園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オキョンピー先行	山本太（兵庫）	実1.4	B○ A🌟◎勝率39% EV-44% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/09 園田5R 4着/10頭+0.5秒 03/19 園田7R 1着/9頭勝利 10/24 園田12R 4着/12頭+0.9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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 148日休養明け × 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 1.6% (オッズ暗示: 71.4%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 39.5% / 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。
2	ムーンセット逃げ	杉浦健（兵庫）	実47.3	B× A×勝率1% EV-62% 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5R 9着/10頭+2.0秒 07/31 園田5R 9着/9頭+3.8秒 06/18 園田5R 10着/12頭 06/03 園田7R 5着/10頭 05/13 園田4R 7着/10頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 0.8% / 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。
3	ワンダーエトワール追込	川原正（兵庫）	実6.6	B△ A△勝率8% EV-45% 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25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田2R 2着/10頭+0.3秒 07/17 園田4R 2着/10頭+3.0秒 05/28 園田1R 4着/10頭+4.0秒 05/04 園田6R 6着/6頭+3.1秒 04/16 園田3R 6着/10頭+2.6秒
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23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) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 15.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 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。
4	メイショウピスカリ	板野央（兵庫）	実37.9	B× A×勝率1% EV-61% 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 7着/10頭+1.3秒 08/07 園田6R 7着/9頭+2.4秒 07/08 園田7R 7着/9頭+0.0秒 06/05 園田5R 4着/9頭 05/22 園田9R 8着/11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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% △ 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) -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 -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。
5	ドリームチェイサー	塩津璃（兵庫）	実19.2	B× A△勝率2% EV-55% 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1R 4着/10頭+1.0秒 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 9着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37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) -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 2.3% / 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。
6	フロストシティ	土方颯（兵庫）	実10.4	B△ A△勝率5% EV-47% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田2R 5着/10頭 07/01 園田7R 5着/7頭 06/11 園田2R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田1R 3着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 9.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 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。
7	リザンテラ	渡瀬和（兵庫）	実37.2	B△ A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 園田4R 3着/10頭+0.9秒 07/30 園田2R 7着/10頭+1.1秒 07/16 園田1R 7着/10頭+2.0秒 06/26 園田2R 7着/10頭 06/12 園田5R 4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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.0% / 期待値 -25% ※ 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	レーヴァテイン	山本咲（兵庫）	推定—	B◎ A○勝率30% EV-56% 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100%と好調／前走勝利の勢い／244日ぶりの実戦）
前5走 01/03 園田6R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 244日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 96.9% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.3% / 期待値 -56% ※ 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	ウォニー	小谷哲（兵庫）	実21.4	B× A×勝率2% EV-51% 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 6着/9頭+1.4秒 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0秒 06/17 園田2R 8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 88走で勝率 6% △ 距離適性同距離 51走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 2.3% / 期待値 -51% ※ 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	マイネルトラキア差し	竹村達（兵庫）	実7.1	B▲ A▲勝率8% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12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 08/12 園田4R 2着/10頭+1.6秒 04/09 園田9R 4着/8頭+1.3秒 03/26 園田9R 6着/9頭+1.2秒 01/08 園田2R 6着/10頭+0.6秒 12/25 園田12R 7着/11頭+3.6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 4.0着 × 当競馬場適性 12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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -40% ※ 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 ○

