園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランボシ	田野豊（兵庫）	実9.5	B△ A△勝率8% EV-20% 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 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0秒 05/29 園田3R 10着/10頭 04/28 園田4R 10着/10頭+3.3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 6.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 45走で勝率 9% × 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 4位 / 勝率 8.4% / 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。
2	クラウンカイロス	土方颯（兵庫）	実109.3	B× A▽勝率1% EV+37% 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3R 10着/10頭+4.2秒 07/29 園田6R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 10着/12頭 06/11 園田8R 7着/8頭+1.0秒 05/28 園田9R 7着/9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -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 +37% ※ 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	ハイラブエナン	佐々世（兵庫）	実41.5	B× A△勝率4% EV+50% 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 08/27 園田2R 7着/9頭+3.2秒 08/14 園田3R 7着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 8着/10頭 07/03 園田5R 12着/12頭 06/11 園田7R 8着/9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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 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 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +51% ※ 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	エアザキントス逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.3	B△ A▲勝率14% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/21 園田12R 10着/10頭+2.1秒 05/21 園田12R 9着/12頭 04/23 園田7R 9着/12頭+2.5秒 04/02 園田8R 9着/10頭+2.3秒 03/19 園田9R 3着/9頭+1.1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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 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 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) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.4% / 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。
5	クォーツオブドラゴ	松木大（兵庫）	推定—	B○ A○勝率17% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.3% ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.2% / 期待値 -79% ※ 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	オーシンボンバー	小牧太（兵庫）	実1.4	B◎ A◎勝率45% EV-36% 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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/20 園田1R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9頭 06/17 園田4R 4着/11頭 05/29 園田4R 5着/9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 3.0着 (安定) × 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 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 56.3% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 45.1% / 期待値 -37% ※ 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	クロスノット自在	永井孝（兵庫）	実9.8	B△ A×勝率3% EV-74% 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3R 6着/8頭+0.8秒 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0秒 05/15 園田1R 10着/11頭+2.4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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 15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 16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 2.6% / 期待値 -74% ※ 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	メタルメタリカ逃げ	高畑皓（兵庫）	実16.8	B× A△勝率5% EV-16% 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 09/02 園田2R 7着/9頭+1.3秒 08/20 園田3R 5着/8頭+0.5秒 08/07 園田5R 5着/9頭+0.9秒 07/10 園田3R 4着/10頭+1.0秒 06/26 園田2R 9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 5.7着 × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し × 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 5位 / 勝率 5.0% / 期待値 -16% ※ 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	ブルヴェール先行	塩津璃（兵庫）	実24.7	B▲ A▽勝率2% EV-41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／178日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田1R 7着/10頭+1.6秒 10/16 園田5R 2着/12頭+0.1秒 09/24 園田2R 7着/9頭+0.9秒 09/10 園田6R 6着/12頭+1.4秒 08/21 園田3R 4着/11頭+0.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 33走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 178日休養明け × 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: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。

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 ◎

オーシンボンバー

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○5クォーツオブドラゴ

—

EV —

▲A:▽9ブルヴェール

24.7倍

EV -90%

出走馬全9頭

◎A:◎6

オーシンボンバー

小牧太（兵庫）

1.4倍

-21%

›

○A:○5

クォーツオブドラゴ

松木大（兵庫）

—

›

▲A:▽9

ブルヴェール

塩津璃（兵庫）

24.7倍

-90%

›

△A:▲4

エアザキントス

小谷哲（兵庫）

4.3倍

-99%

›

△A:△1

ランボシ

田野豊（兵庫）

9.5倍

-99%

›

△A:×7

クロスノット

永井孝（兵庫）

9.8倍

-99%

›

×A:△8

メタルメタリカ

高畑皓（兵庫）

16.8倍

-99%

›

×A:△3

ハイラブエナン

佐々世（兵庫）

41.5倍

-99%

›

×A:▽2

クラウンカイロス

土方颯（兵庫）

109.3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

両モデルとも見送り

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ランボシ	田野豊（兵庫）	実9.5	△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38走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0秒 05/29 園田3R 10着/10頭 04/28 園田4R 10着/10頭+3.3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 6.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 45走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
2	クラウンカイロス	土方颯（兵庫）	実109.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/14 園田3R 10着/10頭+4.2秒 07/29 園田6R 11着/12頭+2.6秒 07/02 園田6R 10着/12頭 06/11 園田8R 7着/8頭+1.0秒 05/28 園田9R 7着/9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ハイラブエナン	佐々世（兵庫）	実41.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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 08/27 園田2R 7着/9頭+3.2秒 08/14 園田3R 7着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 8着/10頭 07/03 園田5R 12着/12頭 06/11 園田7R 8着/9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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 15日の間隔 (理想的) ◎ 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 3.6% (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。
4	エアザキントス逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/21 園田12R 10着/10頭+2.1秒 05/21 園田12R 9着/12頭 04/23 園田7R 9着/12頭+2.5秒 04/02 園田8R 9着/10頭+2.3秒 03/19 園田9R 3着/9頭+1.1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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% △ 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 21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 14.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
5	クォーツオブドラゴ	松木大（兵庫）	推定—	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -79% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% ※ 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。
6	オーシンボンバー	小牧太（兵庫）	実1.4	◎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（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／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/20 園田1R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9頭 06/17 園田4R 4着/11頭 05/29 園田4R 5着/9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 3.0着 (安定) × 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 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 45.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
7	クロスノット自在	永井孝（兵庫）	実9.8	×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15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 08/26 園田3R 6着/8頭+0.8秒 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0秒 05/15 園田1R 10着/11頭+2.4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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 15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 16日の間隔 (理想的) × 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 2.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	メタルメタリカ逃げ	高畑皓（兵庫）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場49走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は36走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田2R 7着/9頭+1.3秒 08/20 園田3R 5着/8頭+0.5秒 08/07 園田5R 5着/9頭+0.9秒 07/10 園田3R 4着/10頭+1.0秒 06/26 園田2R 9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 5.7着 × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
9	ブルヴェール先行	塩津璃（兵庫）	実24.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／178日ぶりの実戦）
前5走 03/17 園田1R 7着/10頭+1.6秒 10/16 園田5R 2着/12頭+0.1秒 09/24 園田2R 7着/9頭+0.9秒 09/10 園田6R 6着/12頭+1.4秒 08/21 園田3R 4着/11頭+0.3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 5.3着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 33走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 178日休養明け × 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 2.4% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

オーシンボンバー

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5クォーツオブドラゴ

—

EV —

▲4エアザキントス

4.3倍

EV -37%

出走馬全9頭

◎6

オーシンボンバー

小牧太（兵庫）

1.4倍

-36%

›

○5

クォーツオブドラゴ

松木大（兵庫）

—

›

▲4

エアザキントス

小谷哲（兵庫）

4.3倍

-37%

›

△1

ランボシ

田野豊（兵庫）

9.5倍

-20%

›

△8

メタルメタリカ

高畑皓（兵庫）

16.8倍

-16%

›

△3

ハイラブエナン

佐々世（兵庫）

41.5倍

+50%

›

×7

クロスノット

永井孝（兵庫）

9.8倍

-74%

›

▽9

ブルヴェール

塩津璃（兵庫）

24.7倍

-41%

›

▽2

クラウンカイロス

土方颯（兵庫）

109.3倍

+37%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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