園田 4R 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

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	カイラシ	佐々世（兵庫）	実10.9	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/20 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭 05/27 園田8R 5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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	シャインシュシュ自在	廣瀬航（兵庫）	実1.4	B○ A🌟◎勝率49% EV-31% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/12 園田3R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 4着/12頭+0.9秒 04/09 園田5R 2着/10頭+0.2秒 03/17 園田6R 1着/10頭勝利 10/28 園田9R 3着/9頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.6% / 期待値 -32% ※ 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	レベッカレインボー逃げ	山本咲（兵庫）	実4.3	B▲ A○勝率13% EV-44% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田6R 3着/3頭 07/16 園田4R 6着/10頭 01/08 園田7R 1着/10頭勝利 12/18 園田7R 1着/10頭勝利 11/27 園田5R 3着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 期待値 -45% ※ 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	グランテミス	小谷周（兵庫）	実87.0	B× A▽勝率2% EV+90% 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7R 6着/9頭+2.3秒 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ○ 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 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +90% ※ 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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実361.5	B× A▽勝率0% EV+75% 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 07/22 園田2R 9着/9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 9.0着 (不振) × 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 0.5% / 期待値 +76% ※ 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	カリグラフィー	高橋洸（兵庫）	実307.4	B× A▽勝率0% EV+32% 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9R 7着/9頭+3.7秒 08/06 園田2R 7着/7頭+3.2秒 07/09 園田9R 9着/9頭 06/26 園田1R 1着/9頭 06/10 園田2R 8着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 56走で勝率 12% × 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 +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。
7	メイショウガイフウ追込	下原理（兵庫）	実8.6	B× A▲勝率9% EV-20% 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 01/02 名古屋10R 8着/11頭+1.8秒 12/09 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 11/12 名古屋2R 7着/11頭+2.6秒 10/30 名古屋3R 5着/12頭+1.6秒 08/27 園田7R 6着/9頭+0.9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 244日休養明け × 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 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -21% ※ 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	メイショウヨウホウ	永井孝（兵庫）	実259.0	B× A▽勝率1% EV+119% 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7R 8着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12着/12頭 06/05 園田2R 1着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +119% ※ 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	テルモピュライ推奨	南部楓（兵庫）	実17.4	B◎ A△勝率8% EV+40% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率59% × オッズ17.4倍で期待値+927%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 園田4R 1着/9頭勝利 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11頭 05/20 園田7R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +927% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.1% (オッズ暗示: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.1% / 期待値 +41% ※ 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	ピンクブルー先行	田野豊（兵庫）	実32.2	B× A△勝率4% EV+21% 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 08/19 園田7R 4着/9頭+2.2秒 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1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 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 3.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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。
11	エイシンニルヴァナ自在	長尾翼（兵庫）	実90.8	B△ A▽勝率3% EV+130% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田3R 1着/8頭勝利 07/01 園田4R 5着/12頭 05/29 園田5R 4着/10頭 04/23 園田5R 9着/12頭+2.8秒 04/01 園田3R 6着/10頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +836% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +131% ※ 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	サクラトップムーン	松木大（兵庫）	実88.2	B△ A▽勝率3% EV+140% 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 08/14 園田5R 5着/10頭+0.8秒 07/22 園田1R 1着/11頭勝利 07/03 園田4R 6着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 6着/8頭 05/22 園田2R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 期待値 +140% ※ 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

B推奨Aモデル △

テルモピュライ

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

17.4倍

AI期待値

+927%

買い目

¥1,400

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2シャインシュシュ

1.4倍

EV -77%

▲A:○3レベッカレインボー

4.3倍

EV -50%

出走馬全12頭

◎A:△9

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

17.4倍

+927%

›

○A:◎2

シャインシュシュ

廣瀬航（兵庫）

1.4倍

-77%

›

▲A:○3

レベッカレインボー

山本咲（兵庫）

4.3倍

-50%

›

△A:▽11

エイシンニルヴァナ

長尾翼（兵庫）

90.8倍

+836%

›

△A:△1

カイラシ

佐々世（兵庫）

10.9倍

-83%

›

△A:▽12

サクラトップムーン

松木大（兵庫）

88.2倍

+2%

›

×A:△10

ピンクブルー

田野豊（兵庫）

32.2倍

-90%

›

×A:▲7

メイショウガイフウ

下原理（兵庫）

8.6倍

-99%

›

×A:▽4

グランテミス

小谷周（兵庫）

87.0倍

-99%

›

×A:▽8

メイショウヨウホウ

永井孝（兵庫）

259.0倍

-99%

›

×A:▽6

カリグラフィー

高橋洸（兵庫）

307.4倍

-99%

›

×A:▽5

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

361.5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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 テルモピュライ ¥1,400 実17.4倍期待値 +927% ❌不的中8着単勝 17.4倍

