園田 11R 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

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマイルクラーク	田野豊（兵庫）	実2.6	B△ A○勝率15% EV-59% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場27走で勝率26%と適性高／同距離帯18走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田11R 5着/10頭+0.3秒 07/15 園田10R 2着/9頭 06/10 園田12R 1着/12頭 05/21 園田9R 3着/8頭 04/30 園田12R 1着/11頭勝利
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 27走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 38.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 期待値 -60% ※ 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	コヒロ逃げ	小牧太（兵庫）	実3.3	B○ A🌟◎勝率43% EV+43% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/02 園田7R 1着/8頭勝利 11/04 園田12R 3着/11頭+0.1秒 10/02 園田8R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 40% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 276日休養明け × 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 20.9% (オッズ暗示: 30.3%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.4% / 期待値 +43% ※ 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	タンバブショウ逃げ	竹村達（兵庫）	実18.7	B× A▽勝率3% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（65日ぶりの実戦）
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 期待値 -48% ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実158.0	B× A▽勝率0% EV-31% 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 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 123日休養明け × 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 -32% ※ 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	ウイングスオール自在推奨	笹田知（兵庫）	実6.2	B🌟◎ A△勝率12% EV-26% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率35% × オッズ6.2倍で期待値+119%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 07/31 園田9R 2着/8頭+0.0秒 07/01 園田10R 3着/10頭 06/03 園田10R 4着/12頭 04/28 園田10R 3着/11頭+0.3秒 04/02 園田12R 5着/12頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 35.3% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 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	ロングラスティング先行	吉村智（兵庫）	実16.0	B△ A△勝率4% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／86日ぶりの実戦）
前5走 06/10 園田10R 6着/9頭+3.0秒 05/28 園田11R 5着/12頭 05/05 園田11R 9着/12頭+3.7秒 04/14 園田9R 1着/11頭勝利 04/09 園田11R 8着/12頭+1.4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 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
7	ビスケット自在	板野央（兵庫）	実92.5	B× A▽勝率1% EV-38% 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 04/15 浦和4R 10着/11頭+2.6秒 03/29 浦和4R 4着/12頭+0.3秒 02/22 浦和3R 5着/11頭+1.0秒 01/05 川崎7R 12着/12頭+4.7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 6.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 872日休養明け × 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 -38% ※ 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	グランレイハート自在	塩津璃（兵庫）	実79.8	B× A▽勝率1% EV+6% 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11R 8着/8頭+4.0秒 08/06 園田12R 6着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 7着/12頭+1.1秒 07/09 園田11R 9着/12頭 05/20 園田10R 7着/11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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 1.3% / 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。
9	クイッククイーン	川原正（兵庫）	実13.6	B△ A△勝率5% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田11R 5着/9頭+0.4秒 08/05 園田11R 4着/10頭+0.3秒 07/16 園田10R 1着/10頭 07/02 園田9R 9着/10頭 06/11 園田12R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 13% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 7.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
10	フセノオーロラ	井上幹（兵庫）	実6.7	B▲ A▲勝率12% EV-17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率25%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田12R 1着/3頭 07/09 園田11R 3着/12頭 06/24 園田9R 3着/3頭 06/10 園田8R 1着/10頭 05/14 園田12R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 14.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 期待値 -18% ※ 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	トウケイタンホイザ追込	杉浦健（兵庫）	実120.0	B× A▽勝率1% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着／171日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 171日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 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	ドゥラルーナ逃げ	佐々世（兵庫）	実35.1	B× A▽勝率1% EV-47% 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 07/11 3110R 11着/11頭+9.0秒 06/27 312R 8着/9頭+2.5秒 06/14 317R 8着/8頭+3.8秒 05/30 311R 2着/9頭+0.1秒 05/17 318R 8着/10頭+2.7秒
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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 1.5% / 期待値 -48% ※ 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

