園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンバーマン差し	長尾翼（兵庫）	実19.5	B× A△勝率4% EV-19% 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 7着/9頭+1.2秒 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10頭 06/03 園田1R 6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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
2	エイシンビクーニャ	永井孝（兵庫）	実1.6	B🌟◎ A🌟◎勝率43% EV-31% 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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 69.9% (オッズ暗示: 62.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.1% / 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。
3	ヒマリアン差し	南部楓（兵庫）	実37.1	B△ A▽勝率2% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田1R 7着/10頭+4.2秒 07/17 園田2R 3着/10頭+8.0秒 01/08 園田2R 8着/10頭+1.4秒 12/16 園田2R 7着/10頭+1.4秒 11/26 園田4R 6着/12頭+0.9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 6.0着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ ローテーション 22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 0.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -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。
4	ワンダーモノリス	松木大（兵庫）	実25.3	B▲ A△勝率5% EV+37% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/15 園田1R 8着/10頭 07/01 園田4R 10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 9.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 期待値 +38% ※ 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	フドウミョウオウ	佐々世（兵庫）	実6.6	B× A▲勝率12% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場18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8.0着と低調）
前5走 08/12 園田4R 4着/10頭+1.7秒 07/30 園田6R 12着/12頭+1.9秒 07/10 園田4R 8着/10頭 06/26 園田6R 7着/10頭 06/05 園田7R 8着/12頭+4.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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% ○ ローテーション 22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 0.1% (オッズ暗示: 15.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 -22% ※ 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	ワンダーエルピス	杉浦健（兵庫）	実156.6	B△ A▽勝率1% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0秒 05/27 園田2R 8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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.9% / 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。
7	レンガノコブタサン	高橋洸（兵庫）	実95.8	B× A▽勝率1% EV+17% 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4R 8着/9頭+2.7秒 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 3着/10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 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ ローテーション 15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 8位 / 勝率 1.2% / 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。
8	キョウワグロリア	田野豊（兵庫）	実6.4	B△ A△勝率6% EV-64% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 園田2R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12頭 07/02 園田1R 6着/10頭 06/18 園田2R 10着/10頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.6% / 期待値 -64% ※ 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	ミラクルサーダ	山本太（兵庫）	実115.2	B× A▽勝率1% EV+4% 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1R 10着/10頭+4.3秒 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/10 園田2R 2着/10頭 06/26 園田1R 7着/9頭 06/11 園田1R 6着/9頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 +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。
10	メイショウマンゲツ逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.8	B○ A○勝率24% EV+16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/28 園田1R 5着/10頭 12/30 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 6着/9頭+1.1秒 11/26 園田1R 3着/12頭+1.6秒 08/14 園田3R 2着/10頭+0.0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 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 98日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 27.5% (オッズ暗示: 20.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.3% / 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。

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 ◎

エイシンビクーニャ

騎手永井孝（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○10メイショウマンゲツ

4.8倍

EV +31%

▲A:△4ワンダーモノリス

25.3倍

EV -72%

出走馬全10頭

◎A:◎2

エイシンビクーニャ

永井孝（兵庫）

1.6倍

+11%

›

○A:○10

メイショウマンゲツ

小谷哲（兵庫）

4.8倍

+31%

›

▲A:△4

ワンダーモノリス

松木大（兵庫）

25.3倍

-72%

›

△A:▽3

ヒマリアン

南部楓（兵庫）

37.1倍

-79%

›

△A:△8

キョウワグロリア

田野豊（兵庫）

6.4倍

-97%

›

△A:▽6

ワンダーエルピス

杉浦健（兵庫）

156.6倍

-33%

›

×A:▲5

フドウミョウオウ

佐々世（兵庫）

6.6倍

-99%

›

×A:△1

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

19.5倍

-99%

›

×A:▽7

レンガノコブタサン

高橋洸（兵庫）

95.8倍

-99%

›

×A:▽9

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

115.2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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンバーマン差し	長尾翼（兵庫）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田4R 7着/9頭+1.2秒 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10頭 06/03 園田1R 6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 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。
2	エイシンビクーニャ	永井孝（兵庫）	実1.6	🌟◎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 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 43.1% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	ヒマリアン差し	南部楓（兵庫）	実37.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田1R 7着/10頭+4.2秒 07/17 園田2R 3着/10頭+8.0秒 01/08 園田2R 8着/10頭+1.4秒 12/16 園田2R 7着/10頭+1.4秒 11/26 園田4R 6着/12頭+0.9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 6.0着 × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
4	ワンダーモノリス	松木大（兵庫）	実25.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/15 園田1R 8着/10頭 07/01 園田4R 10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 9.0着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	フドウミョウオウ	佐々世（兵庫）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場18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8.0着と低調）
前5走 08/12 園田4R 4着/10頭+1.7秒 07/30 園田6R 12着/12頭+1.9秒 07/10 園田4R 8着/10頭 06/26 園田6R 7着/10頭 06/05 園田7R 8着/12頭+4.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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% ○ ローテーション 22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 11.8% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
6	ワンダーエルピス	杉浦健（兵庫）	実156.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0秒 05/27 園田2R 8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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) +47% (妙味あり) 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。
7	レンガノコブタサン	高橋洸（兵庫）	実95.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田4R 8着/9頭+2.7秒 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭 06/05 園田2R 3着/10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 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (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。
8	キョウワグロリア	田野豊（兵庫）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/20 園田2R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12頭 07/02 園田1R 6着/10頭 06/18 園田2R 10着/10頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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	ミラクルサーダ	山本太（兵庫）	実115.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場56走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は51走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 10着/10頭+4.3秒 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/10 園田2R 2着/10頭 06/26 園田1R 7着/9頭 06/11 園田1R 6着/9頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 56走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 51走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
10	メイショウマンゲツ逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/28 園田1R 5着/10頭 12/30 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 6着/9頭+1.1秒 11/26 園田1R 3着/12頭+1.6秒 08/14 園田3R 2着/10頭+0.0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 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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

エイシンビクーニャ

騎手永井孝（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10メイショウマンゲツ

4.8倍

EV +16%

▲5フドウミョウオウ

6.6倍

EV -21%

出走馬全10頭

◎2

エイシンビクーニャ

永井孝（兵庫）

1.6倍

-31%

›

○10

メイショウマンゲツ

小谷哲（兵庫）

4.8倍

+16%

›

▲5

フドウミョウオウ

佐々世（兵庫）

6.6倍

-21%

›

△8

キョウワグロリア

田野豊（兵庫）

6.4倍

-64%

›

△4

ワンダーモノリス

松木大（兵庫）

25.3倍

+37%

›

△1

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

19.5倍

-19%

›

▽3

ヒマリアン

南部楓（兵庫）

37.1倍

-8%

›

▽7

レンガノコブタサン

高橋洸（兵庫）

95.8倍

+17%

›

▽6

ワンダーエルピス

杉浦健（兵庫）

156.6倍

+47%

›

▽9

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

115.2倍

+4%

›

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