園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイイクスワリ自在	小谷周（兵庫）	実15.8	B× A×勝率3% EV-57% 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 08/14 園田4R 5着/11頭+0.7秒 07/30 園田4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -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 2.7% / 期待値 -57% ※ 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	アルザード	竹村達（兵庫）	実235.3	B× A▽勝率1% EV+78% 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 08/12 園田4R 7着/10頭+2.6秒 07/29 園田4R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田3R 7着/7頭 07/01 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/17 園田7R 7着/7頭+4.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% × 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 +78% ※ 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	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実7.9	B▲ A△勝率5% EV-58% 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／前走2着）
前5走 08/13 園田2R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 12.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.2% / 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。
4	カツ推奨	塩津璃（兵庫）	実6.9	B○ A○勝率21% EV+44% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 園田2R 2着/8頭+0.2秒 07/30 園田6R 8着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 4着/12頭 06/25 園田4R 6着/11頭 06/11 園田4R 3着/12頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.9% / 期待値 +44% ※ 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	コンチバンケット	杉浦健（兵庫）	実97.2	B× A▽勝率1% EV+22% 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 08/20 園田2R 8着/8頭+3.2秒 08/05 園田5R 10着/12頭+2.5秒 06/26 園田6R 9着/10頭+7.0秒 06/11 園田8R 8着/8頭 05/28 園田10R 10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 1.3% / 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。
6	ワンダーアンジェ自在	佐々世（兵庫）	実1.9	B◎ A◎勝率48% EV-7% 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／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/20 園田3R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田5R 3着/12頭+0.2秒 04/22 園田8R 2着/9頭+0.4秒 03/24 園田6R 3着/10頭+0.6秒 10/30 園田7R 7着/9頭+2.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +69% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 89.3% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 48.5% / 期待値 -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。
7	スマートクイーン	山本太（兵庫）	実12.7	B△ A△勝率5% EV-31% 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4R 6着/9頭+1.0秒 07/31 園田4R 4着/9頭+1.5秒 07/02 園田1R 2着/10頭+1.0秒 06/17 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 5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 4.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 7.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.4% / 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。
8	ホンキートンク	長尾翼（兵庫）	実19.4	B× A×勝率1% EV-72% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田3R 7着/8頭+0.8秒 07/23 園田4R 3着/12頭+0.8秒 07/10 園田4R 9着/10頭 06/18 園田7R 9着/12頭 05/28 園田10R 8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 6.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 21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: 5.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.4% / 期待値 -72% ※ 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	ヌーヴォルミエール差し	吉村智（兵庫）	実8.3	B△ A△勝率6% EV-52% 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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 園田3R 4着/8頭+0.5秒 08/05 園田5R 8着/12頭+1.3秒 07/23 園田4R 7着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 3着/11頭 06/04 園田6R 6着/10頭+4.0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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 13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 24% (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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 12.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 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	ラブリーローラー	土方颯（兵庫）	実7.2	B△ A▲勝率8% EV-41% 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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田2R 4着/8頭+0.4秒 07/23 園田4R 8着/12頭+1.5秒 07/10 園田1R 5着/11頭+1.0秒 06/25 園田4R 2着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 4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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 13.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.1% / 期待値 -42% ※ 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 ◎

