園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララアンセストラル	杉浦健（兵庫）	実74.1	B△ A▽勝率2% EV+84% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/26 園田3R 7着/8頭+2.1秒 08/07 園田5R 8着/9頭+2.5秒 07/16 園田1R 3着/10頭 06/26 園田2R 6着/10頭 06/05 園田3R 6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 6.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 42走で勝率 10% ◎ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 期待値 +85% ※ 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	サクラヴィグール	吉村智（兵庫）	実4.4	B▲ A▲勝率16% EV-28% 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30%）
前5走 08/26 園田7R 4着/8頭+0.7秒 08/06 園田5R 5着/10頭+2.0秒 07/16 園田1R 2着/10頭 06/25 園田2R 2着/10頭+2.0秒 06/04 園田1R 2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戦の調子平均 3.7着 △ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 22.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.1% / 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。
3	シマノダイヤモンド追込	塩津璃（兵庫）	実41.3	B△ A△勝率4% EV+55% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場68走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は62走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田7R 5着/9頭+1.2秒 08/20 園田4R 5着/9頭+0.9秒 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9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 5.0着 × 当競馬場適性 68走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 62走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.8% / 期待値 +55% ※ 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	メイショウセツゲツ自在	山本咲（兵庫）	実10.2	B○ A△勝率7% EV-25% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田3R 2着/8頭+0.0秒 08/12 園田2R 3着/10頭+0.4秒 07/22 園田4R 5着/12頭+0.4秒 07/02 園田1R 4着/10頭+2.0秒 06/18 園田2R 3着/10頭+2.0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 3.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +137% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.3% / 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	ドゥーエニシング逃げ	井上幹（兵庫）	実1.5	B△ A◎勝率41% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均8.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田8R 8着/9頭 05/15 園田9R 9着/10頭+1.9秒 04/22 園田6R 9着/12頭+1.4秒 04/01 園田7R 1着/10頭勝利 01/07 園田7R 5着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.0% / 期待値 -38% ※ 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	イヤーズストレイト逃げ	高畑皓（兵庫）	実116.6	B× A▽勝率1% EV+57% 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 09/03 園田7R 8着/9頭+2.4秒 08/21 園田12R 8着/10頭+1.6秒 08/06 園田5R 7着/10頭+2.6秒 07/22 園田5R 6着/12頭+2.4秒 07/09 園田6R 5着/9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 79走で勝率 6% △ 距離適性同距離 77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 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 +57% ※ 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	ユイノオトコヤマ	田野豊（兵庫）	実36.3	B× A△勝率6% EV+104% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田1R 4着/8頭+1.5秒 08/07 園田5R 6着/9頭+1.6秒 07/15 園田4R 9着/10頭 06/18 園田5R 9着/12頭 06/03 園田9R 8着/10頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.6% / 期待値 +105% ※ 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	ライヴモヒート逃げ	板野央（兵庫）	実189.5	B× A▽勝率1% EV+47% 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 09/02 園田2R 8着/9頭+2.4秒 08/12 園田4R 9着/10頭+3.0秒 07/23 園田2R 10着/12頭+1.6秒 07/02 園田6R 9着/12頭+5.0秒 06/11 園田8R 6着/8頭+5.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 +47% ※ 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	チョウカンセイ追込	南部楓（兵庫）	実64.2	B× A▽勝率3% EV+123% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し）
前5走 08/27 園田1R 4着/9頭+0.6秒 08/07 園田4R 5着/9頭+0.5秒 07/22 園田4R 7着/12頭+1.1秒 06/18 園田1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 6着/10頭+0.0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 5.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 +124% ※ 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	パトロールラン逃げ推奨	山本太（兵庫）	実5.3	B◎ A○勝率18% EV-4% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率59% × オッズ5.3倍で期待値+213%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/26 園田7R 6着/8頭+2.0秒 04/22 園田6R 8着/12頭+1.3秒 04/02 園田8R 2着/10頭+0.4秒 01/03 園田4R 1着/11頭勝利 12/11 園田6R 5着/9頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 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) +213% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.2% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.0% / 期待値 -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

B推奨Aモデル ○

パトロールラン

騎手山本太（兵庫）

単勝オッズ

5.3倍

AI期待値

+213%

買い目

¥1,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4メイショウセツゲツ

10.2倍

EV +137%

▲A:▲2サクラヴィグール

4.4倍

EV -48%

出走馬全10頭

◎A:○10

パトロールラン

山本太（兵庫）

5.3倍

+213%

›

○A:△4

メイショウセツゲツ

山本咲（兵庫）

10.2倍

+137%

›

▲A:▲2

サクラヴィグール

吉村智（兵庫）

4.4倍

-48%

›

△A:◎5

ドゥーエニシング

井上幹（兵庫）

1.5倍

-96%

›

△A:△3

シマノダイヤモンド

塩津璃（兵庫）

41.3倍

-47%

›

△A:▽1

ララアンセストラル

杉浦健（兵庫）

74.1倍

-6%

›

×A:△7

ユイノオトコヤマ

田野豊（兵庫）

36.3倍

-87%

›

×A:▽9

チョウカンセイ

南部楓（兵庫）

64.2倍

-77%

›

×A:▽6

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

116.6倍

-99%

›

×A:▽8

ライヴモヒート

板野央（兵庫）

189.5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 10 パトロールラン ¥1,200 確定4.3倍期待値 +214% 的中1着確定 4.3倍5,160円

