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820m ダート820m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノコウテイ	山本太（兵庫）	実9.1	B○ A△勝率9% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田1R 2着/8頭+0.2秒 07/29 園田6R 10着/12頭+1.3秒 07/16 園田5R 6着/11頭+5.0秒 06/25 園田2R 6着/10頭 06/03 園田4R 4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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.7% / 期待値 -21% ※ 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	ヤマノタンキー逃げ	長尾翼（兵庫）	実224.8	B× A▽勝率0% EV+7% 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1R 7着/8頭+2.2秒 08/07 園田1R 10着/10頭+2.6秒 07/22 園田6R 12着/12頭+4.2秒 07/01 園田1R 12着/12頭 06/11 園田3R 10着/10頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -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 0.5% / 期待値 +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。
3	オーサムサンライズ	井上幹（兵庫）	実5.7	B△ A▲勝率14% EV-21% 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13走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/26 園田6R 3着/9頭+0.6秒 08/06 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/17 園田1R 3着/12頭 07/03 園田2R 5着/12頭 05/28 園田4R 9着/12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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 17.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 期待値 -21% ※ 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	ノブノキャット	高橋洸（兵庫）	実109.5	B× A▽勝率1% EV-32% 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6R 8着/9頭+1.5秒 08/05 園田5R 12着/12頭+4.8秒 07/17 園田12R 10着/11頭+0.0秒 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -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 -32% ※ 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	エルマスデセーニ逃げ	川原正（兵庫）	実53.5	B▽ A▽勝率2% EV+33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田6R 7着/9頭+1.5秒 08/07 園田1R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田4R 9着/12頭+2.1秒 07/09 園田6R 8着/9頭+4.0秒 06/18 園田7R 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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.5% / 期待値 +33% ※ 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	イヌボウノヒカリ逃げ	小谷哲（兵庫）	実76.2	B△ A▽勝率2% EV+70% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 園田1R 10着/12頭+1.3秒 08/13 園田5R 9着/12頭+2.4秒 07/24 園田6R 9着/9頭+4.7秒 07/10 園田7R 10着/10頭+5.0秒 05/28 園田10R 9着/10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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +750% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.2% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.2% / 期待値 +71% ※ 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	スカーレットハニー自在	高畑皓（兵庫）	実4.0	B× A○勝率16% EV-35% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 園田1R 11着/12頭+3.3秒 08/13 園田5R 4着/12頭+0.6秒 07/23 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/03 園田2R 1着/12頭 06/17 園田6R 3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 6.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.1% / 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。
8	グレールール差し	佐々世（兵庫）	実1.9	B▲ A◎勝率34% EV-35% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/03 園田6R 2着/12頭+0.2秒 08/13 園田7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.1% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 34.0% / 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。
9	トランペシア自在	塩津璃（兵庫）	実39.1	B× A▽勝率3% EV+18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田1R 7着/12頭+1.2秒 08/07 園田7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0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 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.0% / 期待値 +18% ※ 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	シュトレームング	田野豊（兵庫）	実37.0	B△ A△勝率7% EV+144% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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 08/28 園田9R 6着/12頭+1.4秒 08/06 園田6R 4着/10頭+1.4秒 07/17 園田1R 5着/12頭 06/25 園田6R 5着/10頭 06/03 園田2R 7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 5.0着 × 当競馬場適性 16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 16% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.6% / 期待値 +145% ※ 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	イセベイ推奨	南部楓（兵庫）	実11.4	B◎ A△勝率9% EV+3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率55% × オッズ11.4倍で期待値+523%の有力候補（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率67%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/26 園田6R 4着/9頭+1.0秒 08/06 園田6R 5着/10頭+1.7秒 07/16 園田5R 7着/11頭 06/24 園田8R 9着/10頭 06/03 園田12R 9着/12頭
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +523% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 54.7% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +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。
12	モンシュヴァル	竹村達（兵庫）	実41.8	B× A▽勝率3% EV+17% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田9R 7着/12頭+1.7秒 07/30 園田3R 9着/12頭+1.6秒 07/01 園田1R 6着/12頭 06/12 園田2R 6着/10頭 05/28 園田3R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 7% ▽ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 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

