園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビーザラキエスト	井上幹（兵庫）	実65.2	B× A▽勝率1% EV-49% 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8R 9着/10頭+2.1秒 07/10 園田1R 10着/11頭 06/24 園田8R 10着/10頭 06/03 園田12R 6着/12頭 05/22 園田12R 10着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -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 -49% ※ 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	チェリースカヤ追込	高畑皓（兵庫）	実46.0	B× A×勝率1% EV-53% 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6R 6着/9頭+1.5秒 08/13 園田7R 7着/10頭+0.9秒 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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) -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 1.0% / 期待値 -53% ※ 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	アセンディア先行	廣瀬航（兵庫）	推定—	B◎ A○勝率16% EV-70% 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 08/26 園田6R 2着/9頭+0.0秒 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 14% ○ 前走実績前走 2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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.9% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.2% / 期待値 -70% ※ 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	ヤクモドリーム逃げ	下原理（兵庫）	実6.3	B× A△勝率8% EV-47% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/19 園田5R 10着/10頭+6.2秒 08/07 園田9R 8着/8頭+2.3秒 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 0.2% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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。
5	アサカラヴラヴ逃げ	佐々世（兵庫）	実2.6	B▲ A◎勝率43% EV+12% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／105日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田6R 6着/12頭 05/13 園田7R 6着/9頭+1.1秒 04/15 園田6R 9着/12頭+1.3秒 04/01 園田9R 8着/12頭+1.2秒 10/10 園田12R 1着/12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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ 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 2.6% (オッズ暗示: 38.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.1% / 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。
6	ワンダーレイザー	高橋洸（兵庫）	実71.0	B× A▽勝率1% EV-32% 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6R 10着/10頭+2.0秒 07/29 園田6R 12着/12頭+2.9秒 07/08 園田7R 9着/9頭+1.0秒 06/18 園田5R 12着/12頭+7.0秒 05/27 園田7R 10着/10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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 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 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 0.9% / 期待値 -33% ※ 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	フェンネル	永井孝（兵庫）	実22.9	B△ A▽勝率3% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田4R 10着/12頭+3.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 4.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 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	リュウノヒナコ逃げ	塩津璃（兵庫）	実4.1	B△ A△勝率10% EV-60% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/05 園田10R 11着/12頭+1.1秒 07/23 園田6R 3着/12頭+0.8秒 06/26 園田4R 4着/8頭 06/03 園田5R 6着/12頭 05/06 園田4R 1着/12頭勝利
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 6.0着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 23走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 0.5% (オッズ暗示: 24.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 -61% ※ 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	マイティスカイ	竹村達（兵庫）	実10.0	B△ A△勝率5% EV-51% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田6R 7着/10頭+0.7秒 07/10 園田6R 7着/9頭 06/18 園田6R 1着/12頭 06/04 園田4R 7着/12頭 05/14 園田3R 5着/8頭+1.0秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 -52% ※ 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	ルクスアンジュ逃げ	土方颯（兵庫）	実3.5	B○ A▲勝率12% EV-58% 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0%と苦戦傾向）
前5走 08/26 園田5R 10着/10頭+4.1秒 08/07 園田7R 5着/8頭+1.1秒 07/29 園田9R 6着/9頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 28.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.0% / 期待値 -58% ※ 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 ○

アセンディア

騎手廣瀬航（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:▲10ルクスアンジュ

3.5倍

EV -76%

▲A:◎5アサカラヴラヴ

2.6倍

EV -93%

出走馬全10頭

◎A:○3

アセンディア

廣瀬航（兵庫）

—

›

○A:▲10

ルクスアンジュ

土方颯（兵庫）

3.5倍

-76%

›

▲A:◎5

アサカラヴラヴ

佐々世（兵庫）

2.6倍

-93%

›

△A:△9

マイティスカイ

竹村達（兵庫）

10.0倍

-93%

›

△A:△8

リュウノヒナコ

塩津璃（兵庫）

4.1倍

-98%

›

△A:▽7

フェンネル

永井孝（兵庫）

22.9倍

-89%

›

×A:△4

ヤクモドリーム

下原理（兵庫）

6.3倍

-98%

›

×A:×2

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

46.0倍

-99%

›

×A:▽1

ビーザラキエスト

井上幹（兵庫）

65.2倍

-99%

›

×A:▽6

ワンダーレイザー

高橋洸（兵庫）

71.0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。

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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

