園田 7R 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

7R 園田競馬場ゴールデンジョッキーカップダ1700m ダート1700m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンゼンハチマン差し	小牧太（兵庫）	実48.6	B× A▽勝率2% EV+11% 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 5着/10頭+1.2秒 08/12 園田12R 6着/12頭+1.0秒 07/30 園田12R 6着/12頭+0.8秒 07/10 園田9R 4着/10頭 06/18 園田12R 7着/12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 5.7着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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 8位 / 勝率 2.3% / 期待値 +12% ※ 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	ヤマカンドリーミン	横山典（JRA）	実14.5	B△ A▽勝率6% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 6.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.9% / 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。
3	ザタイムズ先行	笹川翼（大井）	実3.2	B△ A○勝率22% EV-29% 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8走で勝率25%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/28 園田10R 2着/10頭+0.3秒 07/30 園田12R 3着/12頭+0.6秒 07/02 園田12R 3着/11頭 06/04 園田8R 1着/10頭 05/04 園田8R 2着/5頭+0.3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戦の調子平均 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 31.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.2% / 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。
4	ジュンオーズ追込	戸崎圭（JRA）	実4.3	B▲ A▲勝率12% EV-49% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 園田4R 1着/10頭勝利 07/31 園田5R 3着/9頭+0.6秒 07/17 園田6R 3着/10頭+1.0秒 05/27 園田3R 3着/10頭+3.0秒 05/14 園田8R 2着/9頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 23.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.7% / 期待値 -50% ※ 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	ニシノオールマイト	川原正（兵庫）	実130.4	B× A▽勝率1% EV-11% 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 08/13 園田5R 5着/12頭+0.9秒 07/31 園田1R 2着/3頭 07/16 園田5R 2着/11頭+4.0秒 07/02 園田5R 12着/12頭 06/10 園田5R 11着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 57走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 0.7% / 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。
6	エナアスコット	山本聡（岩手）	実55.5	B× A▽勝率2% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/24 園田5R 2着/3頭 07/01 園田7R 2着/7頭+0.0秒 06/18 園田3R 2着/10頭 10/23 園田7R 7着/10頭+1.2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 3.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 +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。
7	ウォータールスール	赤岡修（高知）	実3.3	B◎ A◎勝率30% EV-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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 68.4% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.5% / 期待値 -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。
8	シギーコルエンド推奨	下原理（兵庫）	実26.1	B○ A△勝率6% EV+67% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ26.1倍で期待値+402%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 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) +402% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 3.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.4% / 期待値 +68% ※ 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	チーフインザスカイ追込	高松亮（岩手）	実35.0	B× A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/28 園田5R 2着/9頭+0.7秒 08/13 園田8R 5着/10頭+0.8秒 07/24 園田6R 2着/9頭+0.0秒 07/08 園田5R 4着/10頭 06/18 園田4R 1着/10頭
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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 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	ラプスドール	吉村智（兵庫）	実10.7	B× A△勝率7% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田7R 2着/10頭+0.2秒 07/15 園田8R 4着/10頭 06/26 園田7R 2着/11頭 06/05 園田7R 7着/12頭+0.0秒 05/20 園田4R 6着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.4% (オッズ暗示: 9.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 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。
11	テイケイソナサポ	丸野勝（愛知）	実91.4	B× A▽勝率1% EV-16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/28 園田5R 7着/9頭+3.2秒 08/06 園田7R 2着/8頭+0.5秒 07/15 園田6R 3着/10頭 07/02 園田4R 2着/3頭 06/12 園田5R 3着/9頭+2.0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 4.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.9% / 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。
12	メイショウガッツ先行	ルメー（JRA）	実7.7	B△ A△勝率9% EV-29% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 4着/12頭+0.9秒 08/12 園田6R 9着/10頭+3.3秒 07/15 園田8R 3着/10頭 12/31 園田4R 3着/9頭+0.4秒 11/27 園田6R 3着/12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 5.3着 ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 13.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。