※ オッズは予測時点の値です。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララアンセストラル	杉浦健（兵庫）	実74.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/26 園田3R 7着/8頭+2.1秒 08/07 園田5R 8着/9頭+2.5秒 07/16 園田1R 3着/10頭 06/26 園田2R 6着/10頭 06/05 園田3R 6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 6.0着 △ 当競馬場適性 43走で勝率 9% △ 距離適性同距離 42走で勝率 10% ◎ 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) +84% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (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	サクラヴィグール	吉村智（兵庫）	実4.4	▲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30%）
前5走 08/26 園田7R 4着/8頭+0.7秒 08/06 園田5R 5着/10頭+2.0秒 07/16 園田1R 2着/10頭 06/25 園田2R 2着/10頭+2.0秒 06/04 園田1R 2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戦の調子平均 3.7着 △ 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% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.1% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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	シマノダイヤモンド追込	塩津璃（兵庫）	実41.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場68走で勝率1%と苦戦傾向／同距離帯は62走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田7R 5着/9頭+1.2秒 08/20 園田4R 5着/9頭+0.9秒 08/05 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/23 園田2R 4着/12頭+0.6秒 07/09 園田6R 6着/9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 5.0着 × 当競馬場適性 68走で勝率 1% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 62走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	メイショウセツゲツ自在	山本咲（兵庫）	実10.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田3R 2着/8頭+0.0秒 08/12 園田2R 3着/10頭+0.4秒 07/22 園田4R 5着/12頭+0.4秒 07/02 園田1R 4着/10頭+2.0秒 06/18 園田2R 3着/10頭+2.0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 3.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	ドゥーエニシング逃げ	井上幹（兵庫）	実1.5	◎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8.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田8R 8着/9頭 05/15 園田9R 9着/10頭+1.9秒 04/22 園田6R 9着/12頭+1.4秒 04/01 園田7R 1着/10頭勝利 01/07 園田7R 5着/10頭+0.5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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 35走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 25走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 41.0% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
6	イヤーズストレイト逃げ	高畑皓（兵庫）	実116.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田7R 8着/9頭+2.4秒 08/21 園田12R 8着/10頭+1.6秒 08/06 園田5R 7着/10頭+2.6秒 07/22 園田5R 6着/12頭+2.4秒 07/09 園田6R 5着/9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 79走で勝率 6% △ 距離適性同距離 77走で勝率 6% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
7	ユイノオトコヤマ	田野豊（兵庫）	実36.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田1R 4着/8頭+1.5秒 08/07 園田5R 6着/9頭+1.6秒 07/15 園田4R 9着/10頭 06/18 園田5R 9着/12頭 06/03 園田9R 8着/10頭+0.0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 6.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +104% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	ライヴモヒート逃げ	板野央（兵庫）	実189.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/02 園田2R 8着/9頭+2.4秒 08/12 園田4R 9着/10頭+3.0秒 07/23 園田2R 10着/12頭+1.6秒 07/02 園田6R 9着/12頭+5.0秒 06/11 園田8R 6着/8頭+5.0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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
9	チョウカンセイ追込	南部楓（兵庫）	実64.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は31走で勝ち無し）
前5走 08/27 園田1R 4着/9頭+0.6秒 08/07 園田4R 5着/9頭+0.5秒 07/22 園田4R 7着/12頭+1.1秒 06/18 園田1R 2着/10頭+5.0秒 06/04 園田1R 6着/10頭+0.0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 5.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 31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 20日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +123% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
10	パトロールラン逃げ推奨	山本太（兵庫）	実5.3	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/26 園田7R 6着/8頭+2.0秒 04/22 園田6R 8着/12頭+1.3秒 04/02 園田8R 2着/10頭+0.4秒 01/03 園田4R 1着/11頭勝利 12/11 園田6R 5着/9頭+1.1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 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.0% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ドゥーエニシング

騎手井上幹（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○10パトロールラン

5.3倍

EV -4%

▲2サクラヴィグール

4.4倍

EV -28%

出走馬全10頭

◎5

ドゥーエニシング

井上幹（兵庫）

1.5倍

-38%

›

○10

パトロールラン

山本太（兵庫）

5.3倍

-4%

›

▲2

サクラヴィグール

吉村智（兵庫）

4.4倍

-28%

›

△4

メイショウセツゲツ

山本咲（兵庫）

10.2倍

-25%

›

△7

ユイノオトコヤマ

田野豊（兵庫）

36.3倍

+104%

›

△3

シマノダイヤモンド

塩津璃（兵庫）

41.3倍

+55%

›

▽9

チョウカンセイ

南部楓（兵庫）

64.2倍

+123%

›

▽1

ララアンセストラル

杉浦健（兵庫）

74.1倍

+84%

›

▽6

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

116.6倍

+57%

›

▽8

ライヴモヒート

板野央（兵庫）

189.5倍

+47%

›

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 10 パトロールラン ¥1,200 確定4.3倍期待値 -5% 的中1着確定 4.3倍5,160円

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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