B推奨Aモデル △

イセベイ

騎手南部楓（兵庫）

単勝オッズ

11.4倍

AI期待値

+523%

買い目

¥1,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△1クリノコウテイ

9.1倍

EV +28%

▲A:◎8グレールール

1.9倍

EV -75%

出走馬全12頭

◎A:△11

イセベイ

南部楓（兵庫）

11.4倍

+523%

›

○A:△1

クリノコウテイ

山本太（兵庫）

9.1倍

+28%

›

▲A:◎8

グレールール

佐々世（兵庫）

1.9倍

-75%

›

△A:▽6

イヌボウノヒカリ

小谷哲（兵庫）

76.2倍

+750%

›

△A:▲3

オーサムサンライズ

井上幹（兵庫）

5.7倍

-74%

›

△A:△10

シュトレームング

田野豊（兵庫）

37.0倍

-59%

›

▽A:▽5

エルマスデセーニ

川原正（兵庫）

53.5倍

-41%

›

×A:○7

スカーレットハニー

高畑皓（兵庫）

4.0倍

-99%

›

×A:▽9

トランペシア

塩津璃（兵庫）

39.1倍

-94%

›

×A:▽12

モンシュヴァル

竹村達（兵庫）

41.8倍

-94%

›

×A:▽4

ノブノキャット

高橋洸（兵庫）

109.5倍

-99%

›

×A:▽2

ヤマノタンキー

長尾翼（兵庫）

224.8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

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 イセベイ ¥1,200 実11.4倍期待値 +523% 不的中9着単勝 11.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クリノコウテイ	山本太（兵庫）	実9.1	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田1R 2着/8頭+0.2秒 07/29 園田6R 10着/12頭+1.3秒 07/16 園田5R 6着/11頭+5.0秒 06/25 園田2R 6着/10頭 06/03 園田4R 4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 6.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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	ヤマノタンキー逃げ	長尾翼（兵庫）	実224.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場83走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 08/26 園田1R 7着/8頭+2.2秒 08/07 園田1R 10着/10頭+2.6秒 07/22 園田6R 12着/12頭+4.2秒 07/01 園田1R 12着/12頭 06/11 園田3R 10着/10頭+2.0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 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 83走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
3	オーサムサンライズ	井上幹（兵庫）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は13走で勝ち無し／同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 08/26 園田6R 3着/9頭+0.6秒 08/06 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/17 園田1R 3着/12頭 07/03 園田2R 5着/12頭 05/28 園田4R 9着/12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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 29走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
4	ノブノキャット	高橋洸（兵庫）	実109.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/26 園田6R 8着/9頭+1.5秒 08/05 園田5R 12着/12頭+4.8秒 07/17 園田12R 10着/11頭+0.0秒 07/01 園田6R 12着/12頭 05/29 園田9R 9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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
5	エルマスデセーニ逃げ	川原正（兵庫）	実53.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田6R 7着/9頭+1.5秒 08/07 園田1R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田4R 9着/12頭+2.1秒 07/09 園田6R 8着/9頭+4.0秒 06/18 園田7R 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 6.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	イヌボウノヒカリ逃げ	小谷哲（兵庫）	実76.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/02 園田1R 10着/12頭+1.3秒 08/13 園田5R 9着/12頭+2.4秒 07/24 園田6R 9着/9頭+4.7秒 07/10 園田7R 10着/10頭+5.0秒 05/28 園田10R 9着/10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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (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。
7	スカーレットハニー自在	高畑皓（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 09/03 園田1R 11着/12頭+3.3秒 08/13 園田5R 4着/12頭+0.6秒 07/23 園田6R 4着/12頭+0.9秒 07/03 園田2R 1着/12頭 06/17 園田6R 3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 6.3着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 11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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.1% (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。
8	グレールール差し	佐々世（兵庫）	実1.9	◎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42走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/03 園田6R 2着/12頭+0.2秒 08/13 園田7R 6着/10頭+0.6秒 07/22 園田6R 2着/12頭+1.0秒 07/01 園田1R 4着/12頭 06/17 園田6R 2着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 12% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.0% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	トランペシア自在	塩津璃（兵庫）	実39.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田1R 7着/12頭+1.2秒 08/07 園田7R 7着/8頭+1.5秒 07/22 園田9R 7着/11頭+0.8秒 07/08 園田10R 12着/12頭+2.0秒 06/26 園田7R 6着/11頭+0.0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 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	シュトレームング	田野豊（兵庫）	実37.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16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 08/28 園田9R 6着/12頭+1.4秒 08/06 園田6R 4着/10頭+1.4秒 07/17 園田1R 5着/12頭 06/25 園田6R 5着/10頭 06/03 園田2R 7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 5.0着 × 当競馬場適性 16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 16% ○ 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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
11	イセベイ推奨	南部楓（兵庫）	実11.4	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場23走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率67%／適度な間隔で状態万全）
前5走 08/26 園田6R 4着/9頭+1.0秒 08/06 園田6R 5着/10頭+1.7秒 07/16 園田5R 7着/11頭 06/24 園田8R 9着/10頭 06/03 園田12R 9着/12頭
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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.1% (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。
12	モンシュヴァル	竹村達（兵庫）	実41.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田9R 7着/12頭+1.7秒 07/30 園田3R 9着/12頭+1.6秒 07/01 園田1R 6着/12頭 06/12 園田2R 6着/10頭 05/28 園田3R 8着/12頭
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 55走で勝率 7% ▽ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

グレールール

騎手佐々世（兵庫）

単勝オッズ

1.9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

○7スカーレットハニー

4.0倍

EV -35%

▲3オーサムサンライズ

5.7倍

EV -21%

出走馬全12頭

◎8

グレールール

佐々世（兵庫）

1.9倍

-35%

›

○7

スカーレットハニー

高畑皓（兵庫）

4.0倍

-35%

›

▲3

オーサムサンライズ

井上幹（兵庫）

5.7倍

-21%

›

△11

イセベイ

南部楓（兵庫）

11.4倍

+3%

›

△1

クリノコウテイ

山本太（兵庫）

9.1倍

-20%

›

△10

シュトレームング

田野豊（兵庫）

37.0倍

+144%

›

▽9

トランペシア

塩津璃（兵庫）

39.1倍

+18%

›

▽12

モンシュヴァル

竹村達（兵庫）

41.8倍

+17%

›

▽5

エルマスデセーニ

川原正（兵庫）

53.5倍

+33%

›

▽6

イヌボウノヒカリ

小谷哲（兵庫）

76.2倍

+70%

›

▽4

ノブノキャット

高橋洸（兵庫）

109.5倍

-32%

›

▽2

ヤマノタンキー

長尾翼（兵庫）

224.8倍

+7%

›

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 11 イセベイ ¥1,200 実11.4倍期待値 +4% 不的中9着単勝 11.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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