園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマルト先行	田野豊（兵庫）	実2.5	B△ A◎勝率24% EV-39% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/22 園田7R 4着/8頭+5.0秒 04/29 園田6R 1着/8頭勝利 04/08 園田7R 4着/10頭+0.9秒 03/19 園田5R 1着/12頭勝利 01/15 園田5R 3着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.2% / 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。
2	ファルコンエース	小谷哲（兵庫）	実170.7	B× A▽勝率1% EV+58% 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6R 8着/9頭+2.0秒 08/14 園田9R 8着/10頭+2.6秒 07/24 園田8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭
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 7.3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 4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) -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 0.9% / 期待値 +58% ※ 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	メイショウサザナミ	松木大（兵庫）	実167.3	B× A▽勝率1% EV+128% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 08/21 園田5R 7着/8頭+3.3秒 07/16 園田4R 10着/10頭 ― ― ―
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 8.5着 (不振) ○ 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) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +128% ※ 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	トレジャーブルー先行推奨	南部楓（兵庫）	実6.2	B◎ A▲勝率18% EV+8% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率88% × オッズ6.2倍で期待値+448%の有力候補（直近3走平均2.0着と安定／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3R 2着/8頭+0.2秒 07/23 園田4R 2着/12頭+0.7秒 06/18 園田4R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田1R 2着/10頭 05/06 園田3R 7着/10頭+1.5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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3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) +448% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.4% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.5% / 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。
5	シェナホープ先行	廣瀬航（兵庫）	実10.0	B△ A△勝率7% EV-27% 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32走で勝率3%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 園田5R 3着/8頭+1.1秒 08/06 園田7R 8着/8頭+2.3秒 07/22 園田9R 8着/11頭+0.9秒 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1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 6.3着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 3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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.2% / 期待値 -28% ※ 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	サンピラーゴールド差し	下原理（兵庫）	実8.9	B○ A△勝率14% EV+27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田5R 4着/8頭+1.1秒 07/17 園田9R 9着/10頭 07/01 園田6R 10着/12頭 08/06 川崎7R 5着/10頭+1.7秒 06/03 船橋6R 5着/12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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.4% / 期待値 +28% ※ 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	ロサバンクシア	竹村達（兵庫）	実51.7	B△ A▽勝率2% EV+19% 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）
前5走 08/12 園田5R 10着/10頭+3.2秒 07/22 園田2R 8着/9頭+3.4秒 07/09 園田9R 7着/9頭 06/25 園田5R 9着/12頭 06/11 園田9R 7着/9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 8.3着 (不振) △ 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% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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。
8	モンサンヴェロニカ自在	高橋洸（兵庫）	実16.0	B▲ A▽勝率6% EV-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25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／104日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田8R 8着/8頭+0.0秒 05/07 園田12R 10着/12頭+1.2秒 04/14 園田9R 5着/11頭+1.6秒 03/24 園田2R 1着/11頭勝利 ―
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 104日休養明け × 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 2.5% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.7% / 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	マリーナサンライズ自在	塩津璃（兵庫）	実2.9	B× A○勝率19% EV-44% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/21 園田6R 8着/8頭+1.3秒 08/07 園田10R 8着/9頭+1.6秒 07/29 園田9R 4着/9頭+1.2秒 04/15 園田9R 7着/10頭+1.5秒 04/02 園田9R 7着/12頭+2.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.2% / 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。
10	ドリームハーモニー	佐々世（兵庫）	実17.9	B× A△勝率7% EV+29% 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4走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/08 園田10R 6着/12頭+0.0秒 06/18 園田7R 3着/12頭 05/28 園田9R 2着/9頭+2.0秒 03/25 園田10R 9着/9頭+5.2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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 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。

