍

+92%

›

💡 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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