園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワレラホシノコ	永井孝（兵庫）	実3.8	B▲ A▲勝率9% EV-67% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/14 園田4R 2着/11頭+0.0秒 07/16 園田2R 3着/10頭 06/25 園田7R 3着/10頭 05/29 園田3R 2着/10頭 01/14 園田6R 5着/12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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.7% / 期待値 -67% ※ 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	クオンタムゲート差し	竹村達（兵庫）	実32.8	B△ A▽勝率3% EV-13% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 園田5R 7着/10頭+2.0秒 08/13 園田12R 11着/12頭+2.2秒 07/22 園田12R 2着/12頭+0.0秒 07/10 園田9R 9着/10頭 06/25 園田9R 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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -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 8位 / 勝率 2.6% / 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	ビカムキング逃げ	笹田知（兵庫）	実2.1	B○ A○勝率31% EV-33% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/21 園田10R 4着/9頭+1.4秒 07/30 園田12R 11着/12頭+2.1秒 07/10 園田9R 5着/10頭 06/03 園田9R 2着/10頭 05/13 園田5R 7着/10頭+2.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 47.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.4% / 期待値 -34% ※ 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	ユイアンゴロー	松木大（兵庫）	実90.7	B× A▽勝率1% EV+31% 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10R 9着/10頭+3.0秒 08/12 園田12R 10着/12頭+3.1秒 07/15 園田6R 7着/10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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 9位 / 勝率 1.5% / 期待値 +32% ※ 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	ヴァイスリヒト	南部楓（兵庫）	実11.8	B× A×勝率4% EV-52% 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12R 6着/10頭+1.2秒 07/31 園田5R 2着/9頭+0.5秒 07/17 園田5R 2着/10頭+1.0秒 07/03 園田4R 4着/10頭 06/05 園田3R 5着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 80走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 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 7位 / 勝率 4.0% / 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。
6	ママトモ	長尾翼（兵庫）	実15.1	B× A△勝率4% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 08/13 園田8R 9着/10頭+1.8秒 07/23 園田8R 5着/10頭+0.6秒 07/09 園田4R 4着/10頭 06/24 園田10R 8着/11頭 06/04 園田10R 9着/11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 6.0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 4% (やや苦戦) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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	テーオーコンドル	土方颯（兵庫）	実27.3	B△ A△勝率5% EV+40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田6R 5着/9頭+1.6秒 07/15 園田4R 2着/10頭 06/24 園田8R 8着/10頭 06/11 園田6R 7着/12頭 05/28 園田5R 8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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 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。
8	ラブユーサクラ自在	田野豊（兵庫）	実10.9	B△ A△勝率8% EV-11% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/20 園田5R 5着/10頭+0.7秒 07/29 園田4R 2着/10頭+1.2秒 07/10 園田3R 3着/10頭 05/29 園田3R 6着/10頭 05/05 園田3R 4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 3.3着 △ 当競馬場適性 69走で勝率 9% △ 距離適性同距離 62走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -11% ※ 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	グッドホース	小谷哲（兵庫）	実171.8	B× A▽勝率1% EV+95% 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5走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9秒 07/09 園田9R 6着/9頭 06/26 園田6R 6着/10頭+0.0秒 06/11 園田7R 6着/9頭 01/29 大井4R 5着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 +96% ※ 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	セキセイ差し	吉村智（兵庫）	実4.9	B◎ A◎勝率33% EV+62% 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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田4R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田5R 4着/9頭+1.5秒 01/08 園田9R 9着/10頭+0.5秒 12/23 園田8R 3着/10頭+1.2秒 12/03 園田7R 3着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 9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 24% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +331% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.0% (オッズ暗示: 20.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.2% / 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。

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 ◎

セキセイ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+331%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ビカムキング

2.1倍

EV -80%

▲A:▲1ワレラホシノコ

3.8倍

EV -95%

出走馬全10頭

◎A:◎10

セキセイ

吉村智（兵庫）

4.9倍

+331%

›

○A:○3

ビカムキング

笹田知（兵庫）

2.1倍

-80%

›

▲A:▲1

ワレラホシノコ

永井孝（兵庫）

3.8倍

-95%

›

△A:△7

テーオーコンドル

土方颯（兵庫）

27.3倍

-75%

›

△A:△8

ラブユーサクラ

田野豊（兵庫）

10.9倍

-95%

›

△A:▽2

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

32.8倍

-98%

›

×A:△6

ママトモ

長尾翼（兵庫）

15.1倍

-99%

›

×A:▽9

グッドホース

小谷哲（兵庫）

171.8倍

-92%

›

×A:×5

ヴァイスリヒト

南部楓（兵庫）

11.8倍

-99%

›

×A:▽4

ユイアンゴロー

松木大（兵庫）

90.7倍

-99%

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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

