園田 9R 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

9R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラジャイ逃げ	杉浦健（兵庫）	実24.0	B△ A△勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 園田3R 8着/8頭+1.2秒 08/05 園田5R 11着/12頭+2.7秒 07/22 園田6R 10着/12頭+1.7秒 06/18 園田4R 9着/10頭 05/27 園田4R 2着/10頭
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.1% / 期待値 +21% ※ 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	エンジェルモモ	土方颯（兵庫）	実27.2	B× A▽勝率2% EV-39% 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 08/19 園田2R 4着/9頭+0.2秒 07/30 園田3R 6着/12頭+1.0秒 07/10 園田1R 8着/11頭 06/17 園田6R 5着/12頭 05/21 園田5R 6着/12頭+2.0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 6.0着 × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し ○ 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) -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 2.2% / 期待値 -39% ※ 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	ニシノカリウド	塩津璃（兵庫）	実84.8	B× A▽勝率1% EV+0% 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 08/19 園田2R 6着/9頭+0.7秒 08/07 園田1R 8着/10頭+1.5秒 07/17 園田1R 8着/12頭 07/01 園田1R 9着/12頭 06/11 園田3R 4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し ○ 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) -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 1.2% / 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。
4	ヴィンセント自在	竹村達（兵庫）	実117.8	B× A▽勝率1% EV+32% 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1R 5着/8頭+1.2秒 08/14 園田1R 11着/12頭+2.3秒 07/30 園田3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 10着/12頭 07/03 園田5R 11着/12頭
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 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 9位 / 勝率 1.1% / 期待値 +32% ※ 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	ナヴィゲイター逃げ	大山真（兵庫）	実244.2	B× A▽勝率0% EV-14% 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 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9頭 06/24 園田1R 8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -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 0.4% / 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。
6	センドネージュ	高橋洸（兵庫）	実6.9	B△ A▲勝率11% EV-21% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/19 園田6R 4着/10頭+0.6秒 07/30 園田6R 7着/12頭+1.1秒 07/08 園田12R 8着/11頭 06/24 園田7R 9着/10頭 06/03 園田5R 5着/12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 6.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 14.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.4% / 期待値 -21% ※ 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	ジャングルマリサ差し推奨	長尾翼（兵庫）	実6.5	B○ A△勝率9% EV-40% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（同距離帯で勝率25%と得意／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/21 園田8R 3着/10頭+1.0秒 07/29 園田6R 5着/12頭+0.7秒 04/02 園田8R 5着/10頭+1.5秒 03/17 園田5R 12着/12頭+2.6秒 01/07 園田8R 9着/10頭+2.5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 4.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 27.6% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。
8	アースジュエル	永井孝（兵庫）	実15.2	B△ A△勝率8% EV+18% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/20 園田6R 8着/10頭+0.8秒 07/10 園田6R 6着/9頭 06/15 川崎1R 12着/12頭 05/26 浦和9R 11着/11頭 05/11 川崎3R 11着/11頭+3.2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 8.7着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 +18% ※ 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	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実2.9	B▲ A○勝率29% EV-15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/28 園田9R 3着/12頭+0.7秒 08/14 園田1R 3着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭
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 4.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.4% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 29.2% / 期待値 -15% ※ 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	ブリスディーシャ逃げ	佐々世（兵庫）	実2.2	B◎ A◎勝率32% EV-28% 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走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 園田7R 9着/9頭+7.5秒 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.4% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 32.5% / 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

