園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレールール	佐々世（兵庫）	実5.7	B△ A▲勝率12% EV-29% 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41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/13 園田7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12頭 05/21 園田6R 4着/12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 4.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 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。
2	キャスパインパクト	永井孝（兵庫）	実151.4	B× A▽勝率1% EV+3% 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2R 7着/9頭+2.0秒 07/30 園田3R 5着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 4着/12頭+0.0秒 06/24 園田6R 9着/10頭 06/05 園田1R 8着/11頭+5.0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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 11位 / 勝率 0.7% / 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	オーシンキャンディ自在	下原理（兵庫）	実6.0	B△ A△勝率8% EV-49% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/14 園田1R 5着/12頭+0.7秒 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0秒 04/15 園田4R 1着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -50% ※ 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	フェスティヴルキナ	竹村達（兵庫）	実55.1	B○ A△勝率3% EV+63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田2R 3着/9頭+1.2秒 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6着/10頭 06/03 園田4R 7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 3.7着 × 当競馬場適性 10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 4% (やや苦戦) ○ 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) +268% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 1.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 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。
5	ミルクアルファノ逃げ	小谷哲（兵庫）	実5.8	B▲ A○勝率13% EV-25% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／156日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田10R 5着/9頭+1.5秒 03/19 園田4R 1着/12頭勝利 01/14 園田2R 3着/8頭+0.2秒 01/02 園田3R 4着/12頭+0.4秒 12/17 園田3R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 156日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 17.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 12.8% / 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。
6	ハンバーグハマー差し	川原正（兵庫）	実15.9	B△ A△勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田7R 5着/10頭+0.1秒 07/22 園田6R 7着/12頭+1.6秒 07/02 園田3R 8着/12頭+3.0秒 05/27 園田5R 11着/12頭 05/13 園田7R 8着/9頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 57走で勝率 5% ▽ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 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	マスキュラー	高橋洸（兵庫）	実48.3	B× A▽勝率2% EV-1% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/19 園田6R 8着/10頭+1.0秒 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9頭 05/28 園田9R 5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -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。
8	フェーヴルブラン自在	高畑皓（兵庫）	実298.7	B× A▽勝率0% EV+3% 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 08/06 園田6R 8着/10頭+2.7秒 06/11 園田4R 10着/12頭 05/21 園田4R 7着/11頭 05/05 園田4R 3着/12頭+1.6秒 04/21 園田7R 7着/7頭+2.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 28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 0.3% / 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。
9	マダムレディバグ	杉浦健（兵庫）	実54.5	B× A×勝率1% EV-52% 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7R 8着/10頭+0.9秒 07/29 園田6R 9着/12頭+1.2秒 07/09 園田12R 5着/12頭 06/25 園田6R 2着/10頭+0.0秒 06/12 園田2R 2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 -52% ※ 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	エレガントフルール先行	田野豊（兵庫）	実15.8	B× A×勝率3% EV-54% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/19 園田2R 3着/9頭+0.0秒 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭 06/25 園田6R 4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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 6.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -54% ※ 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	モモノコトノハ自在	大山真（兵庫）	実1.8	B🌟◎ A🌟◎勝率51% EV-8% 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4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/21 園田8R 2着/10頭+0.7秒 07/30 園田3R 2着/12頭+0.4秒 06/16 川崎2R 6着/12頭 05/15 川崎4R 4着/9頭+1.9秒 04/10 川崎3R 6着/8頭+2.0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 3.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 87.8% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 50.8% / 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。
12	ヤシロスマイリー	南部楓（兵庫）	実55.6	B× A▽勝率2% EV-7% 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8R 4着/10頭+1.2秒 07/30 園田1R 9着/9頭+3.5秒 07/17 園田1R 9着/12頭 07/03 園田2R 9着/12頭+0.0秒 06/17 園田6R 10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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% × 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 1.7% / 期待値 -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 ◎

