園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジェロビート	山本咲（兵庫）	実9.5	B△ A△勝率10% EV-9% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/05 園田3R 4着/8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戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% × 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 2.1% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 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	ベリルブレード	土方颯（兵庫）	実130.1	B× A▽勝率1% EV+21% 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2R 7着/12頭+3.1秒 07/08 園田4R 10着/11頭+1.0秒 06/24 園田3R 5着/5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 0.9% / 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。
3	ニッポンセーラ	永井孝（兵庫）	実10.8	B△ A△勝率4% EV-55% 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0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田2R 5着/12頭+1.7秒 07/24 園田3R 4着/5頭+2.1秒 07/08 園田4R 6着/11頭 06/10 園田3R 4着/7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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 -55% ※ 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	ミルトアフター	廣瀬航（兵庫）	実6.2	B△ A▲勝率14% EV-11% 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2R 4着/6頭+1.6秒 06/10 園田3R 7着/7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 5.5着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.3% / 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。
5	ガミラスブイン	井上幹（兵庫）	実34.6	B× A▽勝率3% EV-8% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田3R 7着/8頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) × 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 0.0% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.7% / 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。
6	ビバムチャチョ推奨	笹田知（兵庫）	実8.2	B◎ A○勝率18% EV+50% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率91% × オッズ8.2倍で期待値+649%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/29 園田3R 4着/5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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +649% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.4% (オッズ暗示: 12.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.3% / 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。
7	ジャンクテレボウイ	長尾翼（兵庫）	実111.4	B× A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田2R 6着/6頭+2.9秒 08/05 園田3R 8着/8頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -20% ※ 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	モズハート	田野豊（兵庫）	実1.8	B○ A🌟◎勝率38% EV-31% 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 07/30 園田8R 5着/6頭+3.1秒 07/08 園田4R 3着/11頭 06/25 園田3R 4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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 2.6% (オッズ暗示: 55.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.2% / 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。
9	ロイヤルシェリー	大山真（兵庫）	実78.8	B× A▽勝率1% EV-6% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田3R 7着/8頭+2.2秒 07/31 園田3R 6着/6頭+3.4秒 07/09 園田3R 4着/5頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.2% / 期待値 -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	クラインアベニュー	松木大（兵庫）	実6.7	B▲ A△勝率6% EV-61% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 園田2R 3着/6頭+1.3秒 08/07 園田2R 7着/7頭+3.1秒 07/09 園田3R 5着/5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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 2.6% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.7% / 期待値 -62% ※ 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	ラスアルフラミンゴ	小谷哲（兵庫）	実59.4	B× A▽勝率3% EV+50% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田2R 6着/7頭+0.0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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
12	マソラ	山本太（兵庫）	実69.7	B× A▽勝率2% EV+26% 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）
前5走 08/21 園田3R 6着/8頭+2.1秒 07/31 園田3R 4着/6頭+1.8秒 07/08 園田4R 9着/11頭 06/25 園田3R 7着/10頭 06/03 園田3R 5着/5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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル ○

ビバムチャチョ

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

8.2倍

AI期待値

+649%

買い目

¥2,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8モズハート

1.8倍

EV -95%

▲A:△10クラインアベニュー

6.7倍

EV -82%

出走馬全12頭

◎A:○6

ビバムチャチョ

笹田知（兵庫）

8.2倍

+649%

›

○A:◎8

モズハート

田野豊（兵庫）

1.8倍

-95%

›

▲A:△10

クラインアベニュー

松木大（兵庫）

6.7倍

-82%

›

△A:△1

アンジェロビート

山本咲（兵庫）

9.5倍

-80%

›

△A:▲4

ミルトアフター

廣瀬航（兵庫）

6.2倍

-96%

›

△A:△3

ニッポンセーラ

永井孝（兵庫）

10.8倍

-97%

›

×A:▽7

ジャンクテレボウイ

長尾翼（兵庫）

111.4倍

-73%

›

×A:▽11

ラスアルフラミンゴ

小谷哲（兵庫）

59.4倍

-94%

›

×A:▽9

ロイヤルシェリー

大山真（兵庫）

78.8倍

-92%

›

×A:▽5

ガミラスブイン

井上幹（兵庫）

34.6倍

-98%

›

×A:▽12

マソラ

山本太（兵庫）

69.7倍

-96%

›

×A:▽2

ベリルブレード

土方颯（兵庫）

130.1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

A. 市場込みモデル

単勝 6 ビバムチャチョ ¥100 実8.2倍期待値 +649% ❌不的中4着単勝 8.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ビバムチャチョ ¥2,200 実8.2倍期待値 +649% ❌不的中4着単勝 8.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

