園田 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

10R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョーブラック	大山真（兵庫）	実64.3	B▽ A▽勝率2% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田10R 9着/12頭+3.7秒 07/24 園田12R 9着/11頭+1.7秒 06/18 園田8R 2着/8頭 05/28 園田12R 12着/12頭 05/05 園田5R 3着/10頭+0.4秒
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.7% / 期待値 +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。
2	チャンチャン	永井孝（兵庫）	実122.0	B× A▽勝率1% 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 08/05 園田12R 7着/12頭+2.2秒 07/16 園田10R 6着/10頭 07/01 園田9R 7着/10頭+3.0秒 06/18 園田10R 5着/9頭 05/27 園田12R 10着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し × 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 -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。
3	テーオーハリスン推奨	山本咲（兵庫）	実24.0	B▲ A▲勝率12% EV+182% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ24.0倍で期待値+130%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 08/21 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/29 園田12R 7着/11頭+2.6秒 07/02 園田7R 6着/7頭+1.0秒 06/17 園田11R 1着/10頭 06/05 園田9R 7着/7頭
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 5.3着 ○ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 4.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.8% / 期待値 +183% ※ 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	パリッドキャリア	吉村智（兵庫）	実1.9	B△ A◎勝率31% EV-40% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 園田12R 4着/12頭+0.9秒 03/25 園田12R 6着/12頭+0.6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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.3% / 期待値 -40% ※ 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	タガノヒモロギ逃げ	笹田知（兵庫）	実6.4	B△ A△勝率7% EV-55% 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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/08 園田8R 5着/7頭 05/06 園田8R 1着/10頭勝利 12/25 園田9R 3着/12頭+1.0秒 11/27 園田8R 2着/9頭+1.8秒 10/30 園田10R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% × 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 6.3% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -56% ※ 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	フーイナム先行	下原理（兵庫）	実53.0	B△ A▽勝率3% EV+59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 5着/8頭+1.8秒 08/07 園田12R 6着/10頭+1.2秒 07/11 316R 11着/12頭+1.9秒 06/13 315R 9着/12頭 05/31 316R 5着/10頭+0.5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 7.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.0% / 期待値 +59% ※ 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	ワンノブアス差し	小谷哲（兵庫）	実162.1	B× A▽勝率1% EV+4% 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 08/28 園田7R 6着/8頭+2.5秒 08/12 園田7R 6着/9頭+2.6秒 07/31 園田11R 8着/11頭+1.8秒 06/25 園田10R 5着/11頭 05/28 園田12R 9着/12頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.6% / 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。
8	ワーキングアセット自在	塩津璃（兵庫）	実53.1	B▽ A▽勝率3% EV+73% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 09/02 園田9R 6着/11頭+1.2秒 08/21 園田7R 7着/8頭+2.6秒 08/07 園田9R 2着/8頭+0.7秒 07/24 園田6R 1着/9頭勝利 07/09 園田4R 6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 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 +74% ※ 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	アドーネ逃げ	南部楓（兵庫）	実37.6	B▽ A△勝率5% EV+94% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 4着/8頭+1.4秒 08/06 園田9R 8着/9頭+2.7秒 07/24 園田10R 9着/10頭+1.7秒 05/28 園田7R 2着/10頭 05/13 園田5R 9着/10頭+3.3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 期待値 +95% ※ 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	チョッパスニー	廣瀬航（兵庫）	実3.8	B◎ A○勝率22% EV-17% 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14走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田6R 1着/9頭勝利 07/31 園田7R 1着/6頭勝利 07/17 園田7R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田5R 5着/12頭 06/11 園田5R 2着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +87% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 49.4% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.6% / 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	レディーペガサス	田野豊（兵庫）	実5.5	B○ A△勝率12% EV-35% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 園田5R 1着/10頭勝利 07/29 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/09 園田5R 4着/10頭 06/25 園田12R 3着/12頭 06/04 園田7R 4着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 44走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 18.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.7% / 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。
12	リボンピーチ自在	井上幹（兵庫）	実69.0	B▽ A▽勝率2% EV+49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 6着/8頭+2.2秒 08/07 園田12R 8着/10頭+2.4秒 07/16 園田10R 5着/10頭+0.0秒 06/25 園田10R 3着/11頭 11/19 園田10R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +50% ※ 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 ○

チョッパスニー

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+87%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△11レディーペガサス

5.5倍

EV +19%

▲A:▲3テーオーハリスン

24.0倍

EV +130%

出走馬全12頭

◎A:○10

チョッパスニー

廣瀬航（兵庫）

3.8倍

+87%

›

○A:△11

レディーペガサス

田野豊（兵庫）

5.5倍

+19%

›

▲A:▲3

テーオーハリスン

山本咲（兵庫）

24.0倍

+130%

›

△A:△5

タガノヒモロギ

笹田知（兵庫）

6.4倍

-59%

›

△A:◎4

パリッドキャリア

吉村智（兵庫）

1.9倍

-90%

›

△A:▽6

フーイナム

下原理（兵庫）

53.0倍

+52%

›

▽A:△9

アドーネ

南部楓（兵庫）

37.6倍

-29%

›

▽A:▽8

ワーキングアセット

塩津璃（兵庫）

53.1倍

-44%

›

▽A:▽1

ジョーブラック

大山真（兵庫）

64.3倍

-34%

›

▽A:▽12

リボンピーチ

井上幹（兵庫）

69.0倍

-29%

›

×A:▽2

チャンチャン

永井孝（兵庫）

122.0倍

-99%

›

×A:▽7

ワンノブアス

小谷哲（兵庫）

162.1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

単勝 3 テーオーハリスン ¥100 確定19.4倍期待値 +130% 的中1着確定 19.4倍1,940円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 テーオーハリスン ¥100 確定19.4倍期待値 +130% 的中1着確定 19.4倍1,940円