AI評価1位Aモデル ◎

ブリスディーシャ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△7ジャングルマリサ

6.5倍

EV +79%

▲A:○9バイカル

2.9倍

EV -26%

出走馬全10頭

◎A:◎10

ブリスディーシャ

佐々世（兵庫）

2.2倍

-4%

›

○A:△7

ジャングルマリサ

長尾翼（兵庫）

6.5倍

+79%

›

▲A:○9

バイカル

南部楓（兵庫）

2.9倍

-26%

›

△A:▲6

センドネージュ

高橋洸（兵庫）

6.9倍

-87%

›

△A:△1

アラジャイ

杉浦健（兵庫）

24.0倍

-73%

›

△A:△8

アースジュエル

永井孝（兵庫）

15.2倍

-88%

›

×A:▽2

エンジェルモモ

土方颯（兵庫）

27.2倍

-99%

›

×A:▽3

ニシノカリウド

塩津璃（兵庫）

84.8倍

-99%

›

×A:▽4

ヴィンセント

竹村達（兵庫）

117.8倍

-99%

›

×A:▽5

ナヴィゲイター

大山真（兵庫）

244.2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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 ジャングルマリサ ¥300 実6.5倍期待値 +79% 不的中5着単勝 6.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アラジャイ逃げ	杉浦健（兵庫）	実24.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/20 園田3R 8着/8頭+1.2秒 08/05 園田5R 11着/12頭+2.7秒 07/22 園田6R 10着/12頭+1.7秒 06/18 園田4R 9着/10頭 05/27 園田4R 2着/10頭
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
2	エンジェルモモ	土方颯（兵庫）	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場67走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田2R 4着/9頭+0.2秒 07/30 園田3R 6着/12頭+1.0秒 07/10 園田1R 8着/11頭 06/17 園田6R 5着/12頭 05/21 園田5R 6着/12頭+2.0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 6.0着 × 当競馬場適性 67走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53走で勝ち無し ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
3	ニシノカリウド	塩津璃（兵庫）	実84.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場75走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田2R 6着/9頭+0.7秒 08/07 園田1R 8着/10頭+1.5秒 07/17 園田1R 8着/12頭 07/01 園田1R 9着/12頭 06/11 園田3R 4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 75走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34走で勝ち無し ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
4	ヴィンセント自在	竹村達（兵庫）	実117.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田1R 5着/8頭+1.2秒 08/14 園田1R 11着/12頭+2.3秒 07/30 園田3R 4着/12頭+0.7秒 07/17 園田1R 10着/12頭 07/03 園田5R 11着/12頭
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 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
5	ナヴィゲイター逃げ	大山真（兵庫）	実244.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9頭 06/24 園田1R 8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
6	センドネージュ	高橋洸（兵庫）	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/19 園田6R 4着/10頭+0.6秒 07/30 園田6R 7着/12頭+1.1秒 07/08 園田12R 8着/11頭 06/24 園田7R 9着/10頭 06/03 園田5R 5着/12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 6.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
7	ジャングルマリサ差し推奨	長尾翼（兵庫）	実6.5	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同距離帯で勝率25%と得意／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/21 園田8R 3着/10頭+1.0秒 07/29 園田6R 5着/12頭+0.7秒 04/02 園田8R 5着/10頭+1.5秒 03/17 園田5R 12着/12頭+2.6秒 01/07 園田8R 9着/10頭+2.5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 4.3着 × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
8	アースジュエル	永井孝（兵庫）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/20 園田6R 8着/10頭+0.8秒 07/10 園田6R 6着/9頭 06/15 川崎1R 12着/12頭 05/26 浦和9R 11着/11頭 05/11 川崎3R 11着/11頭+3.2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 8.7着 (不振) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
9	バイカル差し	南部楓（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/28 園田9R 3着/12頭+0.7秒 08/14 園田1R 3着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 6着/12頭+1.0秒 07/17 園田12R 7着/11頭 06/03 園田5R 7着/12頭
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 4.0着 △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.2% (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	ブリスディーシャ逃げ	佐々世（兵庫）	実2.2	◎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走平均10.0着と低調）
前5走 07/24 園田7R 9着/9頭+7.5秒 06/21 3110R 12着/12頭+4.1秒 06/06 315R 9着/11頭 05/24 318R 3着/9頭+1.9秒 05/09 314R 7着/10頭+2.7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 10.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.5% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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

ブリスディーシャ

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9バイカル

2.9倍

EV -15%

▲6センドネージュ

6.9倍

EV -21%

出走馬全10頭

◎10

ブリスディーシャ

佐々世（兵庫）

2.2倍

-28%

›

○9

バイカル

南部楓（兵庫）

2.9倍

-15%

›

▲6

センドネージュ

高橋洸（兵庫）

6.9倍

-21%

›

△7

ジャングルマリサ

長尾翼（兵庫）

6.5倍

-40%

›

△8

アースジュエル

永井孝（兵庫）

15.2倍

+18%

›

△1

アラジャイ

杉浦健（兵庫）

24.0倍

+21%

›

▽2

エンジェルモモ

土方颯（兵庫）

27.2倍

-39%

›

▽3

ニシノカリウド

塩津璃（兵庫）

84.8倍

+0%

›

▽4

ヴィンセント

竹村達（兵庫）

117.8倍

+32%

›

▽5

ナヴィゲイター

大山真（兵庫）

244.2倍

-14%

›

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 7 ジャングルマリサ ¥300 実6.5倍期待値 -40% 不的中5着単勝 6.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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