園田 5R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

5R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テクノエクスプレス自在	井上幹（兵庫）	実17.2	B▲ A▽勝率3% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率28%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/13 園田5R 1着/12頭勝利 06/17 園田1R 1着/10頭 05/28 園田4R 7着/12頭 05/15 園田5R 4着/10頭+0.2秒 04/28 園田2R 8着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 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。
2	キラキラリ逃げ	山本咲（兵庫）	実7.0	B△ A△勝率12% EV-13% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 園田6R 4着/8頭+0.6秒 05/06 園田12R 2着/12頭+0.6秒 04/23 園田9R 9着/11頭+2.2秒 03/31 園田5R 1着/11頭勝利 03/18 園田7R 7着/10頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 14.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.4% / 期待値 -13% ※ 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	クールフィールド	田野豊（兵庫）	実28.2	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/13 園田5R 12着/12頭+3.6秒 07/22 園田9R 6着/11頭+0.7秒 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ―
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.1% / 期待値 -69% ※ 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	ダンスデミルリトン追込	永井孝（兵庫）	実16.7	B× A△勝率4% EV-26% 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6R 5着/8頭+0.8秒 08/07 園田10R 5着/9頭+1.0秒 07/22 園田9R 2着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9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 4.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% × 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 4.4% / 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。
5	テイケイウェリナ	小牧太（兵庫）	実20.5	B△ A×勝率2% EV-59% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率38%）
前5走 08/13 園田5R 3着/12頭+0.6秒 07/30 園田7R 8着/9頭+3.0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 5.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ○ 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 0.8% (オッズ暗示: 4.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.0% / 期待値 -59% ※ 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	トライファン追込	大山真（兵庫）	実44.2	B× A▽勝率1% EV-45% 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12R 6着/12頭+0.9秒 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3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 5.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -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 1.2% / 期待値 -46% ※ 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	ヘイスト自在	川原正（兵庫）	実2.6	B○ A◎勝率26% EV-31% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田12R 2着/12頭+0.4秒 07/23 園田9R 6着/12頭+0.5秒 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.5% / 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。
8	シゲルノヴァ	土方颯（兵庫）	実232.4	B× A▽勝率1% EV+22% 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12R 12着/12頭+2.3秒 07/22 園田12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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 0.5% / 期待値 +23% ※ 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	タイムレスラブ	杉浦健（兵庫）	実21.7	B× A▽勝率3% EV-45% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田5R 2着/12頭+0.5秒 07/24 園田7R 8着/9頭+1.7秒 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0秒 05/28 園田10R 5着/10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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 4.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
10	ククナジンク先行推奨	佐々世（兵庫）	実15.6	B△ A▲勝率14% EV+114% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 04/14 園田10R 11着/12頭+3.1秒 03/18 園田8R 4着/7頭+1.3秒 01/07 園田9R 3着/9頭+1.3秒 12/17 園田4R 1着/11頭勝利 11/25 園田4R 3着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 142日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 6.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.7% / 期待値 +114% ※ 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	ワンインザスカイ	下原理（兵庫）	実3.0	B🌟◎ A○勝率25% EV-23% 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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田6R 4着/10頭+1.6秒 07/23 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 5着/12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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.7% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.5% / 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。
12	キャバリエクエスト	塩津璃（兵庫）	実16.2	B× A△勝率7% EV+14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田6R 6着/8頭+0.9秒 08/05 園田7R 5着/10頭+0.7秒 07/17 園田8R 7着/10頭 07/02 園田5R 6着/12頭 06/17 園田12R 5着/12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 21走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 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 0.6% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。

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 ○

ワンインザスカイ

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+163%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7ヘイスト

2.6倍

EV -82%

▲A:▽1テクノエクスプレス

17.2倍

EV -74%

出走馬全12頭

◎A:○11

ワンインザスカイ

下原理（兵庫）

3.0倍

+163%

›

○A:◎7

ヘイスト

川原正（兵庫）

2.6倍

-82%

›

▲A:▽1

テクノエクスプレス

井上幹（兵庫）

17.2倍

-74%

›

△A:△2

キラキラリ

山本咲（兵庫）

7.0倍

-92%

›

△A:▲10

ククナジンク

佐々世（兵庫）

15.6倍

-86%

›

△A:×5

テイケイウェリナ

小牧太（兵庫）

20.5倍

-84%

›

×A:▽9

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

21.7倍

-83%

›

×A:△12

キャバリエクエスト

塩津璃（兵庫）

16.2倍

-90%

›

×A:×3

クールフィールド

田野豊（兵庫）

28.2倍

-94%

›

×A:△4

ダンスデミルリトン

永井孝（兵庫）

16.7倍

-99%

›

×A:▽6

トライファン

大山真（兵庫）

44.2倍

-99%

›

×A:▽8

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

232.4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

単勝 10 ククナジンク ¥100 実15.6倍期待値 -87% ❌不的中3着単勝 15.6倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

