園田 7R 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

7R 園田競馬場夜さ恋サマースプリントＡダ1230m ダート1230m　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウドノイズ逃げ推奨	塩津璃（兵庫）	実7.9	B▲ A▲勝率15% EV+16% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率28% × オッズ7.9倍で期待値+121%の有力候補（近5走で勝率40%と堅実／当競馬場27走で勝率44%と適性高／同距離帯で勝率56%と得意）
前5走 05/15 園田11R 9着/12頭+0.8秒 04/15 園田11R 5着/9頭+0.9秒 03/17 園田8R 3着/5頭+0.3秒 09/24 園田12R 1着/12頭勝利 08/20 園田10R 1着/7頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +121% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.0% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 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。
2	スネークアイズ逃げ	下原理（兵庫）	実26.0	B△ A△勝率5% EV+34% 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 08/13 園田11R 9着/12頭+1.1秒 07/08 園田11R 11着/12頭 05/20 園田11R 1着/10頭 04/22 園田11R 8着/12頭+1.3秒 11/19 園田11R 6着/11頭+0.6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 39走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% × 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 5.2% / 期待値 +34% ※ 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	オーケン	竹村達（兵庫）	実10.6	B△ A△勝率8% EV-14% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田10R 4着/8頭+0.3秒 07/08 園田11R 10着/12頭+2.0秒 06/11 園田11R 3着/12頭 05/22 園田11R 10着/12頭 04/22 園田11R 4着/12頭+0.4秒
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 48走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し × 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 0.9% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.1% / 期待値 -14% ※ 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	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実31.4	B○ A▽勝率2% EV-43% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率48%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/13 園田11R 8着/12頭+1.1秒 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 48% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 35.1% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -43% ※ 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	エンテレケイア先行	吉村智（兵庫）	実1.8	B◎ A◎勝率41% EV-25% 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%／直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 船橋11R 6着/14頭+0.7秒 05/27 浦和11R 10着/13頭 04/15 大井11R 13着/14頭+2.0秒 12/10 船橋11R 1着/14頭勝利 11/03 船橋10R 12着/14頭+1.8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 9.7着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) × 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 35.1% (オッズ暗示: 55.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.2% / 期待値 -26% ※ 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	ドラゴンゴクウ差し	廣瀬航（兵庫）	実29.4	B× A△勝率2% 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 07/29 園田10R 6着/7頭+1.1秒 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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 2.1% / 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	ワキノノーブル	大山真（兵庫）	実2.5	B△ A○勝率27% EV-32% 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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田11R 1着/8頭勝利 07/30 園田11R 1着/8頭勝利 07/16 園田12R 8着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 40.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.9% / 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。

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 ◎

エンテレケイア

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.8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

○A:▽4エイシンテムジン

31.4倍

EV +999%

▲A:▲1クラウドノイズ

7.9倍

EV +121%

出走馬全7頭

◎A:◎5

エンテレケイア

吉村智（兵庫）

1.8倍

-36%

›

○A:▽4

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

31.4倍

+999%

›

▲A:▲1

クラウドノイズ

塩津璃（兵庫）

7.9倍

+121%

›

△A:○7

ワキノノーブル

大山真（兵庫）

2.5倍

-97%

›

△A:△3

オーケン

竹村達（兵庫）

10.6倍

-90%

›

△A:△2

スネークアイズ

下原理（兵庫）

26.0倍

-99%

›

×A:△6

ドラゴンゴクウ

廣瀬航（兵庫）

29.4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 1 クラウドノイズ ¥400 実7.9倍期待値 +121% 不的中6着単勝 7.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場夜さ恋サマースプリントＡダ1230m ダート1230m　発走 17:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クラウドノイズ逃げ推奨	塩津璃（兵庫）	実7.9	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率40%と堅実／当競馬場27走で勝率44%と適性高／同距離帯で勝率56%と得意）
前5走 05/15 園田11R 9着/12頭+0.8秒 04/15 園田11R 5着/9頭+0.9秒 03/17 園田8R 3着/5頭+0.3秒 09/24 園田12R 1着/12頭勝利 08/20 園田10R 1着/7頭勝利
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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 56% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	スネークアイズ逃げ	下原理（兵庫）	実26.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場39走で勝率26%と適性高／同距離帯23走で勝率26%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 園田11R 9着/12頭+1.1秒 07/08 園田11R 11着/12頭 05/20 園田11R 1着/10頭 04/22 園田11R 8着/12頭+1.3秒 11/19 園田11R 6着/11頭+0.6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 39走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
3	オーケン	竹村達（兵庫）	実10.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田10R 4着/8頭+0.3秒 07/08 園田11R 10着/12頭+2.0秒 06/11 園田11R 3着/12頭 05/22 園田11R 10着/12頭 04/22 園田11R 4着/12頭+0.4秒
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 5.7着 ○ 当競馬場適性 48走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実31.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率48%と適性高／同距離帯4走で勝率25%）
前5走 08/13 園田11R 8着/12頭+1.1秒 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 25走で勝率 48% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	エンテレケイア先行	吉村智（兵庫）	実1.8	◎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%／直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/06 船橋11R 6着/14頭+0.7秒 05/27 浦和11R 10着/13頭 04/15 大井11R 13着/14頭+2.0秒 12/10 船橋11R 1着/14頭勝利 11/03 船橋10R 12着/14頭+1.8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 9.7着 (不振) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.2% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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。
6	ドラゴンゴクウ差し	廣瀬航（兵庫）	実29.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 07/29 園田10R 6着/7頭+1.1秒 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4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 5.7着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) × 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 2.1% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	ワキノノーブル	大山真（兵庫）	実2.5	○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67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/21 園田11R 1着/8頭勝利 07/30 園田11R 1着/8頭勝利 07/16 園田12R 8着/12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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) △ 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 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 26.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

エンテレケイア

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.8倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ワキノノーブル

2.5倍

EV -32%

▲1クラウドノイズ

7.9倍

EV +16%

出走馬全7頭

◎5

エンテレケイア

吉村智（兵庫）

1.8倍

-25%

›

○7

ワキノノーブル

大山真（兵庫）

2.5倍

-32%

›

▲1

クラウドノイズ

塩津璃（兵庫）

7.9倍

+16%

›

△3

オーケン

竹村達（兵庫）

10.6倍

-14%

›

△2

スネークアイズ

下原理（兵庫）

26.0倍

+34%

›

△6

ドラゴンゴクウ

廣瀬航（兵庫）

29.4倍

-37%

›

▽4

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

31.4倍

-43%

›

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 1 クラウドノイズ ¥400 実7.9倍期待値 +16% 不的中6着単勝 7.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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