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 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンダーワック推奨	小谷哲（兵庫）	実8.4	B○ A○勝率9% EV-26% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率33% × オッズ8.4倍で期待値+180%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +180% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.4% (オッズ暗示: 11.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 8.8% / 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。
2	バイアスペクター	長尾翼（兵庫）	実128.8	B× A▽勝率0% 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1R 7着/9頭+1.3秒 07/29 園田1R 7着/10頭+1.7秒 07/09 園田1R 6着/9頭 06/18 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 9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 6.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -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 0.5% / 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。
3	メイショウクモジ逃げ	土方颯（兵庫）	実226.8	B× A▽勝率0% EV-16% 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1R 9着/10頭+2.6秒 08/06 園田1R 7着/9頭+2.4秒 07/24 園田1R 11着/12頭+4.1秒 07/10 園田2R 10着/10頭+0.0秒 06/26 園田1R 5着/9頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 59走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 67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 0.4% / 期待値 -17% ※ 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	ノルドステラ	永井孝（兵庫）	実32.1	B△ A△勝率2% 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 08/26 園田2R 2着/7頭+0.3秒 08/07 園田1R 9着/10頭+1.6秒 07/15 園田1R 10着/10頭 06/25 園田1R 5着/10頭 06/10 園田1R 4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15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 1.9% / 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	ブレッシングアイル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実3.3	B▲ A△勝率8% EV-75% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田3R 4着/8頭+0.3秒 06/10 園田2R 4着/9頭 05/15 園田3R 2着/8頭+0.2秒 04/16 園田2R 4着/10頭+1.3秒 03/24 園田1R 4着/10頭+2.1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 3.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ○ ローテーション 15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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 30.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.5% / 期待値 -75% ※ 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	クールブリエ差し	高畑皓（兵庫）	実38.7	B× A▽勝率2% 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 08/19 園田1R 4着/9頭+0.9秒 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0秒 05/29 園田1R 10着/10頭 05/07 園田1R 7着/10頭+2.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 52走で勝率 6% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 -38% ※ 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	ハワイアンセーラ先行	竹村達（兵庫）	実147.5	B× A▽勝率1% EV+10% 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 08/27 園田1R 8着/9頭+2.2秒 08/13 園田1R 7着/10頭+3.5秒 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30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 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 0.7% / 期待値 +10% ※ 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	ハギノメルヴェイユ	小牧太（兵庫）	実1.8	B◎ A◎勝率67% EV+21% 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34%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 66.2% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 67.4% / 期待値 +21% ※ 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	ミッドナイトフライ先行	山本咲（兵庫）	実38.4	B△ A△勝率3% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 園田1R 3着/10頭+1.7秒 08/06 園田6R 7着/10頭+2.6秒 06/18 園田6R 8着/12頭 06/04 園田4R 8着/12頭 05/14 園田3R 2着/8頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 11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 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 2.9% / 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。
10	タッタタラリラ	山本太（兵庫）	実5.5	B△ A▲勝率8% EV-53% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/19 園田1R 2着/9頭+0.0秒 07/30 園田1R 3着/9頭+1.6秒 07/10 園田2R 9着/10頭 06/25 園田4R 3着/11頭+2.0秒 06/12 園田1R 10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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.4% / 期待値 -54% ※ 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 ◎

ハギノメルヴェイユ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ワンダーワック

8.4倍

EV +180%

▲A:△5ブレッシングアイル

3.3倍

EV -99%

出走馬全10頭

◎A:◎8

ハギノメルヴェイユ

小牧太（兵庫）

1.8倍

+19%

›

○A:○1

ワンダーワック

小谷哲（兵庫）

8.4倍

+180%

›

▲A:△5

ブレッシングアイル

廣瀬航（兵庫）

3.3倍

-99%

›

△A:▲10

タッタタラリラ

山本太（兵庫）

5.5倍

-99%

›

△A:△9

ミッドナイトフライ

山本咲（兵庫）

38.4倍

-94%

›

△A:△4

ノルドステラ

永井孝（兵庫）

32.1倍

-99%

›

×A:▽6

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

38.7倍

-99%

›

×A:▽2

バイアスペクター

長尾翼（兵庫）

128.8倍

-99%

›

×A:▽7

ハワイアンセーラ

竹村達（兵庫）

147.5倍

-99%

›

×A:▽3

メイショウクモジ

土方颯（兵庫）

226.8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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 ワンダーワック ¥600 確定5.0倍期待値 +181% 的中1着確定 5.0倍3,000円

