園田 1R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョウショータイプ自在	渡瀬和（兵庫）	実10.3	B△ A○勝率19% EV+93% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 園田4R 3着/10頭+3.2秒 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4秒 07/29 園田2R 10着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 6着/10頭+0.0秒 06/24 園田2R 9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 9.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.8% / 期待値 +94% ※ 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	コワモテハマー差し	田野豊（兵庫）	実1.0	B◎ A×勝率42% EV-57% 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22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/26 園田3R 5着/8頭+0.6秒 08/07 園田3R 2着/8頭+0.0秒 12/31 園田3R 7着/10頭+0.7秒 12/18 園田6R 7着/10頭+1.2秒 11/26 園田5R 7着/12頭+1.7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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 22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 64.1% (オッズ暗示: 100.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.1% / 期待値 -58% ※ 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	ワンダーエルピス先行	高橋洸（兵庫）	実13.6	B○ A▲勝率13% EV+83% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 5着/10頭+0.6秒 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 7.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 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。
4	カヤコ	山本咲（兵庫）	実41.7	B▲ A△勝率6% EV+144% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 08/27 園田1R 5着/9頭+0.8秒 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10頭 07/03 園田3R 5着/9頭+0.0秒 06/12 園田3R 7着/8頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 2.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.9% / 期待値 +144% ※ 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	ガロ自在推奨	竹村達（兵庫）	実27.8	B△ A△勝率9% EV+149% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/04 園田4R 6着/10頭+0.5秒 08/20 園田1R 5着/10頭+1.0秒 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 82走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 +150% ※ 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	ウインレヴェランス差し	塩津璃（兵庫）	実69.7	B× A▽勝率1% EV-37% 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4R 5着/10頭+4.1秒 08/21 園田1R 7着/10頭+2.4秒 08/07 園田3R 3着/8頭+1.8秒 07/22 園田1R 8着/11頭+2.9秒 07/03 園田3R 8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 5.0着 × 当競馬場適性 89走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 77走で勝ち無し ○ ローテーション 15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 0.9% / 期待値 -37% ※ 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	アタックチャンス先行	笹田知（兵庫）	実46.1	B△ A▽勝率2% EV+11% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 6着/10頭+5.0秒 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8秒 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +260% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 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。
8	レンガノコブタサン自在	小谷哲（兵庫）	実20.3	B× A△勝率7% EV+51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 6着/10頭+0.7秒 08/19 園田4R 8着/9頭+2.7秒 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.5% / 期待値 +51% ※ 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 ×

コワモテハマー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲3ワンダーエルピス

13.6倍

EV +6%

▲A:△4カヤコ

41.7倍

EV +226%

出走馬全8頭

◎A:×2

コワモテハマー

田野豊（兵庫）

1.0倍

-35%

›

○A:▲3

ワンダーエルピス

高橋洸（兵庫）

13.6倍

+6%

›

▲A:△4

カヤコ

山本咲（兵庫）

41.7倍

+226%

›

△A:▽7

アタックチャンス

笹田知（兵庫）

46.1倍

+260%

›

△A:○1

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

10.3倍

-46%

›

△A:△5

ガロ

竹村達（兵庫）

27.8倍

+34%

›

×A:△8

レンガノコブタサン

小谷哲（兵庫）

20.3倍

-51%

›

×A:▽6

ウインレヴェランス

塩津璃（兵庫）

69.7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 ガロ ¥100 実27.8倍期待値 +35% 不的中2着単勝 27.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジョウショータイプ自在	渡瀬和（兵庫）	実10.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/02 園田4R 3着/10頭+3.2秒 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4秒 07/29 園田2R 10着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 6着/10頭+0.0秒 06/24 園田2R 9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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 18.8% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	コワモテハマー差し	田野豊（兵庫）	実1.0	×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22走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 08/26 園田3R 5着/8頭+0.6秒 08/07 園田3R 2着/8頭+0.0秒 12/31 園田3R 7着/10頭+0.7秒 12/18 園田6R 7着/10頭+1.2秒 11/26 園田5R 7着/12頭+1.7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戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 22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 42.1% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
3	ワンダーエルピス先行	高橋洸（兵庫）	実13.6	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 5着/10頭+0.6秒 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9秒 07/01 園田2R 7着/7頭 06/11 園田1R 3着/9頭+1.0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戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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	カヤコ	山本咲（兵庫）	実41.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場44走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は41走で勝ち無し）
前5走 08/27 園田1R 5着/9頭+0.8秒 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10頭 07/03 園田3R 5着/9頭+0.0秒 06/12 園田3R 7着/8頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 44走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 41走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (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。
5	ガロ自在推奨	竹村達（兵庫）	実27.8	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ27.8倍で期待値+149%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 09/04 園田4R 6着/10頭+0.5秒 08/20 園田1R 5着/10頭+1.0秒 07/24 園田1R 4着/12頭+1.1秒 07/08 園田1R 7着/9頭 06/25 園田1R 10着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 82走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 47走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.0% (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。
6	ウインレヴェランス差し	塩津璃（兵庫）	実69.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場89走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は77走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 5着/10頭+4.1秒 08/21 園田1R 7着/10頭+2.4秒 08/07 園田3R 3着/8頭+1.8秒 07/22 園田1R 8着/11頭+2.9秒 07/03 園田3R 8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 5.0着 × 当競馬場適性 89走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 77走で勝ち無し ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	アタックチャンス先行	笹田知（兵庫）	実46.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 6着/10頭+5.0秒 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8秒 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6秒 07/17 園田1R 6着/12頭 07/03 園田2R 11着/12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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 15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 2.4% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	レンガノコブタサン自在	小谷哲（兵庫）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 6着/10頭+0.7秒 08/19 園田4R 8着/9頭+2.7秒 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5着/10頭 07/02 園田1R 8着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 33走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29走で勝ち無し ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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

コワモテハマー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-57%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ジョウショータイプ

10.3倍

EV +93%

▲3ワンダーエルピス

13.6倍

EV +83%

出走馬全8頭

×2

コワモテハマー

田野豊（兵庫）

1.0倍

-57%

›

○1

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

10.3倍

+93%

›

▲3

ワンダーエルピス

高橋洸（兵庫）

13.6倍

+83%

›

△5

ガロ

竹村達（兵庫）

27.8倍

+149%

›

△8

レンガノコブタサン

小谷哲（兵庫）

20.3倍

+51%

›

△4

カヤコ

山本咲（兵庫）

41.7倍

+144%

›

▽7

アタックチャンス

笹田知（兵庫）

46.1倍

+11%

›

▽6

ウインレヴェランス

塩津璃（兵庫）

69.7倍

-37%

›

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▶ 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 ガロ ¥100 実27.8倍期待値 +150% 不的中2着単勝 27.8倍

B. 市場除外+キャリブ

見送り

※ オッズは予測時点の値です。

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