※ 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	カイラシ	佐々世（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/20 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭 05/27 園田8R 5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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
2	シャインシュシュ自在	廣瀬航（兵庫）	実1.4	🌟◎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6走で勝率33%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/12 園田3R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 4着/12頭+0.9秒 04/09 園田5R 2着/10頭+0.2秒 03/17 園田6R 1着/10頭勝利 10/28 園田9R 3着/9頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 48.6% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
3	レベッカレインボー逃げ	山本咲（兵庫）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田6R 3着/3頭 07/16 園田4R 6着/10頭 01/08 園田7R 1着/10頭勝利 12/18 園田7R 1着/10頭勝利 11/27 園田5R 3着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
4	グランテミス	小谷周（兵庫）	実87.0	▽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 08/19 園田7R 6着/9頭+2.3秒 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7秒 07/02 園田1R 1着/10頭 06/17 園田1R 5着/10頭 05/28 園田1R 7着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% ○ 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) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実361.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/22 園田2R 9着/9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 9.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	カリグラフィー	高橋洸（兵庫）	実307.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田9R 7着/9頭+3.7秒 08/06 園田2R 7着/7頭+3.2秒 07/09 園田9R 9着/9頭 06/26 園田1R 1着/9頭 06/10 園田2R 8着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 56走で勝率 12% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	メイショウガイフウ追込	下原理（兵庫）	実8.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は9走で勝ち無し／244日ぶりの実戦）
前5走 01/02 名古屋10R 8着/11頭+1.8秒 12/09 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 11/12 名古屋2R 7着/11頭+2.6秒 10/30 名古屋3R 5着/12頭+1.6秒 08/27 園田7R 6着/9頭+0.9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 244日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	メイショウヨウホウ	永井孝（兵庫）	実259.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場65走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田7R 8着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12着/12頭 06/05 園田2R 1着/10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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48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) +119% (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。
9	テルモピュライ推奨	南部楓（兵庫）	実17.4	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+40%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 園田4R 1着/9頭勝利 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11頭 05/20 園田7R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ピンクブルー先行	田野豊（兵庫）	実32.2	△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 08/19 園田7R 4着/9頭+2.2秒 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10頭 05/05 園田2R 4着/10頭+2.1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 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
11	エイシンニルヴァナ自在	長尾翼（兵庫）	実90.8	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 08/07 園田3R 1着/8頭勝利 07/01 園田4R 5着/12頭 05/29 園田5R 4着/10頭 04/23 園田5R 9着/12頭+2.8秒 04/01 園田3R 6着/10頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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。
12	サクラトップムーン	松木大（兵庫）	実88.2	▽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 08/14 園田5R 5着/10頭+0.8秒 07/22 園田1R 1着/11頭勝利 07/03 園田4R 6着/10頭+0.0秒 06/12 園田4R 6着/8頭 05/22 園田2R 9着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ○ 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) +140% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

シャインシュシュ

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.4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

○3レベッカレインボー

4.3倍

EV -44%

▲7メイショウガイフウ

8.6倍

EV -20%

出走馬全12頭

◎2

シャインシュシュ

廣瀬航（兵庫）

1.4倍

-31%

›

○3

レベッカレインボー

山本咲（兵庫）

4.3倍

-44%

›

▲7

メイショウガイフウ

下原理（兵庫）

8.6倍

-20%

›

△1

カイラシ

佐々世（兵庫）

10.9倍

-10%

›

△9

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

17.4倍

+40%

›

△10

ピンクブルー

田野豊（兵庫）

32.2倍

+21%

›

▽12

サクラトップムーン

松木大（兵庫）

88.2倍

+140%

›

▽11

エイシンニルヴァナ

長尾翼（兵庫）

90.8倍

+130%

›

▽4

グランテミス

小谷周（兵庫）

87.0倍

+90%

›

▽8

メイショウヨウホウ

永井孝（兵庫）

259.0倍

+119%

›

▽5

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

361.5倍

+75%

›

▽6

カリグラフィー

高橋洸（兵庫）

307.4倍

+32%

›

💡 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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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 テルモピュライ ¥1,400 実17.4倍期待値 +41% ❌不的中8着単勝 17.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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