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 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実166.0	B× A▽勝率1% EV-11% 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 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11頭+1.3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 8.3着 (不振) × 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 0.5% / 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。
2	ソシジ逃げ	竹村達（兵庫）	実25.9	B△ A▽勝率2% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田12R 9着/10頭+2.5秒 10/08 園田3R 4着/7頭+0.5秒 09/04 園田3R 1着/9頭勝利 08/06 園田6R 1着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 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。
3	イズジョーヒーロー自在	杉浦健（兵庫）	実26.2	B× A▽勝率4% EV-1% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/06 園田11R 7着/12頭+1.1秒 05/29 園田11R 9着/11頭 01/15 園田10R 8着/10頭+1.0秒 12/25 園田10R 4着/12頭+1.2秒 12/04 園田11R 5着/10頭+0.9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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -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。
4	アーニャワクワク逃げ	塩津璃（兵庫）	実21.5	B× A△勝率4% EV-6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/06 園田12R 12着/12頭+2.5秒 07/22 園田11R 10着/12頭+1.6秒 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6秒 12/11 園田5R 2着/12頭+0.3秒 11/27 園田10R 2着/12頭+0.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 4.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.4% / 期待値 -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	ヴェレノージ自在	永井孝（兵庫）	実60.4	B× A▽勝率2% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/14 園田10R 7着/10頭+0.8秒 05/05 園田9R 8着/9頭+1.0秒 04/16 園田10R 9着/12頭+2.4秒 03/26 園田10R 10着/11頭+2.4秒 07/17 園田3R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 期待値 -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。
6	フェアリータイザン自在	田野豊（兵庫）	実1.5	B◎ A○勝率24% EV-64% 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20走で勝率30%と適性高／同距離帯13走で勝率46%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田10R 1着/3頭 07/23 園田9R 3着/12頭+0.0秒 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 46% ◎ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 61.3% (オッズ暗示: 66.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.5% / 期待値 -65% ※ 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	ピンクマーベル	井上幹（兵庫）	実10.9	B△ A△勝率6% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田10R 8着/10頭+0.8秒 07/15 園田12R 1着/11頭 06/17 園田9R 2着/9頭 05/20 園田12R 8着/12頭+1.0秒 04/21 園田6R 4着/10頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 9.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -29% ※ 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	メイショウマサツラ自在推奨	山本咲（兵庫）	実7.3	B○ A◎勝率31% EV+123% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率40%と得意／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 07/24 園田12R 6着/11頭+0.8秒 07/10 園田12R 6着/12頭 06/17 園田10R 5着/9頭 05/20 園田12R 7着/12頭 04/21 園田12R 3着/10頭+0.2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 5.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 13.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.6% / 期待値 +124% ※ 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	リヨン	小谷哲（兵庫）	実190.1	B× A▽勝率1% EV0% 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12R 10着/12頭+2.2秒 08/12 園田7R 7着/9頭+2.9秒 07/10 園田12R 7着/12頭 ― ―
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -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。
10	ナムラパピ先行	小牧太（兵庫）	実27.2	B△ A▽勝率2% EV-33% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/19 園田12R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田9R 7着/9頭+2.3秒 07/24 園田10R 6着/10頭+0.3秒 07/01 園田8R 1着/11頭 06/10 園田9R 2着/9頭+0.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
11	ゼラスエフォーツ	佐々世（兵庫）	実8.9	B▲ A▲勝率14% EV+26% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/14 園田10R 10着/10頭+1.1秒 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9着/12頭 04/21 園田12R 7着/10頭+0.3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戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.2% / 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。
12	ミストルティン自在	南部楓（兵庫）	実12.1	B× A△勝率10% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田12R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 6着/11頭 06/17 園田10R 8着/9頭
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 4.3着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 27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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 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。