※ オッズは予測時点の値です。

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワンダーワック推奨	小谷哲（兵庫）	実8.4	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	バイアスペクター	長尾翼（兵庫）	実128.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田1R 7着/9頭+1.3秒 07/29 園田1R 7着/10頭+1.7秒 07/09 園田1R 6着/9頭 06/18 園田1R 7着/10頭 06/04 園田1R 9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 6.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -39% (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。
3	メイショウクモジ逃げ	土方颯（兵庫）	実226.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場59走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は67走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/21 園田1R 9着/10頭+2.6秒 08/06 園田1R 7着/9頭+2.4秒 07/24 園田1R 11着/12頭+4.1秒 07/10 園田2R 10着/10頭+0.0秒 06/26 園田1R 5着/9頭+0.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 59走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 67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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
4	ノルドステラ	永井孝（兵庫）	実32.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田2R 2着/7頭+0.3秒 08/07 園田1R 9着/10頭+1.6秒 07/15 園田1R 10着/10頭 06/25 園田1R 5着/10頭 06/10 園田1R 4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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15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 1.9% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	ブレッシングアイル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実3.3	△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41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は37走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田3R 4着/8頭+0.3秒 06/10 園田2R 4着/9頭 05/15 園田3R 2着/8頭+0.2秒 04/16 園田2R 4着/10頭+1.3秒 03/24 園田1R 4着/10頭+2.1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 3.3着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
6	クールブリエ差し	高畑皓（兵庫）	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 園田1R 4着/9頭+0.9秒 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0秒 05/29 園田1R 10着/10頭 05/07 園田1R 7着/10頭+2.4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 4.0着 △ 当競馬場適性 56走で勝率 5% △ 距離適性同距離 52走で勝率 6% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
7	ハワイアンセーラ先行	竹村達（兵庫）	実147.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/27 園田1R 8着/9頭+2.2秒 08/13 園田1R 7着/10頭+3.5秒 07/30 園田1R 7着/9頭+2.2秒 07/17 園田2R 10着/10頭+4.0秒 07/02 園田1R 3着/10頭+3.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (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。
8	ハギノメルヴェイユ	小牧太（兵庫）	実1.8	◎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34%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 67.4% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ミッドナイトフライ先行	山本咲（兵庫）	実38.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/21 園田1R 3着/10頭+1.7秒 08/06 園田6R 7着/10頭+2.6秒 06/18 園田6R 8着/12頭 06/04 園田4R 8着/12頭 05/14 園田3R 2着/8頭+0.5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 6.0着 × 当競馬場適性 11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 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	タッタタラリラ	山本太（兵庫）	実5.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/19 園田1R 2着/9頭+0.0秒 07/30 園田1R 3着/9頭+1.6秒 07/10 園田2R 9着/10頭 06/25 園田4R 3着/11頭+2.0秒 06/12 園田1R 10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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% (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。

AIの本命

AI評価1位

ハギノメルヴェイユ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ワンダーワック

8.4倍

EV -26%

▲10タッタタラリラ

5.5倍

EV -53%

出走馬全10頭

◎8

ハギノメルヴェイユ

小牧太（兵庫）

1.8倍

+21%

›

○1

ワンダーワック

小谷哲（兵庫）

8.4倍

-26%

›

▲10

タッタタラリラ

山本太（兵庫）

5.5倍

-53%

›

△5

ブレッシングアイル

廣瀬航（兵庫）

3.3倍

-75%

›

△9

ミッドナイトフライ

山本咲（兵庫）

38.4倍

+12%

›

△4

ノルドステラ

永井孝（兵庫）

32.1倍

-39%

›

▽6

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

38.7倍

-37%

›

▽7

ハワイアンセーラ

竹村達（兵庫）

147.5倍

+10%

›

▽2

バイアスペクター

長尾翼（兵庫）

128.8倍

-39%

›

▽3

メイショウクモジ

土方颯（兵庫）

226.8倍

-16%

›

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 1 ワンダーワック ¥600 確定5.0倍期待値 -26% 的中1着確定 5.0倍3,000円

※ オッズは予測時点の値です。

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