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 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バイオサファイア	廣瀬航（兵庫）	実20.6	B× A×勝率2% EV-64% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田4R 4着/9頭+0.7秒 08/06 園田1R 2着/9頭+0.7秒 07/17 園田4R 7着/10頭 06/24 園田1R 5着/10頭 05/22 園田5R 7着/9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 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 期待値 -64% ※ 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	アモーレサンライズ逃げ	松木大（兵庫）	実5.5	B△ A▲勝率15% EV-15% 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8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 08/13 園田4R 6着/10頭+2.1秒 04/16 園田9R 7着/8頭+4.3秒 03/19 園田8R 4着/9頭+1.0秒 01/03 園田6R 3着/12頭+0.4秒 12/18 園田2R 1着/10頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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	ケンシロウニセイ追込	長尾翼（兵庫）	実21.2	B× A×勝率2% EV-63% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/21 園田4R 2着/10頭+0.9秒 08/07 園田4R 4着/9頭+0.5秒 07/23 園田1R 3着/12頭+0.7秒 07/08 園田1R 4着/9頭+5.0秒 06/17 園田4R 9着/11頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 期待値 -63% ※ 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	ヒーローエフエー逃げ	高橋洸（兵庫）	実95.5	B× A▽勝率1% EV-38% 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7R 7着/8頭+2.2秒 08/13 園田4R 8着/10頭+2.3秒 07/31 園田5R 8着/9頭+3.5秒 07/09 園田7R 6着/9頭+0.0秒 06/24 園田4R 11着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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 10位 / 勝率 0.6% / 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。
5	ヘルタースケルター	井上幹（兵庫）	実9.4	B△ A△勝率10% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 4着/10頭+1.0秒 07/29 園田6R 4着/12頭+0.7秒 07/08 園田12R 6着/11頭 06/18 園田6R 2着/12頭 06/04 園田4R 4着/12頭
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 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 5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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.1% / 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。
6	ブエイ自在	渡瀬和（兵庫）	実16.3	B× A▽勝率3% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/28 園田1R 2着/8頭+0.4秒 08/14 園田4R 6着/11頭+0.9秒 07/31 園田5R 6着/9頭+2.6秒 07/09 園田7R 7着/9頭 06/25 園田5R 11着/12頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 -46% ※ 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	ナムラダニー	下原理（兵庫）	実4.5	B○ A○勝率17% EV-23% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/20 園田4R 2着/9頭+0.1秒 07/30 園田2R 9着/10頭+1.9秒 07/15 園田2R 4着/10頭 06/25 園田2R 3着/10頭 06/04 園田3R 7着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 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。
8	イッシン推奨	杉浦健（兵庫）	実13.8	B▲ A△勝率8% EV+9% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率18% × オッズ13.8倍で期待値+151%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/19 園田4R 4着/9頭+0.4秒 07/29 園田4R 4着/10頭+1.2秒 07/08 園田7R 4着/9頭 06/17 園田5R 8着/12頭 05/27 園田7R 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 4.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 40走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.2% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.9% / 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。
9	アイサマン追込	永井孝（兵庫）	実16.7	B△ A△勝率4% EV-35% 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 08/20 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/31 園田2R 3着/8頭+0.5秒 04/29 園田4R 7着/10頭+1.0秒 04/14 園田2R 8着/10頭+2.1秒 03/31 園田2R 8着/10頭+1.7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 4.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 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。
10	タンタンドル先行	小牧太（兵庫）	実2.2	B◎ A◎勝率38% EV-15% 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5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/20 園田5R 8着/10頭+1.1秒 07/29 園田4R 5着/10頭+1.2秒 04/15 園田8R 7着/10頭+2.2秒 03/25 園田8R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田8R 3着/12頭+1.5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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.4% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.3% / 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。

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 ◎

タンタンドル

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ナムラダニー

4.5倍

EV -17%

▲A:△8イッシン

13.8倍

EV +151%

出走馬全10頭

◎A:◎10

タンタンドル

小牧太（兵庫）

2.2倍

-26%

›

○A:○7

ナムラダニー

下原理（兵庫）

4.5倍

-17%

›

▲A:△8

イッシン

杉浦健（兵庫）

13.8倍

+151%

›

△A:▲2

アモーレサンライズ

松木大（兵庫）

5.5倍

-3%

›

△A:△5

ヘルタースケルター

井上幹（兵庫）

9.4倍

-24%

›

△A:△9

アイサマン

永井孝（兵庫）

16.7倍

-49%

›

×A:×1

バイオサファイア

廣瀬航（兵庫）

20.6倍

-86%

›

×A:×3

ケンシロウニセイ

長尾翼（兵庫）

21.2倍

-86%

›

×A:▽6

ブエイ

渡瀬和（兵庫）

16.3倍

-97%

›

×A:▽4

ヒーローエフエー

高橋洸（兵庫）

95.5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 8 イッシン ¥200 確定16.3倍期待値 +152% 的中1着確定 16.3倍3,260円

