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 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジカルフェイス逃げ	小牧太（兵庫）	実9.5	B× A△勝率12% EV+10% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は16走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 09/04 園田7R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田8R 9着/10頭+1.7秒 07/24 園田7R 6着/9頭+1.3秒 06/18 園田5R 4着/12頭+3.0秒 05/29 園田7R 3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 10.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 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。
2	サティンボディス先行	長尾翼（兵庫）	実76.2	B× A▽勝率1% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田1R 9着/12頭+1.3秒 08/13 園田5R 6着/12頭+1.1秒 07/24 園田6R 7着/9頭+1.2秒 07/09 園田4R 8着/10頭+3.0秒 06/24 園田4R 5着/12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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 5% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 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。
3	トライファン追込	下原理（兵庫）	実11.4	B△ A△勝率8% EV-13% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／同馬場状態で勝率30%）
前5走 09/03 園田5R 9着/11頭+1.1秒 08/13 園田12R 6着/12頭+0.9秒 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5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 6.3着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.6% / 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。
4	シゲルノヴァ自在	土方颯（兵庫）	実40.4	B× A▽勝率2% EV-35% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/03 園田5R 6着/11頭+0.9秒 08/13 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/22 園田12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 期待値 -36% ※ 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	テイケイアンジェ差し推奨	廣瀬航（兵庫）	実7.6	B▲ A▲勝率17% EV+30% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（同距離帯で勝率19%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 園田5R 6着/12頭+2.1秒 08/19 園田9R 8着/9頭+1.7秒 08/05 園田7R 9着/10頭+1.6秒 07/22 園田7R 9着/10頭+1.2秒 07/03 園田9R 5着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 13.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.2% / 期待値 +31% ※ 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	モズセンピロ	南部楓（兵庫）	実16.9	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（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 08/14 園田5R 8着/10頭+3.0秒 07/23 園田6R 11着/12頭+2.2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 9.5着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.9% / 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。
7	スティールソニック逃げ	田野豊（兵庫）	実27.6	B× A▽勝率3% EV-9% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/02 園田12R 10着/12頭+4.3秒 08/13 園田12R 10着/12頭+1.7秒 07/22 園田7R 10着/10頭+3.8秒 07/01 園田8R 11着/11頭 06/11 園田10R 6着/10頭+4.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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。
8	エコロアモーレ逃げ	高畑皓（兵庫）	実118.8	B× A▽勝率1% EV-29% 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 9着/10頭+3.9秒 08/19 園田7R 9着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4秒 07/09 園田9R 8着/9頭+0.0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 36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 11位 / 勝率 0.6% / 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。
9	ワローテル自在	佐々世（兵庫）	実3.7	B○ A○勝率19% EV-30% 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25%）
前5走 08/28 園田6R 7着/9頭+1.5秒 08/07 園田10R 7着/9頭+1.5秒 07/22 園田12R 7着/12頭+0.7秒 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.8% / 期待値 -31% ※ 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	ウィスピースノー追込	小谷哲（兵庫）	実2.2	B◎ A◎勝率28% EV-37% 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 09/03 園田12R 5着/12頭+0.6秒 08/26 園田5R 8着/10頭+2.1秒 08/07 園田9R 4着/8頭+0.8秒 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6秒 07/09 園田5R 5着/10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 5.7着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.8% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.3% / 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。
11	パープルパライソ逃げ推奨	塩津璃（兵庫）	実14.7	B△ A△勝率6% EV-17% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 08/05 園田6R 10着/12頭+1.7秒 07/10 園田6R 9着/9頭 05/15 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田2R 9着/10頭+3.0秒 10/24 園田9R 7着/9頭+1.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.6% / 期待値 -17% ※ 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 ◎

ウィスピースノー

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.2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:○9ワローテル