※ オッズは予測時点の値です。

10R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョーブラック	大山真（兵庫）	実64.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/13 園田10R 9着/12頭+3.7秒 07/24 園田12R 9着/11頭+1.7秒 06/18 園田8R 2着/8頭 05/28 園田12R 12着/12頭 05/05 園田5R 3着/10頭+0.4秒
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。
2	チャンチャン	永井孝（兵庫）	実122.0	▽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／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 08/05 園田12R 7着/12頭+2.2秒 07/16 園田10R 6着/10頭 07/01 園田9R 7着/10頭+3.0秒 06/18 園田10R 5着/9頭 05/27 園田12R 10着/12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 6.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	テーオーハリスン推奨	山本咲（兵庫）	実24.0	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率12% × オッズ24.0倍で期待値+182%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率18%と相性良／同距離帯で勝率17%）
前5走 08/21 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/29 園田12R 7着/11頭+2.6秒 07/02 園田7R 6着/7頭+1.0秒 06/17 園田11R 1着/10頭 06/05 園田9R 7着/7頭
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 5.3着 ○ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +182% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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	パリッドキャリア	吉村智（兵庫）	実1.9	◎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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 園田12R 4着/12頭+0.9秒 03/25 園田12R 6着/12頭+0.6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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.3% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	タガノヒモロギ逃げ	笹田知（兵庫）	実6.4	△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／63日ぶりの実戦）
前5走 07/08 園田8R 5着/7頭 05/06 園田8R 1着/10頭勝利 12/25 園田9R 3着/12頭+1.0秒 11/27 園田8R 2着/9頭+1.8秒 10/30 園田10R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
6	フーイナム先行	下原理（兵庫）	実53.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 5着/8頭+1.8秒 08/07 園田12R 6着/10頭+1.2秒 07/11 316R 11着/12頭+1.9秒 06/13 315R 9着/12頭 05/31 316R 5着/10頭+0.5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 7.3着 (不振) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
7	ワンノブアス差し	小谷哲（兵庫）	実162.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場37走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は35走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田7R 6着/8頭+2.5秒 08/12 園田7R 6着/9頭+2.6秒 07/31 園田11R 8着/11頭+1.8秒 06/25 園田10R 5着/11頭 05/28 園田12R 9着/12頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 37走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 35走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (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。
8	ワーキングアセット自在	塩津璃（兵庫）	実53.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 09/02 園田9R 6着/11頭+1.2秒 08/21 園田7R 7着/8頭+2.6秒 08/07 園田9R 2着/8頭+0.7秒 07/24 園田6R 1着/9頭勝利 07/09 園田4R 6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 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
9	アドーネ逃げ	南部楓（兵庫）	実37.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 4着/8頭+1.4秒 08/06 園田9R 8着/9頭+2.7秒 07/24 園田10R 9着/10頭+1.7秒 05/28 園田7R 2着/10頭 05/13 園田5R 9着/10頭+3.3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 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) +94% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.2% (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。
10	チョッパスニー	廣瀬航（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯14走で勝率43%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田6R 1着/9頭勝利 07/31 園田7R 1着/6頭勝利 07/17 園田7R 5着/9頭+0.0秒 06/24 園田5R 5着/12頭 06/11 園田5R 2着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 27走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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。
11	レディーペガサス	田野豊（兵庫）	実5.5	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 園田5R 1着/10頭勝利 07/29 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/09 園田5R 4着/10頭 06/25 園田12R 3着/12頭 06/04 園田7R 4着/10頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 44走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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。
12	リボンピーチ自在	井上幹（兵庫）	実69.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/21 園田7R 6着/8頭+2.2秒 08/07 園田12R 8着/10頭+2.4秒 07/16 園田10R 5着/10頭+0.0秒 06/25 園田10R 3着/11頭 11/19 園田10R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 2.2% (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。

AIの本命

AI評価1位

パリッドキャリア

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10チョッパスニー

3.8倍

EV -17%

▲3テーオーハリスン

24.0倍

EV +182%

出走馬全12頭

◎4

パリッドキャリア

吉村智（兵庫）

1.9倍

-40%

›

○10

チョッパスニー

廣瀬航（兵庫）

3.8倍

-17%

›

▲3

テーオーハリスン

山本咲（兵庫）

24.0倍

+182%

›

△11

レディーペガサス

田野豊（兵庫）

5.5倍

-35%

›

△5

タガノヒモロギ

笹田知（兵庫）

6.4倍

-55%

›

△9

アドーネ

南部楓（兵庫）

37.6倍

+94%

›

▽8

ワーキングアセット

塩津璃（兵庫）

53.1倍

+73%

›

▽6

フーイナム

下原理（兵庫）

53.0倍

+59%

›

▽12

リボンピーチ

井上幹（兵庫）

69.0倍

+49%

›

▽1

ジョーブラック

大山真（兵庫）

64.3倍

+9%

›

▽2

チャンチャン

永井孝（兵庫）

122.0倍

-15%

›

▽7

ワンノブアス

小谷哲（兵庫）

162.1倍

+4%

›

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

単勝 3 テーオーハリスン ¥100 確定19.4倍期待値 +183% 的中1着確定 19.4倍1,940円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 テーオーハリスン ¥100 確定19.4倍期待値 +183% 的中1着確定 19.4倍1,940円

※ オッズは予測時点の値です。

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