8R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビーザラキエスト	井上幹（兵庫）	実65.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/21 園田8R 9着/10頭+2.1秒 07/10 園田1R 10着/11頭 06/24 園田8R 10着/10頭 06/03 園田12R 6着/12頭 05/22 園田12R 10着/12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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	チェリースカヤ追込	高畑皓（兵庫）	実46.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18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8.0着と低調）
前5走 08/26 園田6R 6着/9頭+1.5秒 08/13 園田7R 7着/10頭+0.9秒 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6秒 07/22 園田5R 10着/12頭+4.3秒 07/08 園田7R 8着/9頭+3.0秒
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 18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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	アセンディア先行	廣瀬航（兵庫）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5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 08/26 園田6R 2着/9頭+0.0秒 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 14% ○ 前走実績前走 2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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.2% ※ 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	ヤクモドリーム逃げ	下原理（兵庫）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/19 園田5R 10着/10頭+6.2秒 08/07 園田9R 8着/8頭+2.3秒 07/23 園田9R 11着/12頭+1.5秒 07/10 園田7R 3着/10頭 06/25 園田8R 5着/8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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
5	アサカラヴラヴ逃げ	佐々世（兵庫）	実2.6	◎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（当競馬場12走で勝率25%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／105日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田6R 6着/12頭 05/13 園田7R 6着/9頭+1.1秒 04/15 園田6R 9着/12頭+1.3秒 04/01 園田9R 8着/12頭+1.2秒 10/10 園田12R 1着/12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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 43.1% (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。
6	ワンダーレイザー	高橋洸（兵庫）	実71.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/19 園田6R 10着/10頭+2.0秒 07/29 園田6R 12着/12頭+2.9秒 07/08 園田7R 9着/9頭+1.0秒 06/18 園田5R 12着/12頭+7.0秒 05/27 園田7R 10着/10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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	フェンネル	永井孝（兵庫）	実22.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／162日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田4R 10着/12頭+3.2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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 162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 3.3% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
8	リュウノヒナコ逃げ	塩津璃（兵庫）	実4.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/05 園田10R 11着/12頭+1.1秒 07/23 園田6R 3着/12頭+0.8秒 06/26 園田4R 4着/8頭 06/03 園田5R 6着/12頭 05/06 園田4R 1着/12頭勝利
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 6.0着 △ 当競馬場適性 46走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 23走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
9	マイティスカイ	竹村達（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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田6R 7着/10頭+0.7秒 07/10 園田6R 7着/9頭 06/18 園田6R 1着/12頭 06/04 園田4R 7着/12頭 05/14 園田3R 5着/8頭+1.0秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (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。
10	ルクスアンジュ逃げ	土方颯（兵庫）	実3.5	▲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0%と苦戦傾向）
前5走 08/26 園田5R 10着/10頭+4.1秒 08/07 園田7R 5着/8頭+1.1秒 07/29 園田9R 6着/9頭+1.9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アサカラヴラヴ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

+12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3アセンディア

—

EV —

▲10ルクスアンジュ

3.5倍

EV -58%

出走馬全10頭

◎5

アサカラヴラヴ

佐々世（兵庫）

2.6倍

+12%

›

○3

アセンディア

廣瀬航（兵庫）

—

›

▲10

ルクスアンジュ

土方颯（兵庫）

3.5倍

-58%

›

△8

リュウノヒナコ

塩津璃（兵庫）

4.1倍

-60%

›

△4

ヤクモドリーム

下原理（兵庫）

6.3倍

-47%

›

△9

マイティスカイ

竹村達（兵庫）

10.0倍

-51%

›

▽7

フェンネル

永井孝（兵庫）

22.9倍

-25%

›

×2

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

46.0倍

-53%

›

▽6

ワンダーレイザー

高橋洸（兵庫）

71.0倍

-32%

›

▽1

ビーザラキエスト

井上幹（兵庫）

65.2倍

-49%

›

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