ワンダーアンジェ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

+69%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○4カツ

6.9倍

EV -65%

▲A:△3グルーヴグルーヴ

7.9倍

EV -85%

出走馬全10頭

◎A:◎6

ワンダーアンジェ

佐々世（兵庫）

1.9倍

+69%

›

○A:○4

カツ

塩津璃（兵庫）

6.9倍

-65%

›

▲A:△3

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

7.9倍

-85%

›

△A:△9

ヌーヴォルミエール

吉村智（兵庫）

8.3倍

-85%

›

△A:△7

スマートクイーン

山本太（兵庫）

12.7倍

-77%

›

△A:▲10

ラブリーローラー

土方颯（兵庫）

7.2倍

-98%

›

×A:×8

ホンキートンク

長尾翼（兵庫）

19.4倍

-99%

›

×A:×1

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

15.8倍

-99%

›

×A:▽5

コンチバンケット

杉浦健（兵庫）

97.2倍

-99%

›

×A:▽2

アルザード

竹村達（兵庫）

235.3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 4 カツ ¥100 実6.9倍期待値 -65% 不的中6着単勝 6.9倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 13:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイイクスワリ自在	小谷周（兵庫）	実15.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/14 園田4R 5着/11頭+0.7秒 07/30 園田4R 6着/10頭+1.2秒 07/17 園田6R 7着/10頭+0.0秒 07/03 園田1R 6着/12頭 06/12 園田8R 10着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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	アルザード	竹村達（兵庫）	実235.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/12 園田4R 7着/10頭+2.6秒 07/29 園田4R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田3R 7着/7頭 07/01 園田5R 11着/12頭+2.0秒 06/17 園田7R 7着/7頭+4.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 39走で勝率 5% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実7.9	△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／前走2着）
前5走 08/13 園田2R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 4着/12頭+1.8秒 04/07 園田4R 4着/10頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	カツ推奨	塩津璃（兵庫）	実6.9	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/20 園田2R 2着/8頭+0.2秒 07/30 園田6R 8着/12頭+1.5秒 07/09 園田12R 4着/12頭 06/25 園田4R 6着/11頭 06/11 園田4R 3着/12頭+4.0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 4.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 20.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
5	コンチバンケット	杉浦健（兵庫）	実97.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/20 園田2R 8着/8頭+3.2秒 08/05 園田5R 10着/12頭+2.5秒 06/26 園田6R 9着/10頭+7.0秒 06/11 園田8R 8着/8頭 05/28 園田10R 10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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
6	ワンダーアンジェ自在	佐々世（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（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 08/20 園田3R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田5R 3着/12頭+0.2秒 04/22 園田8R 2着/9頭+0.4秒 03/24 園田6R 3着/10頭+0.6秒 10/30 園田7R 7着/9頭+2.3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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 48.5% (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。
7	スマートクイーン	山本太（兵庫）	実12.7	△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4R 6着/9頭+1.0秒 07/31 園田4R 4着/9頭+1.5秒 07/02 園田1R 2着/10頭+1.0秒 06/17 園田1R 6着/10頭 06/04 園田2R 5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 4.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
8	ホンキートンク	長尾翼（兵庫）	実19.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田3R 7着/8頭+0.8秒 07/23 園田4R 3着/12頭+0.8秒 07/10 園田4R 9着/10頭 06/18 園田7R 9着/12頭 05/28 園田10R 8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 6.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ヌーヴォルミエール差し	吉村智（兵庫）	実8.3	△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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/20 園田3R 4着/8頭+0.5秒 08/05 園田5R 8着/12頭+1.3秒 07/23 園田4R 7着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 3着/11頭 06/04 園田6R 6着/10頭+4.0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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 13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 24% (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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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	ラブリーローラー	土方颯（兵庫）	実7.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田2R 4着/8頭+0.4秒 07/23 園田4R 8着/12頭+1.5秒 07/10 園田1R 5着/11頭+1.0秒 06/25 園田4R 2着/11頭+0.0秒 06/11 園田4R 4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 5.7着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ワンダーアンジェ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-7%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4カツ

6.9倍

EV +44%

▲10ラブリーローラー

7.2倍

EV -41%

出走馬全10頭

◎6

ワンダーアンジェ

佐々世（兵庫）

1.9倍

-7%

›

○4

カツ

塩津璃（兵庫）

6.9倍

+44%

›

▲10

ラブリーローラー

土方颯（兵庫）

7.2倍

-41%

›

△9

ヌーヴォルミエール

吉村智（兵庫）

8.3倍

-52%

›

△7

スマートクイーン

山本太（兵庫）

12.7倍

-31%

›

△3

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

7.9倍

-58%

›

×1

タイイクスワリ

小谷周（兵庫）

15.8倍

-57%

›

×8

ホンキートンク

長尾翼（兵庫）

19.4倍

-72%

›

▽5

コンチバンケット

杉浦健（兵庫）

97.2倍

+22%

›

▽2

アルザード

竹村達（兵庫）

235.3倍

+78%

›

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

単勝 4 カツ ¥100 実6.9倍期待値 +44% 不的中6着単勝 6.9倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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