B推奨Aモデル △

ウイングスオール

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

6.2倍

AI期待値

+119%

買い目

¥500

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2コヒロ

3.3倍

EV -30%

▲A:▲10フセノオーロラ

6.7倍

EV +40%

出走馬全12頭

◎A:△5

ウイングスオール

笹田知（兵庫）

6.2倍

+119%

›

○A:◎2

コヒロ

小牧太（兵庫）

3.3倍

-30%

›

▲A:▲10

フセノオーロラ

井上幹（兵庫）

6.7倍

+40%

›

△A:○1

スマイルクラーク

田野豊（兵庫）

2.6倍

-69%

›

△A:△6

ロングラスティング

吉村智（兵庫）

16.0倍

+10%

›

△A:△9

クイッククイーン

川原正（兵庫）

13.6倍

-65%

›

×A:▽3

タンバブショウ

竹村達（兵庫）

18.7倍

-71%

›

×A:▽11

トウケイタンホイザ

杉浦健（兵庫）

120.0倍

-84%

›

×A:▽12

ドゥラルーナ

佐々世（兵庫）

35.1倍

-99%

›

×A:▽8

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

79.8倍

-99%

›

×A:▽7

ビスケット

板野央（兵庫）

92.5倍

-99%

›

×A:▽4

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

158.0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 5 ウイングスオール ¥500 実6.2倍期待値 +119% ❌不的中2着単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマイルクラーク	田野豊（兵庫）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場27走で勝率26%と適性高／同距離帯18走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 園田11R 5着/10頭+0.3秒 07/15 園田10R 2着/9頭 06/10 園田12R 1着/12頭 05/21 園田9R 3着/8頭 04/30 園田12R 1着/11頭勝利
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 27走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 18走で勝率 33% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	コヒロ逃げ	小牧太（兵庫）	実3.3	🌟◎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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 12/02 園田7R 1着/8頭勝利 11/04 園田12R 3着/11頭+0.1秒 10/02 園田8R 1着/10頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 40% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 276日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 43.4% (オッズ暗示: 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。
3	タンバブショウ逃げ	竹村達（兵庫）	実18.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（65日ぶりの実戦）
前5走 07/01 園田10R 7着/10頭 06/10 園田12R 5着/12頭 01/14 園田9R 3着/9頭+0.9秒 01/03 園田10R 3着/12頭+0.3秒 12/18 園田11R 2着/12頭+1.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	シークレットロゴ	高橋洸（兵庫）	実158.0	▽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／123日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 123日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ウイングスオール自在推奨	笹田知（兵庫）	実6.2	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率21%）
前5走 07/31 園田9R 2着/8頭+0.0秒 07/01 園田10R 3着/10頭 06/03 園田10R 4着/12頭 04/28 園田10R 3着/11頭+0.3秒 04/02 園田12R 5着/12頭+0.4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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (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。
6	ロングラスティング先行	吉村智（兵庫）	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／86日ぶりの実戦）
前5走 06/10 園田10R 6着/9頭+3.0秒 05/28 園田11R 5着/12頭 05/05 園田11R 9着/12頭+3.7秒 04/14 園田9R 1着/11頭勝利 04/09 園田11R 8着/12頭+1.4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 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) × 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 4.3% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ビスケット自在	板野央（兵庫）	実92.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（872日ぶりの実戦）
前5走 04/15 浦和4R 10着/11頭+2.6秒 03/29 浦和4R 4着/12頭+0.3秒 02/22 浦和3R 5着/11頭+1.0秒 01/05 川崎7R 12着/12頭+4.7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 6.3着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 872日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	グランレイハート自在	塩津璃（兵庫）	実79.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田11R 8着/8頭+4.0秒 08/06 園田12R 6着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 7着/12頭+1.1秒 07/09 園田11R 9着/12頭 05/20 園田10R 7着/11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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 43走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
9	クイッククイーン	川原正（兵庫）	実13.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田11R 5着/9頭+0.4秒 08/05 園田11R 4着/10頭+0.3秒 07/16 園田10R 1着/10頭 07/02 園田9R 9着/10頭 06/11 園田12R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 13% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	フセノオーロラ	井上幹（兵庫）	実6.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24走で勝率25%と適性高／同距離帯13走で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田12R 1着/3頭 07/09 園田11R 3着/12頭 06/24 園田9R 3着/3頭 06/10 園田8R 1着/10頭 05/14 園田12R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (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	トウケイタンホイザ追込	杉浦健（兵庫）	実120.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着／171日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4秒 11/19 園田11R 10着/11頭+2.3秒 11/03 園田8R 10着/10頭+4.5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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 171日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
12	ドゥラルーナ逃げ	佐々世（兵庫）	実35.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/11 3110R 11着/11頭+9.0秒 06/27 312R 8着/9頭+2.5秒 06/14 317R 8着/8頭+3.8秒 05/30 311R 2着/9頭+0.1秒 05/17 318R 8着/10頭+2.7秒
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 9.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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

コヒロ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+43%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1スマイルクラーク

2.6倍

EV -59%

▲10フセノオーロラ

6.7倍

EV -17%

出走馬全12頭

◎2

コヒロ

小牧太（兵庫）

3.3倍

+43%

›

○1

スマイルクラーク

田野豊（兵庫）

2.6倍

-59%

›

▲10

フセノオーロラ

井上幹（兵庫）

6.7倍

-17%

›

△5

ウイングスオール

笹田知（兵庫）

6.2倍

-26%

›

△9

クイッククイーン

川原正（兵庫）

13.6倍

-29%

›

△6

ロングラスティング

吉村智（兵庫）

16.0倍

-31%

›

▽3

タンバブショウ

竹村達（兵庫）

18.7倍

-48%

›

▽12

ドゥラルーナ

佐々世（兵庫）

35.1倍

-47%

›

▽8

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

79.8倍

+6%

›

▽11

トウケイタンホイザ

杉浦健（兵庫）

120.0倍

+0%

›

▽7

ビスケット

板野央（兵庫）

92.5倍

-38%

›

▽4

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

158.0倍

-31%

›

💡 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 5 ウイングスオール ¥500 実6.2倍期待値 -26% ❌不的中2着単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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