園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィフスドア	杉浦健（兵庫）	実8.6	B◎ A△勝率11% EV-9% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/13 園田1R 3着/10頭+0.9秒 07/31 園田2R 2着/8頭+0.3秒 07/08 園田1R 2着/9頭+2.0秒 06/17 園田4R 8着/11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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4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 16% ○ 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) +254% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.2% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.6% / 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。
2	イヤーズストレイト自在	高畑皓（兵庫）	実95.9	B× A▽勝率2% EV+64% 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12R 8着/10頭+1.6秒 08/06 園田5R 7着/10頭+2.6秒 07/22 園田5R 6着/12頭+2.4秒 07/09 園田6R 5着/9頭 06/17 園田5R 5着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 78走で勝率 6% △ 距離適性同距離 76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 9位 / 勝率 1.7% / 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。
3	タスマンハイウェイ	永井孝（兵庫）	実143.4	B× A▽勝率1% EV+30% 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 9着/9頭+3.0秒 07/29 園田4R 10着/10頭+2.9秒 07/15 園田4R 10着/10頭+4.0秒 06/25 園田5R 12着/12頭 06/11 園田5R 12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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 54走で勝率 6% ○ 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 0.9% / 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。
4	アークリオーソ	下原理（兵庫）	実37.3	B× A▽勝率3% EV+16% 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4R 7着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 5着/12頭+1.3秒 07/03 園田9R 10着/12頭 06/05 園田6R 6着/9頭 05/22 園田12R 5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41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 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 +16% ※ 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	スマートキャノン	松木大（兵庫）	推定—	B× A△勝率7% EV-91% 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5R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田6R 9着/10頭 07/02 園田12R 10着/11頭 06/12 園田7R 5着/10頭 05/29 園田6R 4着/9頭+0.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 9% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% ○ 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 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 -91% ※ 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	クリノアチーバー自在	田野豊（兵庫）	実2.9	B△ A○勝率22% EV-36% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 08/07 園田6R 2着/9頭+0.3秒 07/23 園田5R 4着/12頭+0.8秒 04/09 園田5R 6着/10頭+1.0秒 03/18 園田7R 4着/10頭+0.9秒 11/12 園田2R 9着/10頭+2.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.0% / 期待値 -36% ※ 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	ランボーリープ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.9	B▲ A🌟◎勝率32% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 園田4R 4着/11頭+0.3秒 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利 09/04 園田8R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.1% (オッズ暗示: 52.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.2% / 期待値 -39% ※ 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	シマノダイヤモンド追込	長尾翼（兵庫）	実50.2	B△ A▽勝率3% EV+29% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場67走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は61走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田4R 5着/9頭+0.9秒 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9頭 06/25 園田7R 8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 4.7着 × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 期待値 +30% ※ 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	アロンジカフェ追込	廣瀬航（兵庫）	実6.1	B△ A▲勝率13% EV-23% 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8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 08/14 園田4R 3着/11頭+0.2秒 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12頭 05/29 園田9R 10着/10頭+4.0秒 05/04 園田3R 5着/8頭+2.4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 4.7着 × 当競馬場適性 8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 18% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 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。
10	クライオブジアース推奨	土方颯（兵庫）	実19.8	B○ A△勝率8% EV+53% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ19.8倍で期待値+517%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/21 園田12R 5着/10頭+1.1秒 08/07 園田5R 3着/9頭+0.6秒 07/17 園田5R 3着/10頭 06/10 園田6R 3着/9頭 05/29 園田2R 5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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +517% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 31.2% (オッズ暗示: 5.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 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。

