園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラバンチー先行	吉村智（兵庫）	実2.5	B△ A○勝率23% EV-42% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／282日ぶりの実戦）
前5走 12/03 園田9R 5着/12頭+0.4秒 11/05 園田5R 2着/12頭+0.4秒 10/16 園田7R 1着/10頭勝利 09/26 園田9R 5着/10頭+1.1秒 09/12 園田10R 4着/10頭+2.2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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 282日休養明け × 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 1.0% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.2% / 期待値 -42% ※ 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	スケダチムヨウ	土方颯（兵庫）	実77.2	B× A▽勝率1% EV-41% 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 07/31 名古屋2R 9着/12頭+4.1秒 07/03 名古屋2R 7着/12頭 06/18 名古屋2R 8着/11頭+1.0秒 05/22 名古屋2R 8着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 3着/9頭+0.7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戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6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 8位 / 勝率 0.8% / 期待値 -42% ※ 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	ハイレジリエンス	廣瀬航（兵庫）	実11.6	B△ A△勝率8% EV-4% 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／前走2着）
前5走 08/21 園田9R 2着/9頭+0.5秒 08/05 園田8R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田2R 1着/10頭 07/02 園田5R 9着/12頭 05/29 園田9R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 56走で勝率 9% △ 距離適性同距離 56走で勝率 9% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -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	ウクライナアイズ先行	永井孝（兵庫）	実46.7	B△ A▽勝率3% EV+23% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/14 園田8R 2着/10頭+1.0秒 07/22 園田2R 3着/9頭+0.9秒 07/01 園田5R 7着/12頭 06/10 園田4R 4着/12頭 05/15 園田4R 1着/9頭勝利
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 4.0着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。
5	ミラクルエース逃げ	竹村達（兵庫）	実8.1	B▲ A▲勝率14% EV+17% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田7R 4着/10頭+0.3秒 07/01 園田6R 2着/12頭 06/18 園田12R 5着/12頭 05/29 園田7R 4着/10頭 05/15 園田7R 3着/10頭+0.9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 3.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 12.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 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。
6	レスプレンドール自在	小谷哲（兵庫）	実14.5	B○ A△勝率5% EV-26% 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／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田3R 1着/9頭勝利 08/13 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 6.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 期待値 -27% ※ 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	ベスポジ逃げ	小牧太（兵庫）	実2.0	B◎ A◎勝率42% 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（当競馬場16走で勝率25%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 園田6R 2着/9頭+0.3秒 08/05 園田7R 6着/10頭+0.9秒 12/16 園田4R 1着/10頭勝利 08/29 園田7R 1着/10頭勝利 08/08 園田7R 2着/10頭+0.8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 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.6% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.7% / 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。
8	コスモタイシ	下原理（兵庫）	実17.7	B× A△勝率4% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場84走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田6R 4着/9頭+0.4秒 07/01 園田5R 2着/12頭 06/12 園田5R 1着/9頭 05/29 園田3R 3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 期待値 -30% ※ 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 ◎

ベスポジ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6レスプレンドール

14.5倍

EV +33%

▲A:▲5ミラクルエース

8.1倍

EV -55%

出走馬全8頭

◎A:◎7

ベスポジ

小牧太（兵庫）

2.0倍

+53%

›

○A:△6

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

14.5倍

+33%

›

▲A:▲5

ミラクルエース

竹村達（兵庫）

8.1倍

-55%

›

△A:△3

ハイレジリエンス

廣瀬航（兵庫）

11.6倍

-37%

›

△A:▽4

ウクライナアイズ

永井孝（兵庫）

46.7倍

-39%

›

△A:○1

ナムラバンチー

吉村智（兵庫）

2.5倍

-97%

›

×A:△8

コスモタイシ

下原理（兵庫）

17.7倍

-82%

›

×A:▽2

スケダチムヨウ

土方颯（兵庫）

77.2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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラバンチー先行	吉村智（兵庫）	実2.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯16走で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／282日ぶりの実戦）
前5走 12/03 園田9R 5着/12頭+0.4秒 11/05 園田5R 2着/12頭+0.4秒 10/16 園田7R 1着/10頭勝利 09/26 園田9R 5着/10頭+1.1秒 09/12 園田10R 4着/10頭+2.2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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 282日休養明け × 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 23.2% (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	スケダチムヨウ	土方颯（兵庫）	実77.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 07/31 名古屋2R 9着/12頭+4.1秒 07/03 名古屋2R 7着/12頭 06/18 名古屋2R 8着/11頭+1.0秒 05/22 名古屋2R 8着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋1R 3着/9頭+0.7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戦の調子平均 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 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 0.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ハイレジリエンス	廣瀬航（兵庫）	実11.6	△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／前走2着）
前5走 08/21 園田9R 2着/9頭+0.5秒 08/05 園田8R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田2R 1着/10頭 07/02 園田5R 9着/12頭 05/29 園田9R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 56走で勝率 9% △ 距離適性同距離 56走で勝率 9% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 8.6%) ※ 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	ウクライナアイズ先行	永井孝（兵庫）	実46.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/14 園田8R 2着/10頭+1.0秒 07/22 園田2R 3着/9頭+0.9秒 07/01 園田5R 7着/12頭 06/10 園田4R 4着/12頭 05/15 園田4R 1着/9頭勝利
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 4.0着 △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	ミラクルエース逃げ	竹村達（兵庫）	実8.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 07/22 園田7R 4着/10頭+0.3秒 07/01 園田6R 2着/12頭 06/18 園田12R 5着/12頭 05/29 園田7R 4着/10頭 05/15 園田7R 3着/10頭+0.9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 3.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
6	レスプレンドール自在	小谷哲（兵庫）	実14.5	△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／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田3R 1着/9頭勝利 08/13 園田7R 2着/10頭+0.1秒 07/23 園田5R 8着/12頭+2.2秒 07/09 園田7R 2着/9頭 06/05 園田6R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 47走で勝率 11% △ 距離適性同距離 36走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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	ベスポジ逃げ	小牧太（兵庫）	実2.0	◎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16走で勝率25%と適性高／同距離帯15走で勝率27%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/28 園田6R 2着/9頭+0.3秒 08/05 園田7R 6着/10頭+0.9秒 12/16 園田4R 1着/10頭勝利 08/29 園田7R 1着/10頭勝利 08/08 園田7R 2着/10頭+0.8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 16走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 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 14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 41.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
8	コスモタイシ	下原理（兵庫）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場84走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/12 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田6R 4着/9頭+0.4秒 07/01 園田5R 2着/12頭 06/12 園田5R 1着/9頭 05/29 園田3R 3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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 84走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (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

ベスポジ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.0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

○1ナムラバンチー

2.5倍

EV -42%

▲5ミラクルエース

8.1倍

EV +17%

出走馬全8頭

◎7

ベスポジ

小牧太（兵庫）

2.0倍

-16%

›

○1

ナムラバンチー

吉村智（兵庫）

2.5倍

-42%

›

▲5

ミラクルエース

竹村達（兵庫）

8.1倍

+17%

›

△3

ハイレジリエンス

廣瀬航（兵庫）

11.6倍

-4%

›

△6

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

14.5倍

-26%

›

△8

コスモタイシ

下原理（兵庫）

17.7倍

-29%

›

▽4

ウクライナアイズ

永井孝（兵庫）

46.7倍

+23%

›

▽2

スケダチムヨウ

土方颯（兵庫）

77.2倍

-41%

›

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▶ 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

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