3.7倍

EV -8%

▲A:▲5テイケイアンジェ

7.6倍

EV -11%

出走馬全11頭

◎A:◎10

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

2.2倍

-16%

›

○A:○9

ワローテル

佐々世（兵庫）

3.7倍

-8%

›

▲A:▲5

テイケイアンジェ

廣瀬航（兵庫）

7.6倍

-11%

›

△A:△11

パープルパライソ

塩津璃（兵庫）

14.7倍

+71%

›

△A:▽6

モズセンピロ

南部楓（兵庫）

16.9倍

+0%

›

△A:△3

トライファン

下原理（兵庫）

11.4倍

-63%

›

×A:△1

マジカルフェイス

小牧太（兵庫）

9.5倍

-72%

›

×A:▽7

スティールソニック

田野豊（兵庫）

27.6倍

-77%

›

×A:▽4

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

40.4倍

-73%

›

×A:▽2

サティンボディス

長尾翼（兵庫）

76.2倍

-50%

›

×A:▽8

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

118.8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

単勝 5 テイケイアンジェ ¥100 実7.6倍期待値 -11% 不的中3着単勝 7.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 パープルパライソ ¥100 実14.7倍期待値 +72% 不的中7着単勝 14.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マジカルフェイス逃げ	小牧太（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は16走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 09/04 園田7R 8着/10頭+2.3秒 08/14 園田8R 9着/10頭+1.7秒 07/24 園田7R 6着/9頭+1.3秒 06/18 園田5R 4着/12頭+3.0秒 05/29 園田7R 3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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 54走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
2	サティンボディス先行	長尾翼（兵庫）	実76.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田1R 9着/12頭+1.3秒 08/13 園田5R 6着/12頭+1.1秒 07/24 園田6R 7着/9頭+1.2秒 07/09 園田4R 8着/10頭+3.0秒 06/24 園田4R 5着/12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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 5% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (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。
3	トライファン追込	下原理（兵庫）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し／同馬場状態で勝率30%）
前5走 09/03 園田5R 9着/11頭+1.1秒 08/13 園田12R 6着/12頭+0.9秒 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4秒 06/24 園田8R 7着/10頭 06/11 園田9R 5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 6.3着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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	シゲルノヴァ自在	土方颯（兵庫）	実40.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/03 園田5R 6着/11頭+0.9秒 08/13 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/22 園田12R 11着/12頭+1.9秒 07/08 園田9R 10着/10頭 06/18 園田8R 8着/8頭+3.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
5	テイケイアンジェ差し推奨	廣瀬航（兵庫）	実7.6	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（同距離帯で勝率19%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 園田5R 6着/12頭+2.1秒 08/19 園田9R 8着/9頭+1.7秒 08/05 園田7R 9着/10頭+1.6秒 07/22 園田7R 9着/10頭+1.2秒 07/03 園田9R 5着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
6	モズセンピロ	南部楓（兵庫）	実16.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 08/14 園田5R 8着/10頭+3.0秒 07/23 園田6R 11着/12頭+2.2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 9.5着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 3.9% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	スティールソニック逃げ	田野豊（兵庫）	実27.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/02 園田12R 10着/12頭+4.3秒 08/13 園田12R 10着/12頭+1.7秒 07/22 園田7R 10着/10頭+3.8秒 07/01 園田8R 11着/11頭 06/11 園田10R 6着/10頭+4.0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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
8	エコロアモーレ逃げ	高畑皓（兵庫）	実118.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/04 園田6R 9着/10頭+3.9秒 08/19 園田7R 9着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4秒 07/09 園田9R 8着/9頭+0.0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 36走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
9	ワローテル自在	佐々世（兵庫）	実3.7	○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25%）
前5走 08/28 園田6R 7着/9頭+1.5秒 08/07 園田10R 7着/9頭+1.5秒 07/22 園田12R 7着/12頭+0.7秒 07/01 園田8R 2着/11頭 06/17 園田11R 8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.8% (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。
10	ウィスピースノー追込	小谷哲（兵庫）	実2.2	◎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
前5走 09/03 園田12R 5着/12頭+0.6秒 08/26 園田5R 8着/10頭+2.1秒 08/07 園田9R 4着/8頭+0.8秒 07/22 園田12R 5着/12頭+0.6秒 07/09 園田5R 5着/10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 5.7着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% × 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 28.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
11	パープルパライソ逃げ推奨	塩津璃（兵庫）	実14.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率20%と相性良）
前5走 08/05 園田6R 10着/12頭+1.7秒 07/10 園田6R 9着/9頭 05/15 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田2R 9着/10頭+3.0秒 10/24 園田9R 7着/9頭+1.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ウィスピースノー

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-37%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ワローテル

3.7倍

EV -30%

▲5テイケイアンジェ

7.6倍

EV +30%

出走馬全11頭

◎10

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

2.2倍

-37%

›

○9

ワローテル

佐々世（兵庫）

3.7倍

-30%

›

▲5

テイケイアンジェ

廣瀬航（兵庫）

7.6倍

+30%

›

△1

マジカルフェイス

小牧太（兵庫）

9.5倍

+10%

›

△3

トライファン

下原理（兵庫）

11.4倍

-13%

›

△11

パープルパライソ

塩津璃（兵庫）

14.7倍

-17%

›

▽6

モズセンピロ

南部楓（兵庫）

16.9倍

-34%

›

▽7

スティールソニック

田野豊（兵庫）

27.6倍

-9%

›

▽4

シゲルノヴァ

土方颯（兵庫）

40.4倍

-35%

›

▽2

サティンボディス

長尾翼（兵庫）

76.2倍

+12%

›

▽8

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

118.8倍

-29%

›

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

単勝 5 テイケイアンジェ ¥100 実7.6倍期待値 +31% 不的中3着単勝 7.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 パープルパライソ ¥100 実14.7倍期待値 -17% 不的中7着単勝 14.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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