園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウランケイ	永井孝（兵庫）	実14.6	B△ A△勝率5% EV-22% 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5走 08/12 園田5R 4着/10頭+0.6秒 07/22 園田2R 2着/9頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.3% / 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。
2	メイショウマグナ	土方颯（兵庫）	実3.5	B△ A▲勝率8% EV-72% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.8% / 期待値 -73% ※ 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	テーオータウンズ	吉村智（兵庫）	実2.2	B🌟◎ A🌟◎勝率48% EV+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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 66.5% (オッズ暗示: 45.5%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.4% / 期待値 +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	プレシャスストーン先行	佐々世（兵庫）	実88.0	B× A▽勝率1% EV-8% 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 8着/9頭+4.3秒 08/06 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/24 園田6R 8着/9頭+1.4秒 06/18 園田5R 5着/12頭+0.0秒 06/04 園田6R 7着/10頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% × 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 1.0% / 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。
5	ハッピーコールズ逃げ	塩津璃（兵庫）	実16.4	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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田6R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1秒 12/10 園田9R 8着/12頭+2.0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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.3% / 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。
6	アクイール	廣瀬航（兵庫）	実337.1	B× A▽勝率1% EV+114% 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 08/14 園田8R 10着/10頭+1.9秒 07/31 園田7R 5着/6頭+2.9秒 07/17 園田7R 6着/9頭 07/03 園田1R 4着/12頭 06/17 園田5R 6着/12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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -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 0.6% / 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。
7	ジュピターバローズ	小牧太（兵庫）	実3.8	B○ A○勝率23% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率40%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 40% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.7% / 期待値 -14% ※ 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	イザベラサンライズ	南部楓（兵庫）	実135.6	B× A▽勝率0% EV-41% 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7R 8着/10頭+2.5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 8.0着 (不振) ○ 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 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 -42% ※ 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	アグネスサンキ	山本咲（兵庫）	実88.7	B× A▽勝率1% EV-9% 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 08/14 園田8R 8着/10頭+1.7秒 07/31 園田7R 3着/6頭+2.1秒 07/16 園田6R 6着/10頭 07/02 園田3R 3着/12頭+0.0秒 06/04 園田2R 1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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -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 1.0% / 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。
10	エイシンジザイテン	杉浦健（兵庫）	実16.5	B▲ A△勝率5% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.4% / 期待値 -11% ※ 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	サンウイング	松木大（兵庫）	実56.5	B× A▽勝率2% EV+0% 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6R 3着/10頭+1.3秒 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10頭+0.0秒 05/13 園田8R 1着/4頭勝利
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 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -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 1.8% / 期待値 +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	ハッピーモンスター先行	竹村達（兵庫）	実53.6	B× A▽勝率2% EV+13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 園田5R 7着/10頭+2.9秒 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5着/10頭+0.0秒 05/14 園田2R 1着/9頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 0.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 +14% ※ 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 ◎

テーオータウンズ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+46%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ジュピターバローズ

3.8倍

EV +12%

▲A:△10エイシンジザイテン

16.5倍

EV -63%

出走馬全12頭

◎A:◎3

テーオータウンズ

吉村智（兵庫）

2.2倍

+46%

›

○A:○7

ジュピターバローズ

小牧太（兵庫）

3.8倍

+12%

›

▲A:△10

エイシンジザイテン

杉浦健（兵庫）

16.5倍

-63%

›

△A:▲2

メイショウマグナ

土方颯（兵庫）

3.5倍

-97%

›

△A:△1

メイショウランケイ

永井孝（兵庫）

14.6倍

-90%

›

△A:△5

ハッピーコールズ

塩津璃（兵庫）

16.4倍

-97%

›

×A:▽12

ハッピーモンスター

竹村達（兵庫）

53.6倍

-92%

›

×A:▽11

サンウイング

松木大（兵庫）

56.5倍

-99%

›

×A:▽4

プレシャスストーン

佐々世（兵庫）

88.0倍

-99%

›

×A:▽9

アグネスサンキ

山本咲（兵庫）

88.7倍

-99%

›

×A:▽8

イザベラサンライズ

南部楓（兵庫）

135.6倍

-99%

›

×A:▽6

アクイール

廣瀬航（兵庫）

337.1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

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メイショウランケイ	永井孝（兵庫）	実14.6	△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5走 08/12 園田5R 4着/10頭+0.6秒 07/22 園田2R 2着/9頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 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 5.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	メイショウマグナ	土方颯（兵庫）	実3.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3位 (上位評価) × 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 7.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
3	テーオータウンズ	吉村智（兵庫）	実2.2	🌟◎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（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	プレシャスストーン先行	佐々世（兵庫）	実88.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田9R 8着/9頭+4.3秒 08/06 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/24 園田6R 8着/9頭+1.4秒 06/18 園田5R 5着/12頭+0.0秒 06/04 園田6R 7着/10頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 38走で勝率 5% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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	ハッピーコールズ逃げ	塩津璃（兵庫）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田6R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1秒 12/10 園田9R 8着/12頭+2.0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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
6	アクイール	廣瀬航（兵庫）	実337.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 園田8R 10着/10頭+1.9秒 07/31 園田7R 5着/6頭+2.9秒 07/17 園田7R 6着/9頭 07/03 園田1R 4着/12頭 06/17 園田5R 6着/12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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +114% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (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	ジュピターバローズ	小牧太（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率40%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 40% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
8	イザベラサンライズ	南部楓（兵庫）	実135.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/20 園田7R 8着/10頭+2.5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 8.0着 (不振) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
9	アグネスサンキ	山本咲（兵庫）	実88.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/14 園田8R 8着/10頭+1.7秒 07/31 園田7R 3着/6頭+2.1秒 07/16 園田6R 6着/10頭 07/02 園田3R 3着/12頭+0.0秒 06/04 園田2R 1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 5.7着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	エイシンジザイテン	杉浦健（兵庫）	実16.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	サンウイング	松木大（兵庫）	実56.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田6R 3着/10頭+1.3秒 07/17 園田7R 4着/9頭+5.0秒 07/01 園田5R 3着/12頭 06/04 園田8R 6着/10頭+0.0秒 05/13 園田8R 1着/4頭勝利
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 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (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。
12	ハッピーモンスター先行	竹村達（兵庫）	実53.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 園田5R 7着/10頭+2.9秒 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5着/10頭+0.0秒 05/14 園田2R 1着/9頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

テーオータウンズ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ジュピターバローズ

3.8倍

EV -13%

▲2メイショウマグナ

3.5倍

EV -72%

出走馬全12頭

◎3

テーオータウンズ

吉村智（兵庫）

2.2倍

+6%

›

○7

ジュピターバローズ

小牧太（兵庫）

3.8倍

-13%

›

▲2

メイショウマグナ

土方颯（兵庫）

3.5倍

-72%

›

△10

エイシンジザイテン

杉浦健（兵庫）

16.5倍

-10%

›

△1

メイショウランケイ

永井孝（兵庫）

14.6倍

-22%

›

△5

ハッピーコールズ

塩津璃（兵庫）

16.4倍

-45%

›

▽12

ハッピーモンスター

竹村達（兵庫）

53.6倍

+13%

›

▽11

サンウイング

松木大（兵庫）

56.5倍

+0%

›

▽4

プレシャスストーン

佐々世（兵庫）

88.0倍

-8%

›

▽9

アグネスサンキ

山本咲（兵庫）

88.7倍

-9%

›

▽6

アクイール

廣瀬航（兵庫）

337.1倍

+114%

›

▽8

イザベラサンライズ

南部楓（兵庫）

135.6倍

-41%

›

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