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 ◎

ウォータールスール

騎手赤岡修（高知）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

+125%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△8シギーコルエンド

26.1倍

EV +402%

▲A:▲4ジュンオーズ

4.3倍

EV -74%

出走馬全12頭

◎A:◎7

ウォータールスール

赤岡修（高知）

3.3倍

+125%

›

○A:△8

シギーコルエンド

下原理（兵庫）

26.1倍

+402%

›

▲A:▲4

ジュンオーズ

戸崎圭（JRA）

4.3倍

-74%

›

△A:▽2

ヤマカンドリーミン

横山典（JRA）

14.5倍

-55%

›

△A:△12

メイショウガッツ

ルメー（JRA）

7.7倍

-88%

›

△A:○3

ザタイムズ

笹川翼（大井）

3.2倍

-98%

›

×A:△10

ラプスドール

吉村智（兵庫）

10.7倍

-95%

›

×A:▽9

チーフインザスカイ

高松亮（岩手）

35.0倍

-85%

›

×A:▽11

テイケイソナサポ

丸野勝（愛知）

91.4倍

-62%

›

×A:▽6

エナアスコット

山本聡（岩手）

55.5倍

-81%

›

×A:▽1

シンゼンハチマン

小牧太（兵庫）

48.6倍

-99%

›

×A:▽5

ニシノオールマイト

川原正（兵庫）

130.4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 シギーコルエンド ¥400 実26.1倍期待値 +402% 不的中4着単勝 26.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ゴールデンジョッキーカップダ1700m ダート1700m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンゼンハチマン差し	小牧太（兵庫）	実48.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/28 園田10R 5着/10頭+1.2秒 08/12 園田12R 6着/12頭+1.0秒 07/30 園田12R 6着/12頭+0.8秒 07/10 園田9R 4着/10頭 06/18 園田12R 7着/12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 5.7着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	ヤマカンドリーミン	横山典（JRA）	実14.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
3	ザタイムズ先行	笹川翼（大井）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯6走で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/28 園田10R 2着/10頭+0.3秒 07/30 園田12R 3着/12頭+0.6秒 07/02 園田12R 3着/11頭 06/04 園田8R 1着/10頭 05/04 園田8R 2着/5頭+0.3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戦の調子平均 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.2% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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	ジュンオーズ追込	戸崎圭（JRA）	実4.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/12 園田4R 1着/10頭勝利 07/31 園田5R 3着/9頭+0.6秒 07/17 園田6R 3着/10頭+1.0秒 05/27 園田3R 3着/10頭+3.0秒 05/14 園田8R 2着/9頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (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。
5	ニシノオールマイト	川原正（兵庫）	実130.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 08/13 園田5R 5着/12頭+0.9秒 07/31 園田1R 2着/3頭 07/16 園田5R 2着/11頭+4.0秒 07/02 園田5R 12着/12頭 06/10 園田5R 11着/12頭+1.0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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 57走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	エナアスコット	山本聡（岩手）	実55.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/14 園田9R 6着/10頭+1.6秒 07/24 園田5R 2着/3頭 07/01 園田7R 2着/7頭+0.0秒 06/18 園田3R 2着/10頭 10/23 園田7R 7着/10頭+1.2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 3.3着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
7	ウォータールスール	赤岡修（高知）	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（騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.5% (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。
8	シギーコルエンド推奨	下原理（兵庫）	実26.1	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+67%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +67% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
9	チーフインザスカイ追込	高松亮（岩手）	実35.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 08/28 園田5R 2着/9頭+0.7秒 08/13 園田8R 5着/10頭+0.8秒 07/24 園田6R 2着/9頭+0.0秒 07/08 園田5R 4着/10頭 06/18 園田4R 1着/10頭
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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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 2.2% (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。
10	ラプスドール	吉村智（兵庫）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 08/05 園田7R 2着/10頭+0.2秒 07/15 園田8R 4着/10頭 06/26 園田7R 2着/11頭 06/05 園田7R 7着/12頭+0.0秒 05/20 園田4R 6着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2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 7.1% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
11	テイケイソナサポ	丸野勝（愛知）	実91.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/28 園田5R 7着/9頭+3.2秒 08/06 園田7R 2着/8頭+0.5秒 07/15 園田6R 3着/10頭 07/02 園田4R 2着/3頭 06/12 園田5R 3着/9頭+2.0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 4.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
12	メイショウガッツ先行	ルメー（JRA）	実7.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 4着/12頭+0.9秒 08/12 園田6R 9着/10頭+3.3秒 07/15 園田8R 3着/10頭 12/31 園田4R 3着/9頭+0.4秒 11/27 園田6R 3着/12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 5.3着 ○ 当競馬場適性 36走で勝率 17% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ウォータールスール

騎手赤岡修（高知）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ザタイムズ

3.2倍

EV -29%

▲4ジュンオーズ

4.3倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎7

ウォータールスール

赤岡修（高知）

3.3倍

-2%

›

○3

ザタイムズ

笹川翼（大井）

3.2倍

-29%

›

▲4

ジュンオーズ

戸崎圭（JRA）

4.3倍

-49%

›

△12

メイショウガッツ

ルメー（JRA）

7.7倍

-29%

›

△10

ラプスドール

吉村智（兵庫）

10.7倍

-23%

›

△8

シギーコルエンド

下原理（兵庫）

26.1倍

+67%

›

▽2

ヤマカンドリーミン

横山典（JRA）

14.5倍

-13%

›

▽1

シンゼンハチマン

小牧太（兵庫）

48.6倍

+11%

›

▽9

チーフインザスカイ

高松亮（岩手）

35.0倍

-24%

›

▽6

エナアスコット

山本聡（岩手）

55.5倍

+2%

›

▽11

テイケイソナサポ

丸野勝（愛知）

91.4倍

-16%

›

▽5

ニシノオールマイト

川原正（兵庫）

130.4倍

-11%

›

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 シギーコルエンド ¥400 実26.1倍期待値 +68% 不的中4着単勝 26.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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