園田 11R 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

11R 園田競馬場生誕記念幸せを運Ｂ１三ダ1400m ダート1400m　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アシャカデュメ	川原正（兵庫）	実2.4	B◎ A◎勝率35% EV-16% 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（同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 08/20 園田8R 2着/7頭+0.1秒 07/29 園田11R 5着/10頭+0.7秒 06/10 園田11R 3着/9頭 05/22 園田8R 2着/5頭+1.0秒 04/29 園田11R 2着/9頭+0.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 49.2% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.8% / 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。
2	ラブミーメアリー差し	吉村智（兵庫）	実3.1	B○ A○勝率26% EV-19% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 05/27 園田11R 4着/9頭 05/14 園田10R 1着/8頭勝利 04/29 園田11R 7着/9頭+1.0秒 04/08 園田11R 5着/12頭+0.5秒 03/17 園田11R 6着/10頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 106日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 46.5% (オッズ暗示: 32.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.9% / 期待値 -20% ※ 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	ビジュードネージュ逃げ	小谷周（兵庫）	実49.9	B△ A▽勝率2% EV-17% 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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 園田11R 6着/8頭+1.0秒 07/23 園田11R 8着/8頭+1.7秒 09/17 園田10R 1着/8頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.7% / 期待値 -18% ※ 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	デイドリームビーチ	渡瀬和（兵庫）	実156.8	B△ A▽勝率1% EV+41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 期待値 +41% ※ 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	ウインオーブ先行	下原理（兵庫）	実4.2	B▲ A▲勝率14% EV-40% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田8R 5着/7頭+0.3秒 07/29 園田11R 2着/10頭+0.2秒 07/09 園田8R 6着/7頭 10/08 園田11R 8着/12頭+2.9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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.1% / 期待値 -41% ※ 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	ナムラオリビア逃げ	塩津璃（兵庫）	実85.9	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 08/05 園田9R 7着/7頭+3.1秒 07/24 園田9R 6着/6頭+2.5秒 07/02 園田11R 5着/11頭+6.0秒 06/02 名古屋10R 12着/12頭+4.0秒 05/05 園田8R 1着/10頭勝利
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 33走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 1.0% / 期待値 -12% ※ 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	トリプルスリル自在	杉浦健（兵庫）	実8.6	B× A△勝率8% EV-31% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 園田9R 5着/7頭+2.2秒 07/23 園田11R 3着/8頭+0.5秒 06/25 園田11R 5着/11頭+0.0秒 06/03 園田11R 7着/10頭 05/07 園田10R 5着/8頭+2.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 16% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.0% / 期待値 -31% ※ 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	トンボ	佐々世（兵庫）	実14.0	B△ A△勝率8% EV+6% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯16走で勝率25%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/29 川崎10R 11着/13頭+2.1秒 07/09 川崎10R 8着/11頭+1.0秒 05/29 浦和10R 6着/13頭 04/21 浦和7R 4着/10頭+0.1秒 04/09 川崎12R 7着/12頭+0.8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 8.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 期待値 +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	サノノロンドン逃げ	高畑皓（兵庫）	実43.9	B× A▽勝率2% 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 08/24 名古屋8R 10着/12頭+1.9秒 07/31 名古屋8R 10着/11頭+2.6秒 07/02 名古屋8R 12着/12頭+4.0秒 06/04 名古屋5R 2着/12頭 05/22 名古屋10R 6着/10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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17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 1.6% / 期待値 -31% ※ 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	プレジールミノル	大山真（兵庫）	実42.2	B× A△勝率3% EV+24% 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11R 5着/8頭+1.0秒 07/30 園田11R 6着/8頭+1.4秒 07/15 園田11R 10着/10頭 07/02 園田11R 8着/11頭 06/10 園田11R 8着/9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 6位 / 勝率 2.9% / 期待値 +24% ※ 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	ノイジーアプローチ	田野豊（兵庫）	実59.9	B× A▽勝率2% EV-1% 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 06/15 3112R 9着/12頭 06/01 317R 7着/10頭+0.0秒 05/18 319R 9着/10頭+0.0秒 05/04 317R 9着/11頭 04/20 3111R 8着/10頭
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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ ローテーション 452日休養明け × 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 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。

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 ◎

アシャカデュメ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2ラブミーメアリー

3.1倍

EV +44%

▲A:▲5ウインオーブ

4.2倍

EV -93%

出走馬全11頭

◎A:◎1

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

2.4倍

+18%

›

○A:○2

ラブミーメアリー

吉村智（兵庫）

3.1倍

+44%

›

▲A:▲5

ウインオーブ

下原理（兵庫）

4.2倍

-93%

›

△A:▽3

ビジュードネージュ

小谷周（兵庫）

49.9倍

-19%

›

△A:▽4

デイドリームビーチ

渡瀬和（兵庫）

156.8倍

+29%

›

△A:△8

トンボ

佐々世（兵庫）

14.0倍

-97%

›

×A:△7

トリプルスリル

杉浦健（兵庫）

8.6倍

-99%

›

×A:△10

プレジールミノル

大山真（兵庫）

42.2倍

-99%

›

×A:▽9

サノノロンドン

高畑皓（兵庫）

43.9倍

-99%

›

×A:▽11

ノイジーアプローチ

田野豊（兵庫）

59.9倍

-99%

›

×A:▽6

ナムラオリビア

塩津璃（兵庫）

85.9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。

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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