2R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アンジェロビート	山本咲（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/05 園田3R 4着/8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戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ベリルブレード	土方颯（兵庫）	実130.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田2R 7着/12頭+3.1秒 07/08 園田4R 10着/11頭+1.0秒 06/24 園田3R 5着/5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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
3	ニッポンセーラ	永井孝（兵庫）	実10.8	△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0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田2R 5着/12頭+1.7秒 07/24 園田3R 4着/5頭+2.1秒 07/08 園田4R 6着/11頭 06/10 園田3R 4着/7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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ミルトアフター	廣瀬航（兵庫）	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/21 園田2R 4着/6頭+1.6秒 06/10 園田3R 7着/7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 5.5着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	ガミラスブイン	井上幹（兵庫）	実34.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田3R 7着/8頭 ― ― ― ―
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ビバムチャチョ推奨	笹田知（兵庫）	実8.2	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 07/29 園田3R 4着/5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 4.0着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
7	ジャンクテレボウイ	長尾翼（兵庫）	実111.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田2R 6着/6頭+2.9秒 08/05 園田3R 8着/8頭+0.0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 7.0着 (不振) △ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
8	モズハート	田野豊（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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/30 園田8R 5着/6頭+3.1秒 07/08 園田4R 3着/11頭 06/25 園田3R 4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 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 38.2% (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。
9	ロイヤルシェリー	大山真（兵庫）	実78.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田3R 7着/8頭+2.2秒 07/31 園田3R 6着/6頭+3.4秒 07/09 園田3R 4着/5頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
10	クラインアベニュー	松木大（兵庫）	実6.7	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 園田2R 3着/6頭+1.3秒 08/07 園田2R 7着/7頭+3.1秒 07/09 園田3R 5着/5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 5.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
11	ラスアルフラミンゴ	小谷哲（兵庫）	実59.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 園田2R 6着/7頭+0.0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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
12	マソラ	山本太（兵庫）	実69.7	▽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）
前5走 08/21 園田3R 6着/8頭+2.1秒 07/31 園田3R 4着/6頭+1.8秒 07/08 園田4R 9着/11頭 06/25 園田3R 7着/10頭 06/03 園田3R 5着/5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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

モズハート

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.8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

○6ビバムチャチョ

8.2倍

EV +50%

▲4ミルトアフター

6.2倍

EV -11%

出走馬全12頭

◎8

モズハート

田野豊（兵庫）

1.8倍

-31%

›

○6

ビバムチャチョ

笹田知（兵庫）

8.2倍

+50%

›

▲4

ミルトアフター

廣瀬航（兵庫）

6.2倍

-11%

›

△1

アンジェロビート

山本咲（兵庫）

9.5倍

-9%

›

△10

クラインアベニュー

松木大（兵庫）

6.7倍

-61%

›

△3

ニッポンセーラ

永井孝（兵庫）

10.8倍

-55%

›

▽5

ガミラスブイン

井上幹（兵庫）

34.6倍

-8%

›

▽11

ラスアルフラミンゴ

小谷哲（兵庫）

59.4倍

+50%

›

▽12

マソラ

山本太（兵庫）

69.7倍

+26%

›

▽9

ロイヤルシェリー

大山真（兵庫）

78.8倍

-6%

›

▽2

ベリルブレード

土方颯（兵庫）

130.1倍

+21%

›

▽7

ジャンクテレボウイ

長尾翼（兵庫）

111.4倍

-20%

›

💡 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。

▶ 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 6 ビバムチャチョ ¥100 実8.2倍期待値 +50% ❌不的中4着単勝 8.2倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ビバムチャチョ ¥2,200 実8.2倍期待値 +50% ❌不的中4着単勝 8.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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