園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デュランヴェリテ	田野豊（兵庫）	実140.3	B× A▽勝率1% EV+41% 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4R 9着/10頭+2.5秒 08/07 園田8R 8着/9頭+3.3秒 07/17 園田7R 9着/9頭 07/01 園田5R 12着/12頭 06/12 園田3R 1着/8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 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 9位 / 勝率 1.0% / 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。
2	アラタマオーソ	廣瀬航（兵庫）	実15.3	B△ A△勝率4% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/26 園田7R 2着/8頭+0.2秒 08/06 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/15 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 12着/12頭 06/03 園田7R 7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 4.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 期待値 -34% ※ 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	ゴールデンロンドン	永井孝（兵庫）	実4.8	B△ A△勝率9% EV-57% 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40走で勝率2%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田12R 7着/12頭+1.5秒 07/30 園田12R 5着/12頭+0.8秒 07/17 園田9R 3着/10頭 07/02 園田12R 5着/11頭 06/17 園田7R 2着/7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 40走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 20.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.9% / 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。
4	テーオーニコラス追込	下原理（兵庫）	実6.5	B○ A▲勝率10% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/13 園田8R 8着/10頭+1.8秒 07/22 園田7R 6着/10頭+0.8秒 07/08 園田9R 4着/10頭+0.0秒 03/17 園田10R 12着/12頭+2.7秒 01/08 園田10R 8着/12頭+2.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.0% / 期待値 -35% ※ 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	ヒデガミクィーン逃げ	笹田知（兵庫）	実23.2	B△ A▽勝率3% EV-40% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/12 園田12R 9着/12頭+3.0秒 07/23 園田6R 12着/12頭+2.3秒 07/02 園田6R 7着/12頭 06/11 園田7R 3着/9頭+0.0秒 05/21 園田4R 1着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 0.2% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.6% / 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。
6	スエヒロイナズマ	杉浦健（兵庫）	実196.5	B× A▽勝率1% EV+72% 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3R 5着/9頭+2.1秒 08/14 園田5R 7着/10頭+2.8秒 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% △ 距離適性同距離 47走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -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 0.9% / 期待値 +73% ※ 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	マーブルティスワ	川原正（兵庫）	実2.4	B◎ A◎勝率46% EV+10% 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 08/13 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/08 園田7R 2着/9頭 06/17 園田4R 1着/11頭 05/29 園田4R 3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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 91.5% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.0% / 期待値 +10% ※ 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	シューペルブリアン	松木大（兵庫）	実27.6	B× A▽勝率3% EV-29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田4R 6着/9頭+0.9秒 08/12 園田5R 7着/10頭+1.0秒 07/10 園田9R 8着/10頭 06/26 園田7R 9着/11頭 06/11 園田7R 2着/9頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.5% / 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。
9	ペレストリーナ逃げ	佐々世（兵庫）	実4.0	B▲ A○勝率19% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/28 園田10R 10着/10頭+3.7秒 08/07 園田9R 7着/8頭+2.1秒 07/17 園田8R 4着/10頭 05/29 園田6R 1着/9頭 05/06 園田5R 6着/10頭+1.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.9% / 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。
10	ナリタセレーノ自在	小谷哲（兵庫）	実11.2	B× A△勝率5% EV-45% 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 8着/10頭+2.7秒 08/12 園田12R 8着/12頭+2.8秒 07/30 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/16 園田7R 7着/9頭 07/02 園田12R 4着/11頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.9% / 期待値 -46% ※ 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 ◎

マーブルティスワ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+119%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4テーオーニコラス

6.5倍

EV -60%

▲A:○9ペレストリーナ

4.0倍

EV -94%

出走馬全10頭

◎A:◎7

マーブルティスワ

川原正（兵庫）

2.4倍

+119%

›

○A:▲4

テーオーニコラス

下原理（兵庫）

6.5倍

-60%

›

▲A:○9

ペレストリーナ

佐々世（兵庫）

4.0倍

-94%

›

△A:△2

アラタマオーソ

廣瀬航（兵庫）

15.3倍

-91%

›

△A:△3

ゴールデンロンドン

永井孝（兵庫）

4.8倍

-99%

›

△A:▽5

ヒデガミクィーン

笹田知（兵庫）

23.2倍

-95%

›

×A:▽8

シューペルブリアン

松木大（兵庫）

27.6倍

-95%

›

×A:△10

ナリタセレーノ

小谷哲（兵庫）

11.2倍

-99%

›

×A:▽1

デュランヴェリテ

田野豊（兵庫）

140.3倍

-99%

›

×A:▽6

スエヒロイナズマ

杉浦健（兵庫）

196.5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。

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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