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

B推奨Aモデル ▲

トレジャーブルー

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

6.2倍

AI期待値

+448%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6サンピラーゴールド

8.9倍

EV -73%

▲A:▽8モンサンヴェロニカ

16.0倍

EV -59%

出走馬全10頭

◎A:▲4

トレジャーブルー

南部楓（兵庫）

6.2倍

+448%

›

○A:△6

サンピラーゴールド

下原理（兵庫）

8.9倍

-73%

›

▲A:▽8

モンサンヴェロニカ

高橋洸（兵庫）

16.0倍

-59%

›

△A:◎1

スマルト

田野豊（兵庫）

2.5倍

-94%

›

△A:△5

シェナホープ

廣瀬航（兵庫）

10.0倍

-76%

›

△A:▽7

ロサバンクシア

竹村達（兵庫）

51.7倍

-74%

›

×A:△10

ドリームハーモニー

佐々世（兵庫）

17.9倍

-94%

›

×A:○9

マリーナサンライズ

塩津璃（兵庫）

2.9倍

-99%

›

×A:▽3

メイショウサザナミ

松木大（兵庫）

167.3倍

-58%

›

×A:▽2

ファルコンエース

小谷哲（兵庫）

170.7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 4 トレジャーブルー ¥2,100 実6.2倍期待値 +448% 不的中7着単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマルト先行	田野豊（兵庫）	実2.5	◎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（直近3走で勝率33%と好調／111日ぶりの実戦）
前5走 05/22 園田7R 4着/8頭+5.0秒 04/29 園田6R 1着/8頭勝利 04/08 園田7R 4着/10頭+0.9秒 03/19 園田5R 1着/12頭勝利 01/15 園田5R 3着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 32走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ ローテーション 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.2% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
2	ファルコンエース	小谷哲（兵庫）	実170.7	▽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4走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田6R 8着/9頭+2.0秒 08/14 園田9R 8着/10頭+2.6秒 07/24 園田8R 6着/9頭+1.7秒 07/10 園田7R 9着/10頭+3.0秒 06/25 園田10R 11着/11頭
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 7.3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 4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) +58% (市場が大幅過小評価) 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。
3	メイショウサザナミ	松木大（兵庫）	実167.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 08/21 園田5R 7着/8頭+3.3秒 07/16 園田4R 10着/10頭 ― ― ―
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 8.5着 (不振) ○ 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) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
4	トレジャーブルー先行推奨	南部楓（兵庫）	実6.2	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／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3R 2着/8頭+0.2秒 07/23 園田4R 2着/12頭+0.7秒 06/18 園田4R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田1R 2着/10頭 05/06 園田3R 7着/10頭+1.5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 2.0着 (安定) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 3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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	シェナホープ先行	廣瀬航（兵庫）	実10.0	△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32走で勝率3%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 08/21 園田5R 3着/8頭+1.1秒 08/06 園田7R 8着/8頭+2.3秒 07/22 園田9R 8着/11頭+0.9秒 07/10 園田7R 4着/10頭 06/24 園田6R 1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 6.3着 × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 3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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	サンピラーゴールド差し	下原理（兵庫）	実8.9	△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3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/21 園田5R 4着/8頭+1.1秒 07/17 園田9R 9着/10頭 07/01 園田6R 10着/12頭 08/06 川崎7R 5着/10頭+1.7秒 06/03 船橋6R 5着/12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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.4% (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。
7	ロサバンクシア	竹村達（兵庫）	実51.7	▽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）
前5走 08/12 園田5R 10着/10頭+3.2秒 07/22 園田2R 8着/9頭+3.4秒 07/09 園田9R 7着/9頭 06/25 園田5R 9着/12頭 06/11 園田9R 7着/9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 8.3着 (不振) △ 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% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	モンサンヴェロニカ自在	高橋洸（兵庫）	実16.0	▽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25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／104日ぶりの実戦）
前5走 05/29 園田8R 8着/8頭+0.0秒 05/07 園田12R 10着/12頭+1.2秒 04/14 園田9R 5着/11頭+1.6秒 03/24 園田2R 1着/11頭勝利 ―
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 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	マリーナサンライズ自在	塩津璃（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/21 園田6R 8着/8頭+1.3秒 08/07 園田10R 8着/9頭+1.6秒 07/29 園田9R 4着/9頭+1.2秒 04/15 園田9R 7着/10頭+1.5秒 04/02 園田9R 7着/12頭+2.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	ドリームハーモニー	佐々世（兵庫）	実17.9	△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4走で勝ち無し）
前5走 08/13 園田5R 10着/12頭+2.7秒 07/08 園田10R 6着/12頭+0.0秒 06/18 園田7R 3着/12頭 05/28 園田9R 2着/9頭+2.0秒 03/25 園田10R 9着/9頭+5.2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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

スマルト

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-39%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9マリーナサンライズ

2.9倍

EV -44%

▲4トレジャーブルー

6.2倍

EV +8%

出走馬全10頭

◎1

スマルト

田野豊（兵庫）

2.5倍

-39%

›

○9

マリーナサンライズ

塩津璃（兵庫）

2.9倍

-44%

›

▲4

トレジャーブルー

南部楓（兵庫）

6.2倍

+8%

›

△6

サンピラーゴールド

下原理（兵庫）

8.9倍

+27%

›

△10

ドリームハーモニー

佐々世（兵庫）

17.9倍

+29%

›

△5

シェナホープ

廣瀬航（兵庫）

10.0倍

-27%

›

▽8

モンサンヴェロニカ

高橋洸（兵庫）

16.0倍

-9%

›

▽7

ロサバンクシア

竹村達（兵庫）

51.7倍

+19%

›

▽3

メイショウサザナミ

松木大（兵庫）

167.3倍

+128%

›

▽2

ファルコンエース

小谷哲（兵庫）

170.7倍

+58%

›

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 4 トレジャーブルー ¥2,100 実6.2倍期待値 +9% 不的中7着単勝 6.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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