園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワダカツ	田野豊（兵庫）	実6.3	B△ A○勝率19% EV+22% 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3.0着と安定）
前5走 08/21 園田3R 4着/8頭+1.4秒 08/05 園田3R 2着/8頭+1.0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 3.0着 (安定) ○ 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 9.2% (オッズ暗示: 15.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 +22% ※ 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	サマサマ	渡瀬和（兵庫）	実23.1	B× A△勝率5% EV+23% 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9R 5着/7頭+3.5秒 07/15 園田7R 2着/5頭+3.0秒 06/25 園田3R 6着/10頭+2.0秒 06/10 園田3R 5着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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 6位 / 勝率 5.3% / 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。
3	シェナグレース	竹村達（兵庫）	実5.4	B△ A△勝率12% EV-32% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田2R 1着/6頭勝利 08/05 園田2R 4着/7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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 18.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.5% / 期待値 -33% ※ 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	モーモーシャイン	吉村智（兵庫）	実1.5	B○ A×勝率33% EV-50% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/26 園田9R 2着/7頭+1.1秒 08/07 園田2R 3着/7頭+1.0秒 07/22 園田3R 2着/7頭+0.0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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 66.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.2% / 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。
5	トリオパーティー	廣瀬航（兵庫）	実25.0	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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/27 園田3R 3着/7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 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	シビックタルマイン推奨	土方颯（兵庫）	実6.3	B◎ A△勝率11% EV-33% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率55% × オッズ6.3倍で期待値+246%の有力候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/21 園田2R 2着/6頭+0.3秒 08/05 園田2R 5着/7頭+1.0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 3.5着 ○ 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) +246% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 55.0% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.6% / 期待値 -33% ※ 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	トレーサー	小牧太（兵庫）	推定—	B▲ A▲勝率14% EV-78% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/19 園田3R 5着/5頭+1.3秒 07/29 園田3R 3着/5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 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 23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 9.2% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.8% / 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。
8	チョウチャンピオン	永井孝（兵庫）	実65.9	B× A▽勝率1% 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 08/21 園田3R 8着/8頭+6.5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 8.0着 (不振) ○ 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 8位 / 勝率 1.1% / 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。

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 △

シビックタルマイン

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

6.3倍

AI期待値

+246%

買い目

¥1,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4モーモーシャイン

1.5倍

EV -76%

▲A:▲7トレーサー

—

EV —

出走馬全8頭

◎A:△6

シビックタルマイン

土方颯（兵庫）

6.3倍

+246%

›

○A:×4

モーモーシャイン

吉村智（兵庫）

1.5倍

-76%

›

▲A:▲7

トレーサー

小牧太（兵庫）

—

›

△A:○1

ワダカツ

田野豊（兵庫）

6.3倍

-42%

›

△A:▽5

トリオパーティー

廣瀬航（兵庫）

25.0倍

+128%

›

△A:△3

シェナグレース

竹村達（兵庫）

5.4倍

-88%

›

×A:△2

サマサマ

渡瀬和（兵庫）

23.1倍

-99%

›

×A:▽8

チョウチャンピオン

永井孝（兵庫）

65.9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。

▶ 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 6 シビックタルマイン ¥1,100 実6.3倍期待値 +247% 不的中3着単勝 6.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

3R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワダカツ	田野豊（兵庫）	実6.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/21 園田3R 4着/8頭+1.4秒 08/05 園田3R 2着/8頭+1.0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 3.0着 (安定) ○ 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 19.4% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
2	サマサマ	渡瀬和（兵庫）	実23.1	△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0%と苦戦傾向）
前5走 08/26 園田9R 5着/7頭+3.5秒 07/15 園田7R 2着/5頭+3.0秒 06/25 園田3R 6着/10頭+2.0秒 06/10 園田3R 5着/7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 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	シェナグレース	竹村達（兵庫）	実5.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田2R 1着/6頭勝利 08/05 園田2R 4着/7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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
4	モーモーシャイン	吉村智（兵庫）	実1.5	×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（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/26 園田9R 2着/7頭+1.1秒 08/07 園田2R 3着/7頭+1.0秒 07/22 園田3R 2着/7頭+0.0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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.2% (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。
5	トリオパーティー	廣瀬航（兵庫）	実25.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/27 園田3R 3着/7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	シビックタルマイン推奨	土方颯（兵庫）	実6.3	△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 08/21 園田2R 2着/6頭+0.3秒 08/05 園田2R 5着/7頭+1.0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 3.5着 ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
7	トレーサー	小牧太（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/19 園田3R 5着/5頭+1.3秒 07/29 園田3R 3着/5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 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 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 13.8% ※ 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。
8	チョウチャンピオン	永井孝（兵庫）	実65.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/21 園田3R 8着/8頭+6.5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 8.0着 (不振) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

モーモーシャイン

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-50%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ワダカツ

6.3倍

EV +22%

▲7トレーサー

—

EV —

出走馬全8頭

×4

モーモーシャイン

吉村智（兵庫）

1.5倍

-50%

›

○1

ワダカツ

田野豊（兵庫）

6.3倍

+22%

›

▲7

トレーサー

小牧太（兵庫）

—

›

△3

シェナグレース

竹村達（兵庫）

5.4倍

-32%

›

△6

シビックタルマイン

土方颯（兵庫）

6.3倍

-33%

›

△2

サマサマ

渡瀬和（兵庫）

23.1倍

+23%

›

▽5

トリオパーティー

廣瀬航（兵庫）

25.0倍

+1%

›

▽8

チョウチャンピオン

永井孝（兵庫）

65.9倍

-24%

›

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 6 シビックタルマイン ¥1,100 実6.3倍期待値 -33% 不的中3着単勝 6.3倍

※ オッズは予測時点の値です。

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