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1230m ダート1230m　発走 10:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペイシャメダリスト	下原理（兵庫）	実41.4	B× A▽勝率3% EV+18% 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 07/08 園田5R 8着/10頭+0.0秒 06/18 園田4R 3着/10頭 06/05 園田1R 5着/11頭 05/22 園田2R 2着/10頭 05/06 園田5R 8着/10頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (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 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +18% ※ 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	スカーレットハニー	高畑皓（兵庫）	実63.3	B× A▽勝率2% EV+2% 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5R 4着/12頭+0.6秒 07/23 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/03 園田2R 1着/12頭 06/17 園田6R 3着/12頭+0.0秒 05/28 園田3R 2着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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。
3	マメーアップル	佐々世（兵庫）	実1.7	B○ A🌟◎勝率40% EV-32% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 4.6% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.6% / 期待値 -33% ※ 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	ルナーファントム	吉村智（兵庫）	実2.7	B🌟◎ A○勝率27% EV-26% 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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.9% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.4% / 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。
5	アコーダンス自在	小谷哲（兵庫）	実10.8	B△ A▲勝率10% EV+11% 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 08/07 園田7R 3着/8頭+0.3秒 07/22 園田9R 3着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3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 31走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 9.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.3% / 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。
6	トランペシア	塩津璃（兵庫）	実76.6	B× A▽勝率1% EV-28% 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 08/07 園田7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 21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 27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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -29% ※ 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	レッドファイブ	高橋洸（兵庫）	実216.9	B× A▽勝率0% EV-18% 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5R 11着/12頭+3.6秒 07/30 園田7R 9着/9頭+5.2秒 07/15 園田5R 12着/12頭 06/26 園田6R 5着/10頭 06/11 園田7R 4着/9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 0.4% / 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。
8	フォーウィンド逃げ	土方颯（兵庫）	実76.0	B× A▽勝率2% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田6R 7着/10頭+2.3秒 07/15 園田8R 10着/10頭+0.0秒 05/22 園田9R 4着/11頭 04/28 園田4R 3着/10頭+1.6秒 04/01 園田7R 6着/10頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
9	ヤクジンミョウオウ先行	杉浦健（兵庫）	実27.3	B△ A△勝率4% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/21 園田5R 2着/8頭+0.9秒 08/05 園田6R 7着/12頭+1.5秒 07/24 園田4R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田12R 2着/12頭 06/26 園田5R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 -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	クイーンオブリリー	南部楓（兵庫）	実20.2	B▲ A△勝率6% EV+16% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/21 園田9R 3着/9頭+1.1秒 08/06 園田2R 4着/7頭+1.6秒 07/02 園田4R 1着/3頭 06/12 園田5R 2着/9頭 05/29 園田2R 3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 期待値 +17% ※ 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	サティンボディス	長尾翼（兵庫）	実216.9	B× A▽勝率1% EV+49% 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5R 6着/12頭+1.1秒 07/24 園田6R 7着/9頭+1.2秒 07/09 園田4R 8着/10頭+3.0秒 06/24 園田4R 5着/12頭 06/04 園田1R 1着/10頭
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 57走で勝率 5% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.7% / 期待値 +49% ※ 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	エールクイーン	田野豊（兵庫）	実20.5	B△ A△勝率5% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 園田9R 9着/10頭+2.6秒 07/24 園田7R 7着/9頭+1.6秒 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。

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 ○

ルナーファントム

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+148%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎3マメーアップル

