園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アングラー	田野豊（兵庫）	実7.9	B△ A△勝率5% EV-59% 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35走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/14 園田10R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田12R 2着/11頭+0.4秒 07/10 園田12R 3着/12頭 06/17 園田9R 4着/9頭 05/28 園田5R 1着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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 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 0.3% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 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	ココロネ差し	下原理（兵庫）	実36.4	B× A▽勝率2% EV-12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田12R 4着/10頭+0.9秒 07/24 園田10R 7着/10頭+0.9秒 07/10 園田12R 4着/12頭 06/10 園田10R 8着/9頭 05/13 園田11R 4着/12頭+1.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -13% ※ 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	スービーズ逃げ	井上幹（兵庫）	実45.8	B× A▽勝率2% EV-11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田10R 9着/12頭+1.6秒 03/18 園田12R 1着/12頭勝利 12/30 園田10R 5着/12頭+0.5秒 12/02 園田8R 3着/8頭+0.4秒 11/18 園田5R 5着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% × 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 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
4	エイシンホユプ逃げ	小牧太（兵庫）	推定—	B▲ A▲勝率8% EV-89% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯11走で勝率27%／騎手は近50戦で勝率38%）
前5走 08/12 園田10R 9着/10頭+2.2秒 03/25 園田12R 11着/12頭+1.4秒 01/13 園田8R 2着/11頭+0.5秒 12/17 園田5R 2着/12頭+0.2秒 11/20 園田12R 1着/12頭勝利
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 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ○ 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 0.9% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.2% / 期待値 -89% ※ 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	コパノジェームス差し	小谷周（兵庫）	実55.0	B× A▽勝率2% EV-15% 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7R 7着/10頭+0.5秒 07/30 園田10R 7着/12頭+1.3秒 07/15 園田9R 3着/10頭 06/13 315R 10着/12頭+2.0秒 05/16 315R 6着/12頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -15% ※ 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	コッコラーレ	大山真（兵庫）	実57.0	B× A▽勝率1% EV-40% 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7R 4着/10頭+0.4秒 07/10 園田12R 10着/12頭+2.0秒 06/17 園田9R 5着/9頭 05/22 園田7R 1着/8頭 01/08 園田12R 6着/12頭+0.9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 6.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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 1.0% / 期待値 -41% ※ 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	サウンドアンフィニ逃げ	佐々世（兵庫）	実23.2	B△ A▽勝率4% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 園田10R 6着/10頭+0.7秒 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7秒 07/01 園田12R 11着/11頭 06/17 園田10R 7着/9頭+1.0秒 01/03 園田9R 1着/12頭勝利
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) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -12% ※ 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	インパルスベラ追込	吉村智（兵庫）	実6.2	B○ A○勝率17% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/12 園田9R 2着/10頭+0.1秒 07/24 園田10R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田7R 4着/7頭+0.0秒 06/10 園田10R 4着/9頭+0.0秒 05/14 園田11R 9着/12頭+1.7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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 16.1%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.1% / 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	ハーティパーティ	塩津璃（兵庫）	実14.4	B× A△勝率4% EV-39% 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12R 7着/10頭+1.9秒 07/24 園田10R 3着/10頭+0.1秒 07/08 園田10R 1着/12頭 06/10 園田10R 5着/9頭 05/28 園田11R 9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 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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 6位 / 勝率 4.2% / 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。
10	シャナオウ	廣瀬航（兵庫）	実10.0	B△ A△勝率6% EV-36% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/05 園田12R 2着/12頭+0.1秒 07/01 園田9R 5着/10頭 06/10 園田12R 10着/12頭 05/21 園田9R 6着/8頭 05/04 園田10R 6着/9頭+2.5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 5.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.5% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.4% / 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。
11	ウインカグヤヒメ	川原正（兵庫）	実64.4	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田12R 1着/12頭勝利 07/15 園田5R 3着/12頭+2.0秒 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.8% / 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。
12	リマンシテ逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.5	B🌟◎ A🌟◎勝率47% EV-28% 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5走で勝率40%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田10R 2着/10頭+0.0秒 07/22 園田10R 2着/3頭 06/25 園田9R 2着/9頭 10/23 園田8R 1着/8頭勝利 09/03 園田3R 1着/5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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +45% (妙味あり) AI 予想勝率 96.7% (オッズ暗示: 66.7%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.5% / 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。

