園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーモンブラン差し	南部楓（兵庫）	実37.1	B× A△勝率3% EV+5% 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 08/26 園田2R 3着/7頭+0.5秒 08/12 園田2R 7着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 3着/10頭+0.0秒 07/15 園田1R 7着/10頭 06/24 園田1R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 63走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61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) -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 2.8% / 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。
2	ビップピュアエース逃げ	大山真（兵庫）	実140.0	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 08/26 園田2R 7着/7頭+2.3秒 08/06 園田1R 4着/9頭+1.2秒 07/23 園田1R 11着/12頭+2.7秒 07/09 園田1R 4着/9頭 06/25 園田1R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ○ 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 0.8% / 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。
3	ベイサルシュート逃げ	佐々世（兵庫）	実70.9	B△ A▽勝率2% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田2R 6着/7頭+1.5秒 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12着/12頭 05/07 園田5R 11着/12頭+5.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
4	シュタイナー	高畑皓（兵庫）	実233.8	B× A▽勝率0% EV-35% 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 9着/10頭+2.3秒 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10着/10頭 06/18 園田1R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 65走で勝ち無し ○ 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 0.3% / 期待値 -35% ※ 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	カムフラージュ逃げ	笹田知（兵庫）	実2.8	B○ A○勝率30% EV-15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/20 園田5R 7着/10頭+0.8秒 07/29 園田4R 8着/10頭+2.5秒 01/14 園田7R 5着/10頭+0.3秒 12/29 園田7R 2着/7頭+0.3秒 12/09 園田1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.1% / 期待値 -16% ※ 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	タイキクロニクル	永井孝（兵庫）	実45.2	B▲ A▽勝率3% EV+15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田1R 6着/10頭+1.3秒 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭 06/25 園田2R 9着/10頭+3.0秒 06/10 園田2R 5着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。
7	アイアンムーン先行	松木大（兵庫）	実1.6	B◎ A◎勝率41% EV-34% 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（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/26 園田1R 3着/8頭+0.6秒 04/01 園田4R 3着/11頭+1.5秒 03/19 園田5R 2着/12頭+0.4秒 01/14 園田6R 7着/12頭+0.6秒 12/31 園田6R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 76.9% (オッズ暗示: 62.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.7% / 期待値 -35% ※ 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	ジョイブラック	小谷哲（兵庫）	実17.6	B△ A△勝率4% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 7着/10頭+2.0秒 08/07 園田4R 3着/9頭+0.4秒 07/17 園田5R 5着/10頭 07/03 園田4R 5着/10頭 06/05 園田2R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 63走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19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: 5.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 4.1% / 期待値 -28% ※ 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	ラロワイヤル	長尾翼（兵庫）	実6.9	B△ A▲勝率14% EV-4% 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48走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 4着/10頭+1.7秒 07/23 園田2R 7着/12頭+1.4秒 07/01 園田7R 4着/7頭 06/10 園田6R 4着/9頭 05/22 園田2R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27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 1.2% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.8% / 期待値 -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。
10	ダズリングアイス先行	塩津璃（兵庫）	実36.1	B× A△勝率3% EV+18% 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 08/26 園田2R 4着/7頭+0.6秒 08/12 園田1R 4着/10頭+3.8秒 07/29 園田1R 8着/10頭+1.8秒 07/15 園田1R 9着/10頭 06/26 園田1R 6着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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 5位 / 勝率 3.3% / 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。

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 ◎

アイアンムーン

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+22%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5カムフラージュ