モモノコトノハ

騎手大山真（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4フェスティヴルキナ

55.1倍

EV +268%

▲A:○5ミルクアルファノ

5.8倍

EV -81%

出走馬全12頭

◎A:◎11

モモノコトノハ

大山真（兵庫）

1.8倍

+57%

›

○A:△4

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

55.1倍

+268%

›

▲A:○5

ミルクアルファノ

小谷哲（兵庫）

5.8倍

-81%

›

△A:▲1

グレールール

佐々世（兵庫）

5.7倍

-95%

›

△A:△3

オーシンキャンディ

下原理（兵庫）

6.0倍

-95%

›

△A:△6

ハンバーグハマー

川原正（兵庫）

15.9倍

-91%

›

×A:×10

エレガントフルール

田野豊（兵庫）

15.8倍

-97%

›

×A:▽7

マスキュラー

高橋洸（兵庫）

48.3倍

-91%

›

×A:×9

マダムレディバグ

杉浦健（兵庫）

54.5倍

-99%

›

×A:▽12

ヤシロスマイリー

南部楓（兵庫）

55.6倍

-99%

›

×A:▽2

キャスパインパクト

永井孝（兵庫）

151.4倍

-99%

›

×A:▽8

フェーヴルブラン

高畑皓（兵庫）

298.7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

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グレールール	佐々世（兵庫）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場41走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/13 園田7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12頭 05/21 園田6R 4着/12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 4.0着 × 当競馬場適性 41走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
2	キャスパインパクト	永井孝（兵庫）	実151.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田2R 7着/9頭+2.0秒 07/30 園田3R 5着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 4着/12頭+0.0秒 06/24 園田6R 9着/10頭 06/05 園田1R 8着/11頭+5.0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 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
3	オーシンキャンディ自在	下原理（兵庫）	実6.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/14 園田1R 5着/12頭+0.7秒 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0秒 04/15 園田4R 1着/12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 4.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 8.4% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	フェスティヴルキナ	竹村達（兵庫）	実55.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田2R 3着/9頭+1.2秒 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6着/10頭 06/03 園田4R 7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 3.7着 × 当競馬場適性 10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 4% (やや苦戦) ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
5	ミルクアルファノ逃げ	小谷哲（兵庫）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／156日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田10R 5着/9頭+1.5秒 03/19 園田4R 1着/12頭勝利 01/14 園田2R 3着/8頭+0.2秒 01/02 園田3R 4着/12頭+0.4秒 12/17 園田3R 3着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 156日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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	ハンバーグハマー差し	川原正（兵庫）	実15.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田7R 5着/10頭+0.1秒 07/22 園田6R 7着/12頭+1.6秒 07/02 園田3R 8着/12頭+3.0秒 05/27 園田5R 11着/12頭 05/13 園田7R 8着/9頭+1.5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 6.7着 △ 当競馬場適性 57走で勝率 5% ▽ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	マスキュラー	高橋洸（兵庫）	実48.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/19 園田6R 8着/10頭+1.0秒 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9頭 05/28 園田9R 5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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
8	フェーヴルブラン自在	高畑皓（兵庫）	実298.7	▽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8.3着と低調）
前5走 08/06 園田6R 8着/10頭+2.7秒 06/11 園田4R 10着/12頭 05/21 園田4R 7着/11頭 05/05 園田4R 3着/12頭+1.6秒 04/21 園田7R 7着/7頭+2.1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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.3% (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。
9	マダムレディバグ	杉浦健（兵庫）	実54.5	×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5%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田7R 8着/10頭+0.9秒 07/29 園田6R 9着/12頭+1.2秒 07/09 園田12R 5着/12頭 06/25 園田6R 2着/10頭+0.0秒 06/12 園田2R 2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
10	エレガントフルール先行	田野豊（兵庫）	実15.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/19 園田2R 3着/9頭+0.0秒 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭 06/25 園田6R 4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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
11	モモノコトノハ自在	大山真（兵庫）	実1.8	🌟◎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4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/21 園田8R 2着/10頭+0.7秒 07/30 園田3R 2着/12頭+0.4秒 06/16 川崎2R 6着/12頭 05/15 川崎4R 4着/9頭+1.9秒 04/10 川崎3R 6着/8頭+2.0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 3.3着 ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.8% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
12	ヤシロスマイリー	南部楓（兵庫）	実55.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/30 園田1R 9着/9頭+3.5秒 07/17 園田1R 9着/12頭 07/03 園田2R 9着/12頭+0.0秒 06/17 園田6R 10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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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

モモノコトノハ

騎手大山真（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ミルクアルファノ

5.8倍

EV -25%

▲1グレールール

5.7倍

EV -29%

出走馬全12頭

◎11

モモノコトノハ

大山真（兵庫）

1.8倍

-8%

›

○5

ミルクアルファノ

小谷哲（兵庫）

5.8倍

-25%

›

▲1

グレールール

佐々世（兵庫）

5.7倍

-29%

›

△3

オーシンキャンディ

下原理（兵庫）

6.0倍

-49%

›

△6

ハンバーグハマー

川原正（兵庫）

15.9倍

-32%

›

△4

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

55.1倍

+63%

›

×10

エレガントフルール

田野豊（兵庫）

15.8倍

-54%

›

▽7

マスキュラー

高橋洸（兵庫）

48.3倍

-1%

›

▽12

ヤシロスマイリー

南部楓（兵庫）

55.6倍

-7%

›

×9

マダムレディバグ

杉浦健（兵庫）

54.5倍

-52%

›

▽2

キャスパインパクト

永井孝（兵庫）

151.4倍

+3%

›

▽8

フェーヴルブラン

高畑皓（兵庫）

298.7倍

+3%

›

💡 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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