園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サトノグラン追込	山本咲（兵庫）	実12.4	B△ A△勝率6% EV-31% 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2%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/21 園田12R 4着/10頭+0.5秒 08/06 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/22 園田4R 4着/12頭+0.3秒 07/02 園田2R 3着/3頭 05/28 園田2R 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 3.7着 × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.5% / 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。
2	アストリット	井上幹（兵庫）	実103.6	B× A▽勝率1% EV-13% 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7R 7着/9頭+2.5秒 07/29 園田5R 9着/10頭+2.3秒 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 -14% ※ 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	アロハマウロア先行	田野豊（兵庫）	実1.4	B◎ A◎勝率50% EV-30% 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／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 04/23 園田8R 4着/9頭+1.6秒 04/09 園田11R 2着/12頭+0.1秒 01/08 園田5R 2着/12頭+0.4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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 139日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.2% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 49.5% / 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。
4	テクノラッシュ先行	廣瀬航（兵庫）	実88.7	B△ A▽勝率2% EV+35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／105日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 9着/10頭 04/28 園田8R 6着/9頭+1.9秒 04/09 園田8R 7着/8頭+1.3秒 03/17 園田9R 5着/11頭+1.6秒 ―
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 105日休養明け × 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: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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。
5	チョウハクタカ逃げ	山本太（兵庫）	実33.4	B× A△勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田4R 9着/9頭+2.2秒 08/12 園田5R 8着/10頭+2.2秒 07/24 園田6R 5着/9頭+0.5秒 07/09 園田9R 4着/9頭+6.0秒 06/05 園田2R 2着/10頭+0.0秒
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し × 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: 3.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.4% / 期待値 -19% ※ 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	サクラグラシュー	長尾翼（兵庫）	実58.9	B× A▽勝率2% EV+22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田5R 7着/10頭+1.3秒 07/09 園田4R 9着/10頭 06/25 園田5R 3着/12頭+1.0秒 06/10 園田4R 8着/12頭 05/21 園田10R 6着/12頭+1.0秒
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 6.3着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.1% / 期待値 +23% ※ 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	ミコカスターニャ逃げ	塩津璃（兵庫）	実6.0	B▲ A▲勝率12% EV-26% 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25%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／119日ぶりの実戦）
前5走 05/13 園田4R 4着/10頭+1.0秒 04/21 園田2R 3着/9頭+0.9秒 03/31 園田8R 4着/10頭+0.7秒 12/25 園田2R 1着/10頭勝利 09/05 園田9R 3着/10頭+1.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% △ ローテーション 119日休養明け × 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 4.9% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.3% / 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。
8	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実16.8	B△ A△勝率6% EV0% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9頭+0.0秒 05/06 園田8R 6着/10頭+1.3秒
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 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28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 0.2% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.9% / 期待値 -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。
9	メイショウウナバラ自在推奨	南部楓（兵庫）	実5.4	B○ A○勝率19% EV+4% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率41% × オッズ5.4倍で期待値+123%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 08/19 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒 03/19 園田1R 1着/9頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2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) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 41.4% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 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	フィーロ自在	松木大（兵庫）	実128.5	B× A▽勝率0% EV-37% 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4R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田5R 6着/10頭+0.8秒 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -37% ※ 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 ◎