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 ◎

リマンシテ

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

+45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○8インパルスベラ

6.2倍

EV -93%

▲A:▲4エイシンホユプ

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:◎12

リマンシテ

杉浦健（兵庫）

1.5倍

+45%

›

○A:○8

インパルスベラ

吉村智（兵庫）

6.2倍

-93%

›

▲A:▲4

エイシンホユプ

小牧太（兵庫）

—

›

△A:△10

シャナオウ

廣瀬航（兵庫）

10.0倍

-94%

›

△A:△1

アングラー

田野豊（兵庫）

7.9倍

-98%

›

△A:▽7

サウンドアンフィニ

佐々世（兵庫）

23.2倍

-94%

›

×A:▽3

スービーズ

井上幹（兵庫）

45.8倍

-93%

›

×A:▽11

ウインカグヤヒメ

川原正（兵庫）

64.4倍

-91%

›

×A:▽2

ココロネ

下原理（兵庫）

36.4倍

-96%

›

×A:△9

ハーティパーティ

塩津璃（兵庫）

14.4倍

-99%

›

×A:▽5

コパノジェームス

小谷周（兵庫）

55.0倍

-99%

›

×A:▽6

コッコラーレ

大山真（兵庫）

57.0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

両モデルとも見送り

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アングラー	田野豊（兵庫）	実7.9	△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35走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/14 園田10R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田12R 2着/11頭+0.4秒 07/10 園田12R 3着/12頭 06/17 園田9R 4着/9頭 05/28 園田5R 1着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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 21日の間隔 (理想的) × 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 5.1% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
2	ココロネ差し	下原理（兵庫）	実36.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田12R 4着/10頭+0.9秒 07/24 園田10R 7着/10頭+0.9秒 07/10 園田12R 4着/12頭 06/10 園田10R 8着/9頭 05/13 園田11R 4着/12頭+1.5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 5.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
3	スービーズ逃げ	井上幹（兵庫）	実45.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/30 園田10R 9着/12頭+1.6秒 03/18 園田12R 1着/12頭勝利 12/30 園田10R 5着/12頭+0.5秒 12/02 園田8R 3着/8頭+0.4秒 11/18 園田5R 5着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 26走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	エイシンホユプ逃げ	小牧太（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯11走で勝率27%／騎手は近50戦で勝率38%）
前5走 08/12 園田10R 9着/10頭+2.2秒 03/25 園田12R 11着/12頭+1.4秒 01/13 園田8R 2着/11頭+0.5秒 12/17 園田5R 2着/12頭+0.2秒 11/20 園田12R 1着/12頭勝利
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 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% ※ 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。
5	コパノジェームス差し	小谷周（兵庫）	実55.0	▽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／同距離帯は8走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/14 園田7R 7着/10頭+0.5秒 07/30 園田10R 7着/12頭+1.3秒 07/15 園田9R 3着/10頭 06/13 315R 10着/12頭+2.0秒 05/16 315R 6着/12頭+1.3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 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
6	コッコラーレ	大山真（兵庫）	実57.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 08/14 園田7R 4着/10頭+0.4秒 07/10 園田12R 10着/12頭+2.0秒 06/17 園田9R 5着/9頭 05/22 園田7R 1着/8頭 01/08 園田12R 6着/12頭+0.9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 6.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
7	サウンドアンフィニ逃げ	佐々世（兵庫）	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 園田10R 6着/10頭+0.7秒 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7秒 07/01 園田12R 11着/11頭 06/17 園田10R 7着/9頭+1.0秒 01/03 園田9R 1着/12頭勝利
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) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	インパルスベラ追込	吉村智（兵庫）	実6.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/12 園田9R 2着/10頭+0.1秒 07/24 園田10R 2着/10頭+0.1秒 07/02 園田7R 4着/7頭+0.0秒 06/10 園田10R 4着/9頭+0.0秒 05/14 園田11R 9着/12頭+1.7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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.1% (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。
9	ハーティパーティ	塩津璃（兵庫）	実14.4	△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12R 7着/10頭+1.9秒 07/24 園田10R 3着/10頭+0.1秒 07/08 園田10R 1着/12頭 06/10 園田10R 5着/9頭 05/28 園田11R 9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 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
10	シャナオウ	廣瀬航（兵庫）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 08/05 園田12R 2着/12頭+0.1秒 07/01 園田9R 5着/10頭 06/10 園田12R 10着/12頭 05/21 園田9R 6着/8頭 05/04 園田10R 6着/9頭+2.5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 5.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 6.4% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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。
11	ウインカグヤヒメ	川原正（兵庫）	実64.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/13 園田12R 1着/12頭勝利 07/15 園田5R 3着/12頭+2.0秒 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
12	リマンシテ逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.5	🌟◎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5走で勝率40%と適性高／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/12 園田10R 2着/10頭+0.0秒 07/22 園田10R 2着/3頭 06/25 園田9R 2着/9頭 10/23 園田8R 1着/8頭勝利 09/03 園田3R 1着/5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 2.0着 (安定) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

リマンシテ

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8インパルスベラ

6.2倍

EV +6%

▲4エイシンホユプ

—

EV —

出走馬全12頭

◎12

リマンシテ

杉浦健（兵庫）

1.5倍

-28%

›

○8

インパルスベラ

吉村智（兵庫）

6.2倍

+6%

›

▲4

エイシンホユプ

小牧太（兵庫）

—

›

△10

シャナオウ

廣瀬航（兵庫）

10.0倍

-36%

›

△1

アングラー

田野豊（兵庫）

7.9倍

-59%

›

△9

ハーティパーティ

塩津璃（兵庫）

14.4倍

-39%

›

▽7

サウンドアンフィニ

佐々世（兵庫）

23.2倍

-11%

›

▽2

ココロネ

下原理（兵庫）

36.4倍

-12%

›

▽3

スービーズ

井上幹（兵庫）

45.8倍

-11%

›

▽5

コパノジェームス

小谷周（兵庫）

55.0倍

-15%

›

▽6

コッコラーレ

大山真（兵庫）

57.0倍

-40%

›

▽11

ウインカグヤヒメ

川原正（兵庫）

64.4倍

-46%

›

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