園田 10R 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

10R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スパークロス差し	廣瀬航（兵庫）	実33.9	B× A▽勝率3% EV+3% 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 08/28 園田5R 4着/9頭+2.1秒 08/07 園田7R 8着/8頭+1.6秒 07/10 園田9R 7着/10頭 06/25 園田12R 7着/12頭+1.0秒 01/02 園田12R 3着/12頭+0.4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 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) -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 3.1% / 期待値 +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。
2	ジーティーパール	高畑皓（兵庫）	実60.4	B× A▽勝率1% EV-31% 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 08/28 園田2R 3着/3頭 08/12 園田4R 5着/10頭+1.8秒 07/16 園田5R 8着/11頭 07/03 園田6R 7着/12頭 06/03 園田5R 3着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -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。
3	サクラトップセラー	佐々世（兵庫）	実7.6	B△ A▲勝率11% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 08/07 園田6R 3着/9頭+0.3秒 07/16 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/24 園田4R 6着/12頭 06/05 園田4R 6着/9頭 05/20 園田5R 7着/12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 3.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 7.6% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.5% / 期待値 -13% ※ 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	エーピーポエティス追込	吉村智（兵庫）	実2.2	B○ A◎勝率33% EV-26% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/20 園田5R 2着/10頭+0.2秒 04/09 園田9R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田9R 4着/9頭+0.8秒 01/13 園田12R 1着/12頭勝利 12/18 園田10R 9着/11頭+0.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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 28.5% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.4% / 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。
5	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実7.1	B△ A△勝率11% EV-24% 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42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田4R 3着/10頭+0.1秒 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 14.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.7% / 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。
6	ロングロングロング	小谷哲（兵庫）	実67.4	B△ A▽勝率2% EV+16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 園田4R 3着/10頭+1.6秒 07/30 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/15 園田3R 4着/7頭 07/02 園田3R 7着/12頭+1.0秒 06/12 園田7R 9着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.7% / 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。
7	フェイスナイン逃げ	南部楓（兵庫）	実87.8	B× A▽勝率1% EV-40% 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9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9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 6.7着 × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (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 10位 / 勝率 0.7% / 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。
8	サンライズプライド自在推奨	田野豊（兵庫）	実9.1	B▲ A△勝率7% EV-36% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+59%の中穴候補（当競馬場で勝率19%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 03/31 園田9R 4着/9頭+1.1秒 12/25 園田5R 8着/10頭+2.9秒 12/03 園田7R 6着/10頭+1.9秒 11/11 園田9R 3着/10頭+0.3秒 10/22 園田3R 2着/10頭+0.2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 6.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ ローテーション 164日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 17.5% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.0% / 期待値 -36% ※ 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	ギャラン差し	下原理（兵庫）	実14.2	B× A△勝率4% EV-40% 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 08/28 園田10R 3着/10頭+0.7秒 08/13 園田12R 9着/12頭+1.4秒 07/29 園田9R 8着/9頭+2.3秒 07/15 園田5R 7着/12頭+2.0秒 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8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 6.7着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 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) -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 4.2% / 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。
10	ヤザン追込	土方颯（兵庫）	実3.5	B◎ A○勝率27% EV-6% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/27 園田2R 2着/9頭+1.1秒 04/21 園田9R 5着/7頭+2.6秒 04/09 園田9R 3着/8頭+0.5秒 12/04 園田12R 11着/12頭+3.4秒 11/10 大井10R 11着/14頭+4.1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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 43.5% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 26.7% / 期待値 -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。

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 ○

ヤザン

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+52%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎4エーピーポエティス