アロハマウロア

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9メイショウウナバラ

5.4倍

EV +123%

▲A:▲7ミコカスターニャ

6.0倍

EV -70%

出走馬全10頭

◎A:◎3

アロハマウロア

田野豊（兵庫）

1.4倍

-25%

›

○A:○9

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

5.4倍

+123%

›

▲A:▲7

ミコカスターニャ

塩津璃（兵庫）

6.0倍

-70%

›

△A:△8

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

16.8倍

-96%

›

△A:△1

サトノグラン

山本咲（兵庫）

12.4倍

-99%

›

△A:▽4

テクノラッシュ

廣瀬航（兵庫）

88.7倍

-92%

›

×A:△5

チョウハクタカ

山本太（兵庫）

33.4倍

-98%

›

×A:▽6

サクラグラシュー

長尾翼（兵庫）

58.9倍

-96%

›

×A:▽2

アストリット

井上幹（兵庫）

103.6倍

-99%

›

×A:▽10

フィーロ

松木大（兵庫）

128.5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 9 メイショウウナバラ ¥700 実5.4倍期待値 +124% 不的中4着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サトノグラン追込	山本咲（兵庫）	実12.4	△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2%と苦戦傾向／同距離帯は52走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/21 園田12R 4着/10頭+0.5秒 08/06 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/22 園田4R 4着/12頭+0.3秒 07/02 園田2R 3着/3頭 05/28 園田2R 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 3.7着 × 当競馬場適性 63走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 52走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
2	アストリット	井上幹（兵庫）	実103.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/19 園田7R 7着/9頭+2.5秒 07/29 園田5R 9着/10頭+2.3秒 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10頭 05/29 園田2R 7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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
3	アロハマウロア先行	田野豊（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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 04/23 園田8R 4着/9頭+1.6秒 04/09 園田11R 2着/12頭+0.1秒 01/08 園田5R 2着/12頭+0.4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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 139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 49.5% (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。
4	テクノラッシュ先行	廣瀬航（兵庫）	実88.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／105日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 9着/10頭 04/28 園田8R 6着/9頭+1.9秒 04/09 園田8R 7着/8頭+1.3秒 03/17 園田9R 5着/11頭+1.6秒 ―
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (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。
5	チョウハクタカ逃げ	山本太（兵庫）	実33.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田4R 9着/9頭+2.2秒 08/12 園田5R 8着/10頭+2.2秒 07/24 園田6R 5着/9頭+0.5秒 07/09 園田9R 4着/9頭+6.0秒 06/05 園田2R 2着/10頭+0.0秒
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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
6	サクラグラシュー	長尾翼（兵庫）	実58.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 07/29 園田5R 7着/10頭+1.3秒 07/09 園田4R 9着/10頭 06/25 園田5R 3着/12頭+1.0秒 06/10 園田4R 8着/12頭 05/21 園田10R 6着/12頭+1.0秒
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 6.3着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 34走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (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。
7	ミコカスターニャ逃げ	塩津璃（兵庫）	実6.0	▲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25%と適性高／同距離帯12走で勝率25%／119日ぶりの実戦）
前5走 05/13 園田4R 4着/10頭+1.0秒 04/21 園田2R 3着/9頭+0.9秒 03/31 園田8R 4着/10頭+0.7秒 12/25 園田2R 1着/10頭勝利 09/05 園田9R 3着/10頭+1.3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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9頭+0.0秒 05/06 園田8R 6着/10頭+1.3秒
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 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
9	メイショウウナバラ自在推奨	南部楓（兵庫）	実5.4	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 08/19 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/05 園田6R 8着/10頭+2.2秒 04/22 園田5R 11着/11頭+2.5秒 03/31 園田7R 3着/9頭+0.8秒 03/19 園田1R 1着/9頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	フィーロ自在	松木大（兵庫）	実128.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田5R 6着/10頭+0.8秒 07/30 園田5R 6着/9頭+2.5秒 06/24 園田7R 8着/10頭+2.0秒 06/10 園田2R 1着/9頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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。

AIの本命

AI評価1位

アロハマウロア

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-30%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9メイショウウナバラ

5.4倍

EV +4%

▲7ミコカスターニャ

6.0倍

EV -26%

出走馬全10頭

◎3

アロハマウロア

田野豊（兵庫）

1.4倍

-30%

›

○9

メイショウウナバラ

南部楓（兵庫）

5.4倍

+4%

›

▲7

ミコカスターニャ

塩津璃（兵庫）

6.0倍

-26%

›

△8

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

16.8倍

›

△1

サトノグラン

山本咲（兵庫）

12.4倍

-31%

›

△5

チョウハクタカ

山本太（兵庫）

33.4倍

-18%

›

▽6

サクラグラシュー

長尾翼（兵庫）

58.9倍

+22%

›

▽4

テクノラッシュ

廣瀬航（兵庫）

88.7倍

+35%

›

▽2

アストリット

井上幹（兵庫）

103.6倍

-13%

›

▽10

フィーロ

松木大（兵庫）

128.5倍

-37%

›

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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 メイショウウナバラ ¥700 実5.4倍期待値 +5% 不的中4着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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