両モデルとも見送り

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワレラホシノコ	永井孝（兵庫）	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/14 園田4R 2着/11頭+0.0秒 07/16 園田2R 3着/10頭 06/25 園田7R 3着/10頭 05/29 園田3R 2着/10頭 01/14 園田6R 5着/12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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (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。
2	クオンタムゲート差し	竹村達（兵庫）	実32.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 園田5R 7着/10頭+2.0秒 08/13 園田12R 11着/12頭+2.2秒 07/22 園田12R 2着/12頭+0.0秒 07/10 園田9R 9着/10頭 06/25 園田9R 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 6.7着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
3	ビカムキング逃げ	笹田知（兵庫）	実2.1	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/21 園田10R 4着/9頭+1.4秒 07/30 園田12R 11着/12頭+2.1秒 07/10 園田9R 5着/10頭 06/03 園田9R 2着/10頭 05/13 園田5R 7着/10頭+2.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
4	ユイアンゴロー	松木大（兵庫）	実90.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/28 園田10R 9着/10頭+3.0秒 08/12 園田12R 10着/12頭+3.1秒 07/15 園田6R 7着/10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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (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	ヴァイスリヒト	南部楓（兵庫）	実11.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場80走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田12R 6着/10頭+1.2秒 07/31 園田5R 2着/9頭+0.5秒 07/17 園田5R 2着/10頭+1.0秒 07/03 園田4R 4着/10頭 06/05 園田3R 5着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 80走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% ○ 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 4.0% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ママトモ	長尾翼（兵庫）	実15.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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）
前5走 08/13 園田8R 9着/10頭+1.8秒 07/23 園田8R 5着/10頭+0.6秒 07/09 園田4R 4着/10頭 06/24 園田10R 8着/11頭 06/04 園田10R 9着/11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 6.0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 4% (やや苦戦) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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	テーオーコンドル	土方颯（兵庫）	実27.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/07 園田6R 5着/9頭+1.6秒 07/15 園田4R 2着/10頭 06/24 園田8R 8着/10頭 06/11 園田6R 7着/12頭 05/28 園田5R 8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 5.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	ラブユーサクラ自在	田野豊（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/20 園田5R 5着/10頭+0.7秒 07/29 園田4R 2着/10頭+1.2秒 07/10 園田3R 3着/10頭 05/29 園田3R 6着/10頭 05/05 園田3R 4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 3.3着 △ 当競馬場適性 69走で勝率 9% △ 距離適性同距離 62走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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	グッドホース	小谷哲（兵庫）	実171.8	▽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5走で勝ち無し）
前5走 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9秒 07/09 園田9R 6着/9頭 06/26 園田6R 6着/10頭+0.0秒 06/11 園田7R 6着/9頭 01/29 大井4R 5着/12頭+0.9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 5.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
10	セキセイ差し	吉村智（兵庫）	実4.9	◎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（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/13 園田4R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田5R 4着/9頭+1.5秒 01/08 園田9R 9着/10頭+0.5秒 12/23 園田8R 3着/10頭+1.2秒 12/03 園田7R 3着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 9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 24% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 33.2% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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

セキセイ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

4.9倍

AI期待値

+62%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ビカムキング

2.1倍

EV -33%

▲1ワレラホシノコ

3.8倍

EV -67%

出走馬全10頭

◎10

セキセイ

吉村智（兵庫）

4.9倍

+62%

›

○3

ビカムキング

笹田知（兵庫）

2.1倍

-33%

›

▲1

ワレラホシノコ

永井孝（兵庫）

3.8倍

-67%

›

△8

ラブユーサクラ

田野豊（兵庫）

10.9倍

-11%

›

△7

テーオーコンドル

土方颯（兵庫）

27.3倍

+40%

›

△6

ママトモ

長尾翼（兵庫）

15.1倍

-38%

›

×5

ヴァイスリヒト

南部楓（兵庫）

11.8倍

-52%

›

▽2

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

32.8倍

-13%

›

▽4

ユイアンゴロー

松木大（兵庫）

90.7倍

+31%

›

▽9

グッドホース

小谷哲（兵庫）

171.8倍

+95%

›

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