レーヴァテイン

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1オキョンピー

1.4倍

EV -97%

▲A:▲10マイネルトラキア

7.1倍

EV -93%

出走馬全10頭

◎A:○8

レーヴァテイン

山本咲（兵庫）

—

›

○A:◎1

オキョンピー

山本太（兵庫）

1.4倍

-97%

›

▲A:▲10

マイネルトラキア

竹村達（兵庫）

7.1倍

-93%

›

△A:▽7

リザンテラ

渡瀬和（兵庫）

37.2倍

-80%

›

△A:△6

フロストシティ

土方颯（兵庫）

10.4倍

-99%

›

△A:△3

ワンダーエトワール

川原正（兵庫）

6.6倍

-99%

›

×A:△5

ドリームチェイサー

塩津璃（兵庫）

19.2倍

-99%

›

×A:×9

ウォニー

小谷哲（兵庫）

21.4倍

-99%

›

×A:×4

メイショウピスカリ

板野央（兵庫）

37.9倍

-99%

›

×A:×2

ムーンセット

杉浦健（兵庫）

47.3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。

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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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オキョンピー先行	山本太（兵庫）	実1.4	🌟◎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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/09 園田5R 4着/10頭+0.5秒 03/19 園田7R 1着/9頭勝利 10/24 園田12R 4着/12頭+0.9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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 148日休養明け × 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 39.5% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
2	ムーンセット逃げ	杉浦健（兵庫）	実47.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/20 園田5R 9着/10頭+2.0秒 07/31 園田5R 9着/9頭+3.8秒 06/18 園田5R 10着/12頭 06/03 園田7R 5着/10頭 05/13 園田4R 7着/10頭+1.9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	ワンダーエトワール追込	川原正（兵庫）	実6.6	△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25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田2R 2着/10頭+0.3秒 07/17 園田4R 2着/10頭+3.0秒 05/28 園田1R 4着/10頭+4.0秒 05/04 園田6R 6着/6頭+3.1秒 04/16 園田3R 6着/10頭+2.6秒
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23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 8.2% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
4	メイショウピスカリ	板野央（兵庫）	実37.9	×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 7着/10頭+1.3秒 08/07 園田6R 7着/9頭+2.4秒 07/08 園田7R 7着/9頭+0.0秒 06/05 園田5R 4着/9頭 05/22 園田9R 8着/11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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% △ 距離適性同距離 49走で勝率 6% △ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
5	ドリームチェイサー	塩津璃（兵庫）	実19.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場48走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田1R 4着/10頭+1.0秒 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0秒 06/03 園田1R 9着/10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 5.3着 × 当競馬場適性 48走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	フロストシティ	土方颯（兵庫）	実10.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田2R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田2R 5着/10頭 07/01 園田7R 5着/7頭 06/11 園田2R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田1R 3着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 45走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し ○ ローテーション 23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 5.1% (オッズ暗示: 9.6%) ※ 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。
7	リザンテラ	渡瀬和（兵庫）	実37.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 園田4R 3着/10頭+0.9秒 07/30 園田2R 7着/10頭+1.1秒 07/16 園田1R 7着/10頭+2.0秒 06/26 園田2R 7着/10頭 06/12 園田5R 4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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
8	レーヴァテイン	山本咲（兵庫）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／244日ぶりの実戦）
前5走 01/03 園田6R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 244日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.3% ※ 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	ウォニー	小谷哲（兵庫）	実21.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/19 園田4R 6着/9頭+1.4秒 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0秒 06/17 園田2R 8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 88走で勝率 6% △ 距離適性同距離 51走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
10	マイネルトラキア差し	竹村達（兵庫）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12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 08/12 園田4R 2着/10頭+1.6秒 04/09 園田9R 4着/8頭+1.3秒 03/26 園田9R 6着/9頭+1.2秒 01/08 園田2R 6着/10頭+0.6秒 12/25 園田12R 7着/11頭+3.6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 4.0着 × 当競馬場適性 12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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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

オキョンピー

騎手山本太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-44%

買い目

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全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8レーヴァテイン

—

EV —

▲10マイネルトラキア

7.1倍

EV -40%

出走馬全10頭

◎1

オキョンピー

山本太（兵庫）

1.4倍

-44%

›

○8

レーヴァテイン

山本咲（兵庫）

—

›

▲10

マイネルトラキア

竹村達（兵庫）

7.1倍

-40%

›

△3

ワンダーエトワール

川原正（兵庫）

6.6倍

-45%

›

△6

フロストシティ

土方颯（兵庫）

10.4倍

-47%

›

△5

ドリームチェイサー

塩津璃（兵庫）

19.2倍

-55%

›

×9

ウォニー

小谷哲（兵庫）

21.4倍

-51%

›

▽7

リザンテラ

渡瀬和（兵庫）

37.2倍

-24%

›

×4

メイショウピスカリ

板野央（兵庫）

37.9倍

-61%

›

×2

ムーンセット

杉浦健（兵庫）

47.3倍

-62%

›

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