1.7倍

EV -92%

▲A:△10クイーンオブリリー

20.2倍

EV -51%

出走馬全12頭

◎A:○4

ルナーファントム

吉村智（兵庫）

2.7倍

+148%

›

○A:◎3

マメーアップル

佐々世（兵庫）

1.7倍

-92%

›

▲A:△10

クイーンオブリリー

南部楓（兵庫）

20.2倍

-51%

›

△A:▲5

アコーダンス

小谷哲（兵庫）

10.8倍

-92%

›

△A:△12

エールクイーン

田野豊（兵庫）

20.5倍

-96%

›

△A:△9

ヤクジンミョウオウ

杉浦健（兵庫）

27.3倍

-95%

›

×A:▽8

フォーウィンド

土方颯（兵庫）

76.0倍

-88%

›

×A:▽1

ペイシャメダリスト

下原理（兵庫）

41.4倍

-99%

›

×A:▽2

スカーレットハニー

高畑皓（兵庫）

63.3倍

-99%

›

×A:▽6

トランペシア

塩津璃（兵庫）

76.6倍

-99%

›

×A:▽7

レッドファイブ

高橋洸（兵庫）

216.9倍

-99%

›

×A:▽11

サティンボディス

長尾翼（兵庫）

216.9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。

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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1230m ダート1230m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペイシャメダリスト	下原理（兵庫）	実41.4	▽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）
前5走 07/08 園田5R 8着/10頭+0.0秒 06/18 園田4R 3着/10頭 06/05 園田1R 5着/11頭 05/22 園田2R 2着/10頭 05/06 園田5R 8着/10頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
2	スカーレットハニー	高畑皓（兵庫）	実63.3	▽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5走 08/13 園田5R 4着/12頭+0.6秒 07/23 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/03 園田2R 1着/12頭 06/17 園田6R 3着/12頭+0.0秒 05/28 園田3R 2着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
3	マメーアップル	佐々世（兵庫）	実1.7	🌟◎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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 39.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
4	ルナーファントム	吉村智（兵庫）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	アコーダンス自在	小谷哲（兵庫）	実10.8	▲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 08/07 園田7R 3着/8頭+0.3秒 07/22 園田9R 3着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1着/11頭 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3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 31走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
6	トランペシア	塩津璃（兵庫）	実76.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/07 園田7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0秒 06/11 園田8R 3着/8頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 21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 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
7	レッドファイブ	高橋洸（兵庫）	実216.9	▽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10.7着と低調）
前5走 08/13 園田5R 11着/12頭+3.6秒 07/30 園田7R 9着/9頭+5.2秒 07/15 園田5R 12着/12頭 06/26 園田6R 5着/10頭 06/11 園田7R 4着/9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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
8	フォーウィンド逃げ	土方颯（兵庫）	実76.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田6R 7着/10頭+2.3秒 07/15 園田8R 10着/10頭+0.0秒 05/22 園田9R 4着/11頭 04/28 園田4R 3着/10頭+1.6秒 04/01 園田7R 6着/10頭+0.9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
9	ヤクジンミョウオウ先行	杉浦健（兵庫）	実27.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 08/21 園田5R 2着/8頭+0.9秒 08/05 園田6R 7着/12頭+1.5秒 07/24 園田4R 2着/12頭+0.3秒 07/09 園田12R 2着/12頭 06/26 園田5R 2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 3.7着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	クイーンオブリリー	南部楓（兵庫）	実20.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/21 園田9R 3着/9頭+1.1秒 08/06 園田2R 4着/7頭+1.6秒 07/02 園田4R 1着/3頭 06/12 園田5R 2着/9頭 05/29 園田2R 3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
11	サティンボディス	長尾翼（兵庫）	実216.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田5R 6着/12頭+1.1秒 07/24 園田6R 7着/9頭+1.2秒 07/09 園田4R 8着/10頭+3.0秒 06/24 園田4R 5着/12頭 06/04 園田1R 1着/10頭
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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 57走で勝率 5% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 0.7% (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。
12	エールクイーン	田野豊（兵庫）	実20.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 園田9R 9着/10頭+2.6秒 07/24 園田7R 7着/9頭+1.6秒 07/10 園田8R 2着/3頭 06/18 園田12R 6着/12頭+3.0秒 05/27 園田8R 4着/9頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マメーアップル

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-32%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ルナーファントム

2.7倍

EV -26%

▲5アコーダンス

10.8倍

EV +11%

出走馬全12頭

◎3

マメーアップル

佐々世（兵庫）

1.7倍

-32%

›

○4

ルナーファントム

吉村智（兵庫）

2.7倍

-26%

›

▲5

アコーダンス

小谷哲（兵庫）

10.8倍

+11%

›

△10

クイーンオブリリー

南部楓（兵庫）

20.2倍

+16%

›

△12

エールクイーン

田野豊（兵庫）

20.5倍

+6%

›

△9

ヤクジンミョウオウ

杉浦健（兵庫）

27.3倍

›

▽1

ペイシャメダリスト

下原理（兵庫）

41.4倍

+18%

›

▽8

フォーウィンド

土方颯（兵庫）

76.0倍

+23%

›

▽2

スカーレットハニー

高畑皓（兵庫）

63.3倍

+2%

›

▽6

トランペシア

塩津璃（兵庫）

76.6倍

-28%

›

▽11

サティンボディス

長尾翼（兵庫）

216.9倍

+49%

›

▽7

レッドファイブ

高橋洸（兵庫）

216.9倍

-18%

›

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