園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フレーヴォ逃げ	塩津璃（兵庫）	実75.6	B× A▽勝率1% 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 09/04 園田6R 8着/10頭+3.4秒 08/12 園田2R 1着/10頭勝利 08/07 園田4R 9着/9頭+2.7秒 07/10 園田3R 8着/10頭+3.0秒 06/25 園田7R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 78走で勝率 5% △ 距離適性同距離 66走で勝率 6% × 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 -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。
2	クリノアチーバー自在	田野豊（兵庫）	実1.7	B◎ A◎勝率45% EV-24% 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／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 園田7R 1着/9頭勝利 08/07 園田6R 2着/9頭+0.3秒 07/23 園田5R 4着/12頭+0.8秒 04/09 園田5R 6着/10頭+1.0秒 03/18 園田7R 4着/10頭+0.9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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 68.3% (オッズ暗示: 58.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.5% / 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。
3	メイプルディープ差し	山本太（兵庫）	実36.7	B× A▽勝率3% EV+10% 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 08/26 園田4R 5着/10頭+0.8秒 08/06 園田3R 5着/8頭+1.1秒 07/22 園田4R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 3着/12頭 06/12 園田1R 5着/12頭+5.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +11% ※ 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	ベビーヴァギー追込	佐々世（兵庫）	実18.4	B△ A△勝率10% EV+77% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/26 園田3R 1着/8頭勝利 08/05 園田4R 6着/10頭+2.5秒 04/15 園田7R 8着/10頭+2.0秒 03/17 浦和4R 3着/10頭+0.6秒 02/27 浦和1R 7着/9頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.6% / 期待値 +77% ※ 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	エイシンヴィエント	南部楓（兵庫）	実29.9	B△ A△勝率6% EV+84% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田2R 6着/7頭+2.3秒 07/17 園田2R 1着/10頭 06/26 園田3R 3着/9頭+7.0秒 06/12 園田1R 7着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.2% / 期待値 +84% ※ 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	ロングセラーアスク逃げ	小谷哲（兵庫）	実3.7	B▲ A○勝率17% EV-38% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場35走で勝率29%と適性高／同距離帯33走で勝率30%）
前5走 08/21 園田10R 6着/9頭+1.7秒 07/24 園田7R 3着/9頭+0.2秒 07/03 園田1R 2着/12頭 05/27 園田7R 7着/10頭 04/30 園田7R 2着/10頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 35走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 33走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.6% / 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。
7	リゴートゥー	廣瀬航（兵庫）	実4.3	B○ A▲勝率13% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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5R 1着/10頭勝利 07/30 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/09 園田6R 2着/9頭 06/17 園田2R 5着/10頭 05/29 園田3R 4着/10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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 54走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 14.8% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.4% / 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。
8	ノブアンドホワイト逃げ	下原理（兵庫）	実23.6	B△ A△勝率6% EV+39% 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5走 08/26 園田4R 6着/10頭+1.1秒 07/31 園田6R 3着/6頭+1.3秒 07/10 園田2R 1着/10頭 06/03 園田1R 5着/10頭+0.0秒 05/13 園田1R 3着/9頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 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。

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 ◎

クリノアチーバー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.7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