2.8倍

EV -46%

▲A:▽6タイキクロニクル

45.2倍

EV +13%

出走馬全10頭

◎A:◎7

アイアンムーン

松木大（兵庫）

1.6倍

+22%

›

○A:○5

カムフラージュ

笹田知（兵庫）

2.8倍

-46%

›

▲A:▽6

タイキクロニクル

永井孝（兵庫）

45.2倍

+13%

›

△A:▲9

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

6.9倍

-91%

›

△A:△8

ジョイブラック

小谷哲（兵庫）

17.6倍

-98%

›

△A:▽3

ベイサルシュート

佐々世（兵庫）

70.9倍

-93%

›

×A:△10

ダズリングアイス

塩津璃（兵庫）

36.1倍

-99%

›

×A:△1

テーオーモンブラン

南部楓（兵庫）

37.1倍

-99%

›

×A:▽2

ビップピュアエース

大山真（兵庫）

140.0倍

-99%

›

×A:▽4

シュタイナー

高畑皓（兵庫）

233.8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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーモンブラン差し	南部楓（兵庫）	実37.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場63走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は61走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/26 園田2R 3着/7頭+0.5秒 08/12 園田2R 7着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 3着/10頭+0.0秒 07/15 園田1R 7着/10頭 06/24 園田1R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 63走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 61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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。
2	ビップピュアエース逃げ	大山真（兵庫）	実140.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 園田2R 7着/7頭+2.3秒 08/06 園田1R 4着/9頭+1.2秒 07/23 園田1R 11着/12頭+2.7秒 07/09 園田1R 4着/9頭 06/25 園田1R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ○ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	ベイサルシュート逃げ	佐々世（兵庫）	実70.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田2R 6着/7頭+1.5秒 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12着/12頭 05/07 園田5R 11着/12頭+5.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (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。
4	シュタイナー	高畑皓（兵庫）	実233.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は65走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/20 園田1R 9着/10頭+2.3秒 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10着/10頭 06/18 園田1R 6着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 65走で勝ち無し ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
5	カムフラージュ逃げ	笹田知（兵庫）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/20 園田5R 7着/10頭+0.8秒 07/29 園田4R 8着/10頭+2.5秒 01/14 園田7R 5着/10頭+0.3秒 12/29 園田7R 2着/7頭+0.3秒 12/09 園田1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
6	タイキクロニクル	永井孝（兵庫）	実45.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田1R 6着/10頭+1.3秒 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭 06/25 園田2R 9着/10頭+3.0秒 06/10 園田2R 5着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (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。
7	アイアンムーン先行	松木大（兵庫）	実1.6	◎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（同距離帯8走で勝率25%／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/26 園田1R 3着/8頭+0.6秒 04/01 園田4R 3着/11頭+1.5秒 03/19 園田5R 2着/12頭+0.4秒 01/14 園田6R 7着/12頭+0.6秒 12/31 園田6R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 40.7% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
8	ジョイブラック	小谷哲（兵庫）	実17.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場63走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 7着/10頭+2.0秒 08/07 園田4R 3着/9頭+0.4秒 07/17 園田5R 5着/10頭 07/03 園田4R 5着/10頭 06/05 園田2R 4着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 63走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	ラロワイヤル	長尾翼（兵庫）	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田1R 4着/10頭+1.7秒 07/23 園田2R 7着/12頭+1.4秒 07/01 園田7R 4着/7頭 06/10 園田6R 4着/9頭 05/22 園田2R 3着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 48走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
10	ダズリングアイス先行	塩津璃（兵庫）	実36.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田2R 4着/7頭+0.6秒 08/12 園田1R 4着/10頭+3.8秒 07/29 園田1R 8着/10頭+1.8秒 07/15 園田1R 9着/10頭 06/26 園田1R 6着/9頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.3% (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

アイアンムーン

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5カムフラージュ

2.8倍

EV -15%

▲9ラロワイヤル

6.9倍

EV -4%

出走馬全10頭

◎7

アイアンムーン

松木大（兵庫）

1.6倍

-34%

›

○5

カムフラージュ

笹田知（兵庫）

2.8倍

-15%

›

▲9

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

6.9倍

-4%

›

△8

ジョイブラック

小谷哲（兵庫）

17.6倍

-28%

›

△10

ダズリングアイス

塩津璃（兵庫）

36.1倍

+18%

›

△1

テーオーモンブラン

南部楓（兵庫）

37.1倍

+5%

›

▽6

タイキクロニクル

永井孝（兵庫）

45.2倍

+15%

›

▽3

ベイサルシュート

佐々世（兵庫）

70.9倍

+14%

›

▽2

ビップピュアエース

大山真（兵庫）

140.0倍

+8%

›

▽4

シュタイナー

高畑皓（兵庫）

233.8倍

-35%

›

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