11R 園田競馬場生誕記念幸せを運Ｂ１三ダ1400m ダート1400m　発走 16:05

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アシャカデュメ	川原正（兵庫）	実2.4	◎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（同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 08/20 園田8R 2着/7頭+0.1秒 07/29 園田11R 5着/10頭+0.7秒 06/10 園田11R 3着/9頭 05/22 園田8R 2着/5頭+1.0秒 04/29 園田11R 2着/9頭+0.0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 3.3着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 34.8% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
2	ラブミーメアリー差し	吉村智（兵庫）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／106日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 05/27 園田11R 4着/9頭 05/14 園田10R 1着/8頭勝利 04/29 園田11R 7着/9頭+1.0秒 04/08 園田11R 5着/12頭+0.5秒 03/17 園田11R 6着/10頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.9% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
3	ビジュードネージュ逃げ	小谷周（兵庫）	実49.9	▽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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/12 園田11R 6着/8頭+1.0秒 07/23 園田11R 8着/8頭+1.7秒 09/17 園田10R 1着/8頭勝利 ― ―
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
4	デイドリームビーチ	渡瀬和（兵庫）	実156.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 11位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 0.9% (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。
5	ウインオーブ先行	下原理（兵庫）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田8R 5着/7頭+0.3秒 07/29 園田11R 2着/10頭+0.2秒 07/09 園田8R 6着/7頭 10/08 園田11R 8着/12頭+2.9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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
6	ナムラオリビア逃げ	塩津璃（兵庫）	実85.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率27%と適性高／同距離帯29走で勝率31%）
前5走 08/05 園田9R 7着/7頭+3.1秒 07/24 園田9R 6着/6頭+2.5秒 07/02 園田11R 5着/11頭+6.0秒 06/02 名古屋10R 12着/12頭+4.0秒 05/05 園田8R 1着/10頭勝利
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 33走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
7	トリプルスリル自在	杉浦健（兵庫）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/13 園田9R 5着/7頭+2.2秒 07/23 園田11R 3着/8頭+0.5秒 06/25 園田11R 5着/11頭+0.0秒 06/03 園田11R 7着/10頭 05/07 園田10R 5着/8頭+2.2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 4.3着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 16% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
8	トンボ	佐々世（兵庫）	実14.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯16走で勝率25%／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/29 川崎10R 11着/13頭+2.1秒 07/09 川崎10R 8着/11頭+1.0秒 05/29 浦和10R 6着/13頭 04/21 浦和7R 4着/10頭+0.1秒 04/09 川崎12R 7着/12頭+0.8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 8.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
9	サノノロンドン逃げ	高畑皓（兵庫）	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 08/24 名古屋8R 10着/12頭+1.9秒 07/31 名古屋8R 10着/11頭+2.6秒 07/02 名古屋8R 12着/12頭+4.0秒 06/04 名古屋5R 2着/12頭 05/22 名古屋10R 6着/10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 10.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 17日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
10	プレジールミノル	大山真（兵庫）	実42.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田11R 5着/8頭+1.0秒 07/30 園田11R 6着/8頭+1.4秒 07/15 園田11R 10着/10頭 07/02 園田11R 8着/11頭 06/10 園田11R 8着/9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
11	ノイジーアプローチ	田野豊（兵庫）	実59.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調／452日ぶりの実戦）
前5走 06/15 3112R 9着/12頭 06/01 317R 7着/10頭+0.0秒 05/18 319R 9着/10頭+0.0秒 05/04 317R 9着/11頭 04/20 3111R 8着/10頭
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 8.3着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ ローテーション 452日休養明け △ 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。

AIの本命

AI評価1位

アシャカデュメ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-16%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ラブミーメアリー

3.1倍

EV -19%

▲5ウインオーブ

4.2倍

EV -40%

出走馬全11頭

◎1

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

2.4倍

-16%

›

○2

ラブミーメアリー

吉村智（兵庫）

3.1倍

-19%

›

▲5

ウインオーブ

下原理（兵庫）

4.2倍

-40%

›

△7

トリプルスリル

杉浦健（兵庫）

8.6倍

-31%

›

△8

トンボ

佐々世（兵庫）

14.0倍

+6%

›

△10

プレジールミノル

大山真（兵庫）

42.2倍

+24%

›

▽3

ビジュードネージュ

小谷周（兵庫）

49.9倍

-17%

›

▽11

ノイジーアプローチ

田野豊（兵庫）

59.9倍

-1%

›

▽9

サノノロンドン

高畑皓（兵庫）

43.9倍

-31%

›

▽6

ナムラオリビア

塩津璃（兵庫）

85.9倍

-11%

›

▽4

デイドリームビーチ

渡瀬和（兵庫）

156.8倍

+41%

›

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