○A:▲7リゴートゥー

4.3倍

EV -36%

▲A:○6ロングセラーアスク

3.7倍

EV -83%

出走馬全8頭

◎A:◎2

クリノアチーバー

田野豊（兵庫）

1.7倍

+16%

›

○A:▲7

リゴートゥー

廣瀬航（兵庫）

4.3倍

-36%

›

▲A:○6

ロングセラーアスク

小谷哲（兵庫）

3.7倍

-83%

›

△A:△8

ノブアンドホワイト

下原理（兵庫）

23.6倍

+7%

›

△A:△5

エイシンヴィエント

南部楓（兵庫）

29.9倍

+36%

›

△A:△4

ベビーヴァギー

佐々世（兵庫）

18.4倍

-57%

›

×A:▽3

メイプルディープ

山本太（兵庫）

36.7倍

-66%

›

×A:▽1

フレーヴォ

塩津璃（兵庫）

75.6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。

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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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フレーヴォ逃げ	塩津璃（兵庫）	実75.6	▽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 09/04 園田6R 8着/10頭+3.4秒 08/12 園田2R 1着/10頭勝利 08/07 園田4R 9着/9頭+2.7秒 07/10 園田3R 8着/10頭+3.0秒 06/25 園田7R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 78走で勝率 5% △ 距離適性同距離 66走で勝率 6% × 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 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。
2	クリノアチーバー自在	田野豊（兵庫）	実1.7	◎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／前走勝利の勢い）
前5走 09/03 園田7R 1着/9頭勝利 08/07 園田6R 2着/9頭+0.3秒 07/23 園田5R 4着/12頭+0.8秒 04/09 園田5R 6着/10頭+1.0秒 03/18 園田7R 4着/10頭+0.9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 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 44.5% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	メイプルディープ差し	山本太（兵庫）	実36.7	▽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 08/26 園田4R 5着/10頭+0.8秒 08/06 園田3R 5着/8頭+1.1秒 07/22 園田4R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 3着/12頭 06/12 園田1R 5着/12頭+5.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	ベビーヴァギー追込	佐々世（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/26 園田3R 1着/8頭勝利 08/05 園田4R 6着/10頭+2.5秒 04/15 園田7R 8着/10頭+2.0秒 03/17 浦和4R 3着/10頭+0.6秒 02/27 浦和1R 7着/9頭+1.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	エイシンヴィエント	南部楓（兵庫）	実29.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田2R 6着/7頭+2.3秒 07/17 園田2R 1着/10頭 06/26 園田3R 3着/9頭+7.0秒 06/12 園田1R 7着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	ロングセラーアスク逃げ	小谷哲（兵庫）	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場35走で勝率29%と適性高／同距離帯33走で勝率30%）
前5走 08/21 園田10R 6着/9頭+1.7秒 07/24 園田7R 3着/9頭+0.2秒 07/03 園田1R 2着/12頭 05/27 園田7R 7着/10頭 04/30 園田7R 2着/10頭+0.1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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 35走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 33走で勝率 30% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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 16.6% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
7	リゴートゥー	廣瀬航（兵庫）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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5R 1着/10頭勝利 07/30 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/09 園田6R 2着/9頭 06/17 園田2R 5着/10頭 05/29 園田3R 4着/10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 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 54走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 13.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
8	ノブアンドホワイト逃げ	下原理（兵庫）	実23.6	△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5走 08/26 園田4R 6着/10頭+1.1秒 07/31 園田6R 3着/6頭+1.3秒 07/10 園田2R 1着/10頭 06/03 園田1R 5着/10頭+0.0秒 05/13 園田1R 3着/9頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 5.9% (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。

AIの本命

AI評価1位

クリノアチーバー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-24%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ロングセラーアスク

3.7倍

EV -38%

▲7リゴートゥー

4.3倍

EV -42%

出走馬全8頭

◎2

クリノアチーバー

田野豊（兵庫）

1.7倍

-24%

›

○6

ロングセラーアスク

小谷哲（兵庫）

3.7倍

-38%

›

▲7

リゴートゥー

廣瀬航（兵庫）

4.3倍

-42%

›

△4

ベビーヴァギー

佐々世（兵庫）

18.4倍

+77%

›

△5

エイシンヴィエント

南部楓（兵庫）

29.9倍

+84%

›

△8

ノブアンドホワイト

下原理（兵庫）

23.6倍

+39%

›

▽3

メイプルディープ

山本太（兵庫）

36.7倍

+10%

›

▽1

フレーヴォ

塩津璃（兵庫）

75.6倍

-39%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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