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 △

フィフスドア

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

8.6倍

AI期待値

+254%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10クライオブジアース

19.8倍

EV +517%

▲A:◎7ランボーリープ

1.9倍

EV -63%

出走馬全10頭

◎A:△1

フィフスドア

杉浦健（兵庫）

8.6倍

+254%

›

○A:△10

クライオブジアース

土方颯（兵庫）

19.8倍

+517%

›

▲A:◎7

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.9倍

-63%

›

△A:○6

クリノアチーバー

田野豊（兵庫）

2.9倍

-81%

›

△A:▲9

アロンジカフェ

廣瀬航（兵庫）

6.1倍

-89%

›

△A:▽8

シマノダイヤモンド

長尾翼（兵庫）

50.2倍

-88%

›

×A:△5

スマートキャノン

松木大（兵庫）

—

›

×A:▽4

アークリオーソ

下原理（兵庫）

37.3倍

-99%

›

×A:▽2

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

95.9倍

-99%

›

×A:▽3

タスマンハイウェイ

永井孝（兵庫）

143.4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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 クライオブジアース ¥600 実19.8倍期待値 +518% ❌不的中6着単勝 19.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フィフスドア	杉浦健（兵庫）	実8.6	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 08/13 園田1R 3着/10頭+0.9秒 07/31 園田2R 2着/8頭+0.3秒 07/08 園田1R 2着/9頭+2.0秒 06/17 園田4R 8着/11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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4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 16% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.6% (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。
2	イヤーズストレイト自在	高畑皓（兵庫）	実95.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田12R 8着/10頭+1.6秒 08/06 園田5R 7着/10頭+2.6秒 07/22 園田5R 6着/12頭+2.4秒 07/09 園田6R 5着/9頭 06/17 園田5R 5着/12頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 78走で勝率 6% △ 距離適性同距離 76走で勝率 7% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
3	タスマンハイウェイ	永井孝（兵庫）	実143.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/19 園田4R 9着/9頭+3.0秒 07/29 園田4R 10着/10頭+2.9秒 07/15 園田4R 10着/10頭+4.0秒 06/25 園田5R 12着/12頭 06/11 園田5R 12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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 54走で勝率 6% ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	アークリオーソ	下原理（兵庫）	実37.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場53走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田4R 7着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 5着/12頭+1.3秒 07/03 園田9R 10着/12頭 06/05 園田6R 6着/9頭 05/22 園田12R 5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 53走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (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。
5	スマートキャノン	松木大（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/06 園田5R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田6R 9着/10頭 07/02 園田12R 10着/11頭 06/12 園田7R 5着/10頭 05/29 園田6R 4着/9頭+0.0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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 9% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% ※ 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。
6	クリノアチーバー自在	田野豊（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 08/07 園田6R 2着/9頭+0.3秒 07/23 園田5R 4着/12頭+0.8秒 04/09 園田5R 6着/10頭+1.0秒 03/18 園田7R 4着/10頭+0.9秒 11/12 園田2R 9着/10頭+2.9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 4.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.0% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
7	ランボーリープ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.9	🌟◎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（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/14 園田4R 4着/11頭+0.3秒 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利 09/04 園田8R 3着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 31走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ◎ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 32.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	シマノダイヤモンド追込	長尾翼（兵庫）	実50.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場67走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は61走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田4R 5着/9頭+0.9秒 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9頭 06/25 園田7R 8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 4.7着 × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
9	アロンジカフェ追込	廣瀬航（兵庫）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8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 08/14 園田4R 3着/11頭+0.2秒 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12頭 05/29 園田9R 10着/10頭+4.0秒 05/04 園田3R 5着/8頭+2.4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 4.7着 × 当競馬場適性 8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 18% ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.6% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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	クライオブジアース推奨	土方颯（兵庫）	実19.8	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+53%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/21 園田12R 5着/10頭+1.1秒 08/07 園田5R 3着/9頭+0.6秒 07/17 園田5R 3着/10頭 06/10 園田6R 3着/9頭 05/29 園田2R 5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戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ランボーリープ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6クリノアチーバー

2.9倍

EV -36%

▲9アロンジカフェ

6.1倍

EV -23%

出走馬全10頭

◎7

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.9倍

-38%

›

○6

クリノアチーバー

田野豊（兵庫）

2.9倍

-36%

›

▲9

アロンジカフェ

廣瀬航（兵庫）

6.1倍

-23%

›

△1

フィフスドア

杉浦健（兵庫）

8.6倍

-9%

›

△10

クライオブジアース

土方颯（兵庫）

19.8倍

+53%

›

△5

スマートキャノン

松木大（兵庫）

—

›

▽4

アークリオーソ

下原理（兵庫）

37.3倍

+16%

›

▽8

シマノダイヤモンド

長尾翼（兵庫）

50.2倍

+29%

›

▽2

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

95.9倍

+64%

›

▽3

タスマンハイウェイ

永井孝（兵庫）

143.4倍

+30%

›

💡 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 10 クライオブジアース ¥600 実19.8倍期待値 +54% ❌不的中6着単勝 19.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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