園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実13.1	B× A△勝率6% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/07 園田10R 4着/9頭+0.5秒 07/22 園田9R 1着/11頭勝利 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 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。
2	プロメトル	佐々世（兵庫）	実24.0	B△ A▽勝率4% EV+0% 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 08/19 園田6R 1着/10頭勝利 07/29 園田6R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 2着/11頭+0.0秒 06/25 園田6R 3着/10頭 06/11 園田3R 3着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.2% / 期待値 +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。
3	テイケイリノ	廣瀬航（兵庫）	実6.0	B○ A△勝率12% EV-30% 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／前走3着）
前5走 08/21 園田6R 3着/8頭+0.5秒 07/29 園田9R 2着/9頭+0.7秒 07/15 園田5R 4着/12頭 06/24 園田8R 4着/10頭 06/03 園田12R 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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.2% (オッズ暗示: 16.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 11.6% / 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。
4	コイビトミサキ逃げ	小谷周（兵庫）	実53.5	B× A×勝率1% EV-63% 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5R 6着/8頭+1.5秒 08/07 園田7R 6着/8頭+1.5秒 07/23 園田4R 1着/12頭勝利 07/02 園田4R 3着/3頭 06/12 園田6R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 57走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 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 11位 / 勝率 0.7% / 期待値 -63% ※ 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	ヘヴンズドライブ	田野豊（兵庫）	実4.7	B◎ A○勝率16% EV-23% 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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +163% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 56.1% (オッズ暗示: 21.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.3% / 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。
6	ベラジオアブロード	下原理（兵庫）	実3.3	B△ A◎勝率26% EV-13% 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33%と好調／前走3着）
前5走 08/20 園田10R 3着/3頭 07/23 園田9R 4着/12頭+0.3秒 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.4% / 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。
7	エイシンオキクルミ	永井孝（兵庫）	実29.6	B▽ A▽勝率4% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 園田3R 1着/8頭勝利 07/31 園田1R 3着/3頭 07/10 園田1R 6着/11頭 05/28 園田5R 6着/12頭 05/04 園田9R 5着/7頭+1.2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 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.6% / 期待値 +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	アップップ逃げ	山本太（兵庫）	実24.3	B× A▽勝率2% EV-48% 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12R 11着/12頭+2.9秒 08/14 園田10R 9着/10頭+0.9秒 07/24 園田12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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 2.1% / 期待値 -49% ※ 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	タマモキャロル	竹村達（兵庫）	実44.7	B▽ A▽勝率2% EV-29% 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5R 8着/8頭+4.4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 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.6% / 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。
10	モイスチャー	吉村智（兵庫）	実6.3	B△ A△勝率12% EV-24% 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33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/20 園田7R 5着/10頭+1.0秒 07/31 園田1R 1着/3頭 07/10 園田1R 4着/11頭+0.0秒 05/28 園田5R 12着/12頭+4.0秒 05/06 園田12R 7着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 15.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.9% / 期待値 -25% ※ 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。
11	スノーデイ	杉浦健（兵庫）	実5.6	B▲ A▲勝率15% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 園田6R 7着/8頭+1.0秒 07/29 園田8R 2着/3頭 07/08 園田10R 4着/12頭 05/28 園田5R 2着/12頭 05/04 園田1R 5着/7頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 26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 22% (好調) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 17.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。
12	アウタースペース	高畑皓（兵庫）	実145.1	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 07/30 園田10R 11着/12頭+1.9秒 07/15 園田12R 8着/11頭 07/02 園田10R 11着/11頭 05/29 園田11R 8着/11頭 05/05 園田9R 5着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 12位 / 勝率 0.5% / 期待値 -25% ※ 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 ○