5R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テクノエクスプレス自在	井上幹（兵庫）	実17.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率28%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/13 園田5R 1着/12頭勝利 06/17 園田1R 1着/10頭 05/28 園田4R 7着/12頭 05/15 園田5R 4着/10頭+0.2秒 04/28 園田2R 8着/10頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 36走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
2	キラキラリ逃げ	山本咲（兵庫）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/21 園田6R 4着/8頭+0.6秒 05/06 園田12R 2着/12頭+0.6秒 04/23 園田9R 9着/11頭+2.2秒 03/31 園田5R 1着/11頭勝利 03/18 園田7R 7着/10頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	クールフィールド	田野豊（兵庫）	実28.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/13 園田5R 12着/12頭+3.6秒 07/22 園田9R 6着/11頭+0.7秒 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12頭 ―
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ダンスデミルリトン追込	永井孝（兵庫）	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場51走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田6R 5着/8頭+0.8秒 08/07 園田10R 5着/9頭+1.0秒 07/22 園田9R 2着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 4着/12頭+2.0秒 06/11 園田9R 4着/9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 4.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
5	テイケイウェリナ	小牧太（兵庫）	実20.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／騎手は近50戦で勝率38%）
前5走 08/13 園田5R 3着/12頭+0.6秒 07/30 園田7R 8着/9頭+3.0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 5.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (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。
6	トライファン追込	大山真（兵庫）	実44.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田12R 6着/12頭+0.9秒 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5着/9頭 04/28 園田9R 7着/12頭+2.3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 5.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	ヘイスト自在	川原正（兵庫）	実2.6	◎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（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田12R 2着/12頭+0.4秒 07/23 園田9R 6着/12頭+0.5秒 07/03 園田6R 3着/12頭 01/08 園田12R 2着/12頭+0.1秒 12/24 園田8R 3着/11頭+0.4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 3.7着 ○ 当競馬場適性 29走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.5% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	シゲルノヴァ	土方颯（兵庫）	実232.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 08/13 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/22 園田12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0秒 06/04 園田5R 11着/11頭+8.0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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (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	タイムレスラブ	杉浦健（兵庫）	実21.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田5R 2着/12頭+0.5秒 07/24 園田7R 8着/9頭+1.7秒 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0秒 05/28 園田10R 5着/10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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
10	ククナジンク先行推奨	佐々世（兵庫）	実15.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率14% × オッズ15.6倍で期待値+114%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良）
前5走 04/14 園田10R 11着/12頭+3.1秒 03/18 園田8R 4着/7頭+1.3秒 01/07 園田9R 3着/9頭+1.3秒 12/17 園田4R 1着/11頭勝利 11/25 園田4R 3着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 142日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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。
11	ワンインザスカイ	下原理（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田6R 4着/10頭+1.6秒 07/23 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 5着/12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 3.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。
12	キャバリエクエスト	塩津璃（兵庫）	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田6R 6着/8頭+0.9秒 08/05 園田7R 5着/10頭+0.7秒 07/17 園田8R 7着/10頭 07/02 園田5R 6着/12頭 06/17 園田12R 5着/12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 21走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘイスト

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

2.6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

○11ワンインザスカイ

3.0倍

EV -23%

▲10ククナジンク

15.6倍

EV +114%

出走馬全12頭

◎7

ヘイスト

川原正（兵庫）

2.6倍

-31%

›

○11

ワンインザスカイ

下原理（兵庫）

3.0倍

-23%

›

▲10

ククナジンク

佐々世（兵庫）

15.6倍

+114%

›

△2

キラキラリ

山本咲（兵庫）

7.0倍

-13%

›

△12

キャバリエクエスト

塩津璃（兵庫）

16.2倍

+14%

›

△4

ダンスデミルリトン

永井孝（兵庫）

16.7倍

-26%

›

▽1

テクノエクスプレス

井上幹（兵庫）

17.2倍

-47%

›

▽9

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

21.7倍

-45%

›

×5

テイケイウェリナ

小牧太（兵庫）

20.5倍

-59%

›

▽6

トライファン

大山真（兵庫）

44.2倍

-45%

›

×3

クールフィールド

田野豊（兵庫）

28.2倍

-68%

›

▽8

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

232.4倍

+22%

›

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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

単勝 10 ククナジンク ¥100 実15.6倍期待値 +114% ❌不的中3着単勝 15.6倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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