6R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	デュランヴェリテ	田野豊（兵庫）	実140.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/26 園田4R 9着/10頭+2.5秒 08/07 園田8R 8着/9頭+3.3秒 07/17 園田7R 9着/9頭 07/01 園田5R 12着/12頭 06/12 園田3R 1着/8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	アラタマオーソ	廣瀬航（兵庫）	実15.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 08/26 園田7R 2着/8頭+0.2秒 08/06 園田4R 5着/10頭+2.3秒 07/15 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 12着/12頭 06/03 園田7R 7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 4.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
3	ゴールデンロンドン	永井孝（兵庫）	実4.8	△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40走で勝率2%と苦戦傾向）
前5走 08/12 園田12R 7着/12頭+1.5秒 07/30 園田12R 5着/12頭+0.8秒 07/17 園田9R 3着/10頭 07/02 園田12R 5着/11頭 06/17 園田7R 2着/7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 40走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 16% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
4	テーオーニコラス追込	下原理（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/13 園田8R 8着/10頭+1.8秒 07/22 園田7R 6着/10頭+0.8秒 07/08 園田9R 4着/10頭+0.0秒 03/17 園田10R 12着/12頭+2.7秒 01/08 園田10R 8着/12頭+2.7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 6.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (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。
5	ヒデガミクィーン逃げ	笹田知（兵庫）	実23.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 08/12 園田12R 9着/12頭+3.0秒 07/23 園田6R 12着/12頭+2.3秒 07/02 園田6R 7着/12頭 06/11 園田7R 3着/9頭+0.0秒 05/21 園田4R 1着/11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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	スエヒロイナズマ	杉浦健（兵庫）	実196.5	▽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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/28 園田3R 5着/9頭+2.1秒 08/14 園田5R 7着/10頭+2.8秒 07/03 園田3R 1着/9頭 06/17 園田1R 7着/10頭 05/29 園田2R 10着/10頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 54走で勝率 9% △ 距離適性同距離 47走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	マーブルティスワ	川原正（兵庫）	実2.4	◎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 08/13 園田4R 4着/10頭+0.9秒 07/08 園田7R 2着/9頭 06/17 園田4R 1着/11頭 05/29 園田4R 3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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 46.0% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。
8	シューペルブリアン	松木大（兵庫）	実27.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田4R 6着/9頭+0.9秒 08/12 園田5R 7着/10頭+1.0秒 07/10 園田9R 8着/10頭 06/26 園田7R 9着/11頭 06/11 園田7R 2着/9頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ペレストリーナ逃げ	佐々世（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/28 園田10R 10着/10頭+3.7秒 08/07 園田9R 7着/8頭+2.1秒 07/17 園田8R 4着/10頭 05/29 園田6R 1着/9頭 05/06 園田5R 6着/10頭+1.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ナリタセレーノ自在	小谷哲（兵庫）	実11.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田10R 8着/10頭+2.7秒 08/12 園田12R 8着/12頭+2.8秒 07/30 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/16 園田7R 7着/9頭 07/02 園田12R 4着/11頭+0.0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 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 8.9%) ※ 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

マーブルティスワ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

+10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ペレストリーナ

4.0倍

EV -24%

▲4テーオーニコラス

6.5倍

EV -34%

出走馬全10頭

◎7

マーブルティスワ

川原正（兵庫）

2.4倍

+10%

›

○9

ペレストリーナ

佐々世（兵庫）

4.0倍

-24%

›

▲4

テーオーニコラス

下原理（兵庫）

6.5倍

-34%

›

△3

ゴールデンロンドン

永井孝（兵庫）

4.8倍

-57%

›

△10

ナリタセレーノ

小谷哲（兵庫）

11.2倍

-45%

›

△2

アラタマオーソ

廣瀬航（兵庫）

15.3倍

-34%

›

▽5

ヒデガミクィーン

笹田知（兵庫）

23.2倍

-40%

›

▽8

シューペルブリアン

松木大（兵庫）

27.6倍

-29%

›

▽1

デュランヴェリテ

田野豊（兵庫）

140.3倍

+41%

›

▽6

スエヒロイナズマ

杉浦健（兵庫）

196.5倍

+72%

›

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