※ 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 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バイオサファイア	廣瀬航（兵庫）	実20.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田4R 4着/9頭+0.7秒 08/06 園田1R 2着/9頭+0.7秒 07/17 園田4R 7着/10頭 06/24 園田1R 5着/10頭 05/22 園田5R 7着/9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 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	アモーレサンライズ逃げ	松木大（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8走で勝率25%と適性高／同距離帯8走で勝率25%）
前5走 08/13 園田4R 6着/10頭+2.1秒 04/16 園田9R 7着/8頭+4.3秒 03/19 園田8R 4着/9頭+1.0秒 01/03 園田6R 3着/12頭+0.4秒 12/18 園田2R 1着/10頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (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。
3	ケンシロウニセイ追込	長尾翼（兵庫）	実21.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/21 園田4R 2着/10頭+0.9秒 08/07 園田4R 4着/9頭+0.5秒 07/23 園田1R 3着/12頭+0.7秒 07/08 園田1R 4着/9頭+5.0秒 06/17 園田4R 9着/11頭+1.0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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
4	ヒーローエフエー逃げ	高橋洸（兵庫）	実95.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場50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7R 7着/8頭+2.2秒 08/13 園田4R 8着/10頭+2.3秒 07/31 園田5R 8着/9頭+3.5秒 07/09 園田7R 6着/9頭+0.0秒 06/24 園田4R 11着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 37走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
5	ヘルタースケルター	井上幹（兵庫）	実9.4	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/21 園田4R 4着/10頭+1.0秒 07/29 園田6R 4着/12頭+0.7秒 07/08 園田12R 6着/11頭 06/18 園田6R 2着/12頭 06/04 園田4R 4着/12頭
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 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 5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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	ブエイ自在	渡瀬和（兵庫）	実16.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場47走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/28 園田1R 2着/8頭+0.4秒 08/14 園田4R 6着/11頭+0.9秒 07/31 園田5R 6着/9頭+2.6秒 07/09 園田7R 7着/9頭 06/25 園田5R 11着/12頭+2.0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 4.7着 × 当競馬場適性 47走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 3.3% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
7	ナムラダニー	下原理（兵庫）	実4.5	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/20 園田4R 2着/9頭+0.1秒 07/30 園田2R 9着/10頭+1.9秒 07/15 園田2R 4着/10頭 06/25 園田2R 3着/10頭 06/04 園田3R 7着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
8	イッシン推奨	杉浦健（兵庫）	実13.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/19 園田4R 4着/9頭+0.4秒 07/29 園田4R 4着/10頭+1.2秒 07/08 園田7R 4着/9頭 06/17 園田5R 8着/12頭 05/27 園田7R 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 4.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 40走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
9	アイサマン追込	永井孝（兵庫）	実16.7	△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 08/20 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/31 園田2R 3着/8頭+0.5秒 04/29 園田4R 7着/10頭+1.0秒 04/14 園田2R 8着/10頭+2.1秒 03/31 園田2R 8着/10頭+1.7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 4.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ 前走実績前走 3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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.8% (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。
10	タンタンドル先行	小牧太（兵庫）	実2.2	◎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5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/20 園田5R 8着/10頭+1.1秒 07/29 園田4R 5着/10頭+1.2秒 04/15 園田8R 7着/10頭+2.2秒 03/25 園田8R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田8R 3着/12頭+1.5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 6.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

タンタンドル

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ナムラダニー

4.5倍

EV -23%

▲2アモーレサンライズ

5.5倍

EV -15%

出走馬全10頭

◎10

タンタンドル

小牧太（兵庫）

2.2倍

-15%

›

○7

ナムラダニー

下原理（兵庫）

4.5倍

-23%

›

▲2

アモーレサンライズ

松木大（兵庫）

5.5倍

-15%

›

△5

ヘルタースケルター

井上幹（兵庫）

9.4倍

-4%

›

△8

イッシン

杉浦健（兵庫）

13.8倍

+9%

›

△9

アイサマン

永井孝（兵庫）

16.7倍

-35%

›

▽6

ブエイ

渡瀬和（兵庫）

16.3倍

-46%

›

×1

バイオサファイア

廣瀬航（兵庫）

20.6倍

-64%

›

×3

ケンシロウニセイ

長尾翼（兵庫）

21.2倍

-63%

›

▽4

ヒーローエフエー

高橋洸（兵庫）

95.5倍

-38%

›

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 8 イッシン ¥200 確定16.3倍期待値 +9% 的中1着確定 16.3倍3,260円

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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