2.2倍

EV -37%

▲A:△8サンライズプライド

9.1倍

EV +59%

出走馬全10頭

◎A:○10

ヤザン

土方颯（兵庫）

3.5倍

+52%

›

○A:◎4

エーピーポエティス

吉村智（兵庫）

2.2倍

-37%

›

▲A:△8

サンライズプライド

田野豊（兵庫）

9.1倍

+59%

›

△A:▲3

サクラトップセラー

佐々世（兵庫）

7.6倍

-42%

›

△A:▽6

ロングロングロング

小谷哲（兵庫）

67.4倍

+15%

›

△A:△5

モウショウ

塩津璃（兵庫）

7.1倍

-91%

›

×A:△9

ギャラン

下原理（兵庫）

14.2倍

-99%

›

×A:▽1

スパークロス

廣瀬航（兵庫）

33.9倍

-99%

›

×A:▽2

ジーティーパール

高畑皓（兵庫）

60.4倍

-99%

›

×A:▽7

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

87.8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 8 サンライズプライド ¥100 実9.1倍期待値 +60% 不的中9着単勝 9.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スパークロス差し	廣瀬航（兵庫）	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田5R 4着/9頭+2.1秒 08/07 園田7R 8着/8頭+1.6秒 07/10 園田9R 7着/10頭 06/25 園田12R 7着/12頭+1.0秒 01/02 園田12R 3着/12頭+0.4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 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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	ジーティーパール	高畑皓（兵庫）	実60.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/28 園田2R 3着/3頭 08/12 園田4R 5着/10頭+1.8秒 07/16 園田5R 8着/11頭 07/03 園田6R 7着/12頭 06/03 園田5R 3着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	サクラトップセラー	佐々世（兵庫）	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 08/07 園田6R 3着/9頭+0.3秒 07/16 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/24 園田4R 6着/12頭 06/05 園田4R 6着/9頭 05/20 園田5R 7着/12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 3.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	エーピーポエティス追込	吉村智（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2.7着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/20 園田5R 2着/10頭+0.2秒 04/09 園田9R 2着/8頭+0.1秒 03/26 園田9R 4着/9頭+0.8秒 01/13 園田12R 1着/12頭勝利 12/18 園田10R 9着/11頭+0.5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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 33.4% (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。
5	モウショウ先行	塩津璃（兵庫）	実7.1	△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42走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/13 園田4R 3着/10頭+0.1秒 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7秒 03/18 園田5R 6着/12頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ロングロングロング	小谷哲（兵庫）	実67.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/12 園田4R 3着/10頭+1.6秒 07/30 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/15 園田3R 4着/7頭 07/02 園田3R 7着/12頭+1.0秒 06/12 園田7R 9着/10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 3.7着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (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。
7	フェイスナイン逃げ	南部楓（兵庫）	実87.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場66走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8着/12頭 06/05 園田4R 7着/9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 6.7着 × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
8	サンライズプライド自在推奨	田野豊（兵庫）	実9.1	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率19%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 03/31 園田9R 4着/9頭+1.1秒 12/25 園田5R 8着/10頭+2.9秒 12/03 園田7R 6着/10頭+1.9秒 11/11 園田9R 3着/10頭+0.3秒 10/22 園田3R 2着/10頭+0.2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 6.0着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% △ ローテーション 164日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ギャラン差し	下原理（兵庫）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/28 園田10R 3着/10頭+0.7秒 08/13 園田12R 9着/12頭+1.4秒 07/29 園田9R 8着/9頭+2.3秒 07/15 園田5R 7着/12頭+2.0秒 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8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 6.7着 △ 当競馬場適性 52走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
10	ヤザン追込	土方颯（兵庫）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/27 園田2R 2着/9頭+1.1秒 04/21 園田9R 5着/7頭+2.6秒 04/09 園田9R 3着/8頭+0.5秒 12/04 園田12R 11着/12頭+3.4秒 11/10 大井10R 11着/14頭+4.1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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.7% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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

エーピーポエティス

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10ヤザン

3.5倍

EV -6%

▲3サクラトップセラー

7.6倍

EV -12%

出走馬全10頭

◎4

エーピーポエティス

吉村智（兵庫）

2.2倍

-26%

›

○10

ヤザン

土方颯（兵庫）

3.5倍

-6%

›

▲3

サクラトップセラー

佐々世（兵庫）

7.6倍

-12%

›

△5

モウショウ

塩津璃（兵庫）

7.1倍

-24%

›

△8

サンライズプライド

田野豊（兵庫）

9.1倍

-36%

›

△9

ギャラン

下原理（兵庫）

14.2倍

-40%

›

▽1

スパークロス

廣瀬航（兵庫）

33.9倍

+3%

›

▽6

ロングロングロング

小谷哲（兵庫）

67.4倍

+16%

›

▽2

ジーティーパール

高畑皓（兵庫）

60.4倍

-31%

›

▽7

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

87.8倍

-40%

›

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 8 サンライズプライド ¥100 実9.1倍期待値 -36% 不的中9着単勝 9.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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