ヘヴンズドライブ

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

4.7倍

AI期待値

+163%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△3テイケイリノ

6.0倍

EV -14%

▲A:▲11スノーデイ

5.6倍

EV -60%

出走馬全12頭

◎A:○5

ヘヴンズドライブ

田野豊（兵庫）

4.7倍

+163%

›

○A:△3

テイケイリノ

廣瀬航（兵庫）

6.0倍

-14%

›

▲A:▲11

スノーデイ

杉浦健（兵庫）

5.6倍

-60%

›

△A:▽2

プロメトル

佐々世（兵庫）

24.0倍

+66%

›

△A:△10

モイスチャー

吉村智（兵庫）

6.3倍

-65%

›

△A:◎6

ベラジオアブロード

下原理（兵庫）

3.3倍

-91%

›

×A:△1

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

13.1倍

-65%

›

▽A:▽7

エイシンオキクルミ

永井孝（兵庫）

29.6倍

-22%

›

▽A:▽9

タマモキャロル

竹村達（兵庫）

44.7倍

+2%

›

×A:▽8

アップップ

山本太（兵庫）

24.3倍

-99%

›

×A:×4

コイビトミサキ

小谷周（兵庫）

53.5倍

-99%

›

×A:▽12

アウタースペース

高畑皓（兵庫）

145.1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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 20:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	メヘラーンガル	小谷哲（兵庫）	実13.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/07 園田10R 4着/9頭+0.5秒 07/22 園田9R 1着/11頭勝利 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11頭 06/10 園田7R 7着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
2	プロメトル	佐々世（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走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/19 園田6R 1着/10頭勝利 07/29 園田6R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 2着/11頭+0.0秒 06/25 園田6R 3着/10頭 06/11 園田3R 3着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 4.2% (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。
3	テイケイリノ	廣瀬航（兵庫）	実6.0	△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／前走3着）
前5走 08/21 園田6R 3着/8頭+0.5秒 07/29 園田9R 2着/9頭+0.7秒 07/15 園田5R 4着/12頭 06/24 園田8R 4着/10頭 06/03 園田12R 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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
4	コイビトミサキ逃げ	小谷周（兵庫）	実53.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/21 園田5R 6着/8頭+1.5秒 08/07 園田7R 6着/8頭+1.5秒 07/23 園田4R 1着/12頭勝利 07/02 園田4R 3着/3頭 06/12 園田6R 8着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 57走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
5	ヘヴンズドライブ	田野豊（兵庫）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ベラジオアブロード	下原理（兵庫）	実3.3	◎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走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/20 園田10R 3着/3頭 07/23 園田9R 4着/12頭+0.3秒 07/03 園田5R 1着/12頭 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 前走実績前走 3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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 26.4% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
7	エイシンオキクルミ	永井孝（兵庫）	実29.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/20 園田3R 1着/8頭勝利 07/31 園田1R 3着/3頭 07/10 園田1R 6着/11頭 05/28 園田5R 6着/12頭 05/04 園田9R 5着/7頭+1.2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 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (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。
8	アップップ逃げ	山本太（兵庫）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 08/26 園田12R 11着/12頭+2.9秒 08/14 園田10R 9着/10頭+0.9秒 07/24 園田12R 11着/11頭+2.2秒 07/10 園田12R 11着/12頭 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
9	タマモキャロル	竹村達（兵庫）	実44.7	▽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5R 8着/8頭+4.4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 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
10	モイスチャー	吉村智（兵庫）	実6.3	△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33%と好調／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 08/20 園田7R 5着/10頭+1.0秒 07/31 園田1R 1着/3頭 07/10 園田1R 4着/11頭+0.0秒 05/28 園田5R 12着/12頭+4.0秒 05/06 園田12R 7着/12頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.9% (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。
11	スノーデイ	杉浦健（兵庫）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/21 園田6R 7着/8頭+1.0秒 07/29 園田8R 2着/3頭 07/08 園田10R 4着/12頭 05/28 園田5R 2着/12頭 05/04 園田1R 5着/7頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 26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 22% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
12	アウタースペース	高畑皓（兵庫）	実145.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 07/30 園田10R 11着/12頭+1.9秒 07/15 園田12R 8着/11頭 07/02 園田10R 11着/11頭 05/29 園田11R 8着/11頭 05/05 園田9R 5着/9頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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の本命

AI評価1位

ベラジオアブロード

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ヘヴンズドライブ

4.7倍

EV -23%

▲11スノーデイ

5.6倍

EV -13%

出走馬全12頭

◎6

ベラジオアブロード

下原理（兵庫）

3.3倍

-13%

›

○5

ヘヴンズドライブ

田野豊（兵庫）

4.7倍

-23%

›

▲11

スノーデイ

杉浦健（兵庫）

5.6倍

-13%

›

△10

モイスチャー

吉村智（兵庫）

6.3倍

-24%

›

△3

テイケイリノ

廣瀬航（兵庫）

6.0倍

-30%

›

△1

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

13.1倍

-25%

›

▽2

プロメトル

佐々世（兵庫）

24.0倍

+0%

›

▽7

エイシンオキクルミ

永井孝（兵庫）

29.6倍

+7%

›

▽8

アップップ

山本太（兵庫）

24.3倍

-48%

›

▽9

タマモキャロル

竹村達（兵庫）

44.7倍

-29%

›

×4

コイビトミサキ

小谷周（兵庫）

53.5倍

-63%

›

▽12

アウタースペース

高畑皓（兵庫）

145.1倍

-24%

›

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