園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サインポール先行	大山真（兵庫）	実95.9	B× A▽勝率1% EV+27% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田3R 7着/10頭+2.5秒 08/26 園田7R 5着/8頭+1.8秒 08/14 園田3R 4着/10頭+1.4秒 07/31 園田5R 7着/9頭+3.2秒 07/15 園田4R 8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 5.3着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.2% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 期待値 +28% ※ 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	ウォニー差し	小谷哲（兵庫）	実17.3	B△ A▲勝率13% EV+120% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 園田5R 4着/9頭+1.0秒 08/19 園田4R 6着/9頭+1.4秒 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 89走で勝率 6% △ 距離適性同距離 52走で勝率 6% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.8% / 期待値 +121% ※ 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	エイシンバーマン差し	長尾翼（兵庫）	実44.9	B△ A△勝率4% EV+61% 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11走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 4着/10頭+0.4秒 08/20 園田4R 7着/9頭+1.2秒 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10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 4.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 期待値 +62% ※ 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	リビングラヴ推奨	渡瀬和（兵庫）	実11.9	B▲ A○勝率19% EV+130% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/05 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/15 園田6R 8着/10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 8.5着 (不振) × 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 4.1% (オッズ暗示: 8.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 期待値 +131% ※ 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	ランボーリープ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.0	B◎ A×勝率47% EV-53% 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（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 園田7R 2着/9頭+0.4秒 08/14 園田4R 4着/11頭+0.3秒 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 65.7% (オッズ暗示: 100.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 46.5% / 期待値 -53% ※ 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	ドナルドポーカー	廣瀬航（兵庫）	実31.7	B○ A△勝率6% EV+85% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田1R 5着/8頭+1.6秒 08/06 園田4R 8着/10頭+2.9秒 07/16 園田1R 6着/10頭 06/26 園田7R 11着/11頭 06/05 園田7R 10着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) +817% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 3.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.9% / 期待値 +86% ※ 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	スカイピース	井上幹（兵庫）	実56.7	B× A▽勝率1% EV-21% 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9R 9着/12頭+1.9秒 08/14 園田1R 9着/12頭+2.0秒 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.4% / 期待値 -22% ※ 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	カシスオレンジ追込	小谷周（兵庫）	実18.3	B△ A△勝率9% EV+68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田2R 4着/9頭+0.7秒 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 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 5.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.2% / 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。

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 ×

ランボーリープ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△6ドナルドポーカー

31.7倍

EV +817%

▲A:○4リビングラヴ

11.9倍

EV -50%

出走馬全8頭

◎A:×5

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.0倍

-34%

›

○A:△6

ドナルドポーカー

廣瀬航（兵庫）

31.7倍

+817%

›

▲A:○4

リビングラヴ

渡瀬和（兵庫）

11.9倍

-50%

›

△A:▲2

ウォニー

小谷哲（兵庫）

17.3倍

-94%

›

△A:△8

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

18.3倍

-93%

›

△A:△3

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

44.9倍

-84%

›

×A:▽1

サインポール

大山真（兵庫）

95.9倍

-77%

›

×A:▽7

スカイピース

井上幹（兵庫）

56.7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 4 リビングラヴ ¥200 実11.9倍期待値 -51% 不的中2着単勝 11.9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。

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サインポール先行	大山真（兵庫）	実95.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田3R 7着/10頭+2.5秒 08/26 園田7R 5着/8頭+1.8秒 08/14 園田3R 4着/10頭+1.4秒 07/31 園田5R 7着/9頭+3.2秒 07/15 園田4R 8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 5.3着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	ウォニー差し	小谷哲（兵庫）	実17.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 園田5R 4着/9頭+1.0秒 08/19 園田4R 6着/9頭+1.4秒 07/31 園田4R 5着/9頭+2.1秒 07/15 園田3R 6着/7頭+1.0秒 07/01 園田7R 3着/7頭+1.0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 5.0着 △ 当競馬場適性 89走で勝率 6% △ 距離適性同距離 52走で勝率 6% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +120% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。
3	エイシンバーマン差し	長尾翼（兵庫）	実44.9	△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11走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田2R 4着/10頭+0.4秒 08/20 園田4R 7着/9頭+1.2秒 08/05 園田1R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田1R 6着/12頭+2.1秒 07/10 園田2R 7着/10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 4.3着 × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
4	リビングラヴ推奨	渡瀬和（兵庫）	実11.9	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率19% × オッズ11.9倍で期待値+130%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 08/05 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/15 園田6R 8着/10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 8.5着 (不振) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +130% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	ランボーリープ逃げ	吉村智（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（前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 園田7R 2着/9頭+0.4秒 08/14 園田4R 4着/11頭+0.3秒 01/08 園田9R 4着/10頭+0.2秒 12/24 園田4R 1着/10頭勝利 12/02 園田2R 1着/10頭勝利
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 22% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 46.5% (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。
6	ドナルドポーカー	廣瀬航（兵庫）	実31.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田1R 5着/8頭+1.6秒 08/06 園田4R 8着/10頭+2.9秒 07/16 園田1R 6着/10頭 06/26 園田7R 11着/11頭 06/05 園田7R 10着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) +85% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	スカイピース	井上幹（兵庫）	実56.7	▽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 08/28 園田9R 9着/12頭+1.9秒 08/14 園田1R 9着/12頭+2.0秒 07/17 園田12R 5着/11頭 07/03 園田6R 12着/12頭 06/03 園田12R 11着/12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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
8	カシスオレンジ追込	小谷周（兵庫）	実18.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田2R 4着/9頭+0.7秒 08/13 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田4R 2着/9頭+1.2秒 07/17 園田6R 8着/10頭 06/18 園田3R 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 5.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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の本命

AI評価1位

ランボーリープ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4リビングラヴ

11.9倍

EV +130%

▲2ウォニー

17.3倍

EV +120%

出走馬全8頭

×5

ランボーリープ

吉村智（兵庫）

1.0倍

-53%

›

○4

リビングラヴ

渡瀬和（兵庫）

11.9倍

+130%

›

▲2

ウォニー

小谷哲（兵庫）

17.3倍

+120%

›

△8

カシスオレンジ

小谷周（兵庫）

18.3倍

+68%

›

△6

ドナルドポーカー

廣瀬航（兵庫）

31.7倍

+85%

›

△3

エイシンバーマン

長尾翼（兵庫）

44.9倍

+61%

›

▽7

スカイピース

井上幹（兵庫）

56.7倍

-21%

›

▽1

サインポール

大山真（兵庫）

95.9倍

+27%

›

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 4 リビングラヴ ¥200 実11.9倍期待値 +131% 不的中2着単勝 11.9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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