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 ○

フェアリータイザン

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8メイショウマサツラ

7.3倍

EV +50%

▲A:▲11ゼラスエフォーツ

8.9倍

EV -14%

出走馬全12頭

◎A:○6

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

1.5倍

-8%

›

○A:◎8

メイショウマサツラ

山本咲（兵庫）

7.3倍

+50%

›

▲A:▲11

ゼラスエフォーツ

佐々世（兵庫）

8.9倍

-14%

›

△A:▽2

ソシジ

竹村達（兵庫）

25.9倍

+6%

›

△A:△7

ピンクマーベル

井上幹（兵庫）

10.9倍

-71%

›

△A:▽10

ナムラパピ

小牧太（兵庫）

27.2倍

-77%

›

×A:△12

ミストルティン

南部楓（兵庫）

12.1倍

-95%

›

×A:△4

アーニャワクワク

塩津璃（兵庫）

21.5倍

-91%

›

×A:▽5

ヴェレノージ

永井孝（兵庫）

60.4倍

-92%

›

×A:▽3

イズジョーヒーロー

杉浦健（兵庫）

26.2倍

-97%

›

×A:▽1

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

166.0倍

-99%

›

×A:▽9

リヨン

小谷哲（兵庫）

190.1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 8 メイショウマサツラ ¥400 実7.3倍期待値 +50% 不的中3着単勝 7.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 メイショウマサツラ ¥100 実7.3倍期待値 +50% 不的中3着単勝 7.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m ダート820m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実166.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.3着と低調／62日ぶりの実戦）
前5走 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15頭+1.3秒 04/30 大井9R 8着/11頭+1.3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 8.3着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
2	ソシジ逃げ	竹村達（兵庫）	実25.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田12R 9着/10頭+2.5秒 10/08 園田3R 4着/7頭+0.5秒 09/04 園田3R 1着/9頭勝利 08/06 園田6R 1着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
3	イズジョーヒーロー自在	杉浦健（兵庫）	実26.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/06 園田11R 7着/12頭+1.1秒 05/29 園田11R 9着/11頭 01/15 園田10R 8着/10頭+1.0秒 12/25 園田10R 4着/12頭+1.2秒 12/04 園田11R 5着/10頭+0.9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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	アーニャワクワク逃げ	塩津璃（兵庫）	実21.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/06 園田12R 12着/12頭+2.5秒 07/22 園田11R 10着/12頭+1.6秒 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6秒 12/11 園田5R 2着/12頭+0.3秒 11/27 園田10R 2着/12頭+0.2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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.4% (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。
5	ヴェレノージ自在	永井孝（兵庫）	実60.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/14 園田10R 7着/10頭+0.8秒 05/05 園田9R 8着/9頭+1.0秒 04/16 園田10R 9着/12頭+2.4秒 03/26 園田10R 10着/11頭+2.4秒 07/17 園田3R 1着/11頭勝利
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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
6	フェアリータイザン自在	田野豊（兵庫）	実1.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場20走で勝率30%と適性高／同距離帯13走で勝率46%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/20 園田10R 1着/3頭 07/23 園田9R 3着/12頭+0.0秒 07/01 園田12R 10着/11頭 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 46% ◎ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
7	ピンクマーベル	井上幹（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田10R 8着/10頭+0.8秒 07/15 園田12R 1着/11頭 06/17 園田9R 2着/9頭 05/20 園田12R 8着/12頭+1.0秒 04/21 園田6R 4着/10頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (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。
8	メイショウマサツラ自在推奨	山本咲（兵庫）	実7.3	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率31% × オッズ7.3倍で期待値+123%の有力候補（当競馬場で勝率20%と相性良／同距離帯で勝率40%と得意／騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 07/24 園田12R 6着/11頭+0.8秒 07/10 園田12R 6着/12頭 06/17 園田10R 5着/9頭 05/20 園田12R 7着/12頭 04/21 園田12R 3着/10頭+0.2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 5.7着 ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.6% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
9	リヨン	小谷哲（兵庫）	実190.1	▽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8.0着と低調）
前5走 08/26 園田12R 10着/12頭+2.2秒 08/12 園田7R 7着/9頭+2.9秒 07/10 園田12R 7着/12頭 ― ―
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
10	ナムラパピ先行	小牧太（兵庫）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/19 園田12R 6着/10頭+1.4秒 08/06 園田9R 7着/9頭+2.3秒 07/24 園田10R 6着/10頭+0.3秒 07/01 園田8R 1着/11頭 06/10 園田9R 2着/9頭+0.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
11	ゼラスエフォーツ	佐々世（兵庫）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯13走で勝率31%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/14 園田10R 10着/10頭+1.1秒 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9着/12頭 04/21 園田12R 7着/10頭+0.3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戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 13走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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	ミストルティン自在	南部楓（兵庫）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田12R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 6着/11頭 06/17 園田10R 8着/9頭
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 4.3着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 27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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。

AIの本命

A推奨B推奨

メイショウマサツラ

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

7.3倍

AI期待値

+123%

買い目

¥500

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6フェアリータイザン

1.5倍

EV -64%

▲11ゼラスエフォーツ

8.9倍

EV +26%

出走馬全12頭

◎8

メイショウマサツラ

山本咲（兵庫）

7.3倍

+123%

›

○6

フェアリータイザン

田野豊（兵庫）

1.5倍

-64%

›

▲11

ゼラスエフォーツ

佐々世（兵庫）

8.9倍

+26%

›

△12

ミストルティン

南部楓（兵庫）

12.1倍

+21%

›

△7

ピンクマーベル

井上幹（兵庫）

10.9倍

-29%

›

△4

アーニャワクワク

塩津璃（兵庫）

21.5倍

-6%

›

▽3

イズジョーヒーロー

杉浦健（兵庫）

26.2倍

-1%

›

▽10

ナムラパピ

小牧太（兵庫）

27.2倍

-33%

›

▽2

ソシジ

竹村達（兵庫）

25.9倍

-49%

›

▽5

ヴェレノージ

永井孝（兵庫）

60.4倍

›

▽1

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

166.0倍

-11%

›

▽9

リヨン

小谷哲（兵庫）

190.1倍

›

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 8 メイショウマサツラ ¥400 実7.3倍期待値 +124% 不的中3着単勝 7.3倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 メイショウマサツラ ¥100 実7.3倍期待値 +124% 不的中3着単勝 7.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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