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 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスターライセンス逃げ	山本咲（兵庫）	実2.7	B△ A◎勝率31% EV-15% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/15 園田12R 3着/11頭+1.0秒 04/23 園田10R 2着/11頭+0.5秒 04/07 園田9R 7着/9頭+1.5秒 03/19 園田12R 8着/12頭+2.3秒 01/07 園田7R 2着/10頭+0.0秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 7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 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け × 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 2.3% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 31.2% / 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。
2	キャバリエクエスト先行	塩津璃（兵庫）	実47.8	B▽ A▽勝率2% EV+10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田5R 4着/11頭+0.4秒 08/21 園田6R 6着/8頭+0.9秒 08/05 園田7R 5着/10頭+0.7秒 07/17 園田8R 7着/10頭 07/02 園田5R 6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 5.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.3% / 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。
3	ヤマニンラベーラ追込	田野豊（兵庫）	実34.2	B△ A▽勝率4% EV+40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/26 園田4R 2着/10頭+0.4秒 08/07 園田8R 6着/9頭+2.1秒 07/22 園田2R 5着/9頭+1.2秒 07/02 園田3R 5着/12頭 06/12 園田7R 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 37走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.1% / 期待値 +40% ※ 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	ララヴァニーユ	小谷哲（兵庫）	実6.0	B○ A▲勝率15% EV-11% 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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/26 園田5R 5着/10頭+1.6秒 08/05 園田7R 8着/10頭+1.2秒 07/17 園田7R 1着/9頭 06/25 園田4R 1着/11頭 06/04 園田4R 2着/12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 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.8% / 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。
5	サンライズキース	廣瀬航（兵庫）	実12.2	B△ A△勝率5% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田5R 5着/9頭+2.2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 ○ 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) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.4% / 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。
6	グランキンバリー推奨	土方颯（兵庫）	実9.4	B◎ A△勝率9% EV-10% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率81% × オッズ9.4倍で期待値+658%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 6 ◎ 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 1位 (最上位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +658% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 80.7% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 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。
7	イザベラサンライズ	南部楓（兵庫）	実134.2	B× A▽勝率1% EV+34% 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 09/03 園田9R 8着/12頭+1.5秒 08/20 園田7R 8着/10頭+2.5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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 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。
8	メイショウトッド	竹村達（兵庫）	実6.7	B▲ A△勝率10% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
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 3位 (上位評価) × 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 3.8% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.2% / 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。
9	ワンダーブレス	小谷周（兵庫）	実3.0	B× A○勝率22% EV-35% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/20 園田9R 5着/10頭+0.8秒 07/30 園田12R 4着/12頭+0.7秒 07/08 園田9R 2着/10頭 06/18 園田12R 3着/12頭+2.0秒 05/28 園田6R 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 3.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 28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: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 21.6% / 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。

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 △

グランキンバリー

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

9.4倍

AI期待値

+658%

買い目

¥1,900

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲4ララヴァニーユ

6.0倍

EV -65%

▲A:△8メイショウトッド

6.7倍

EV -74%

出走馬全9頭

◎A:△6

グランキンバリー

土方颯（兵庫）

9.4倍

+658%

›

○A:▲4

ララヴァニーユ

小谷哲（兵庫）

6.0倍

-65%

›

▲A:△8

メイショウトッド

竹村達（兵庫）

6.7倍

-74%

›

△A:▽3

ヤマニンラベーラ

田野豊（兵庫）

34.2倍

+21%

›

△A:◎1

マスターライセンス

山本咲（兵庫）

2.7倍

-93%

›

△A:△5

サンライズキース

廣瀬航（兵庫）

12.2倍

-78%

›

▽A:▽2

キャバリエクエスト

塩津璃（兵庫）

47.8倍

-15%

›

×A:○9

ワンダーブレス

小谷周（兵庫）

3.0倍

-98%

›

×A:▽7

イザベラサンライズ

南部楓（兵庫）

134.2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 6 グランキンバリー ¥1,900 実9.4倍期待値 +658% 不的中3着単勝 9.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスターライセンス逃げ	山本咲（兵庫）	実2.7	◎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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/15 園田12R 3着/11頭+1.0秒 04/23 園田10R 2着/11頭+0.5秒 04/07 園田9R 7着/9頭+1.5秒 03/19 園田12R 8着/12頭+2.3秒 01/07 園田7R 2着/10頭+0.0秒
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 4.0着 × 当競馬場適性 7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 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.2% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	キャバリエクエスト先行	塩津璃（兵庫）	実47.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田5R 4着/11頭+0.4秒 08/21 園田6R 6着/8頭+0.9秒 08/05 園田7R 5着/10頭+0.7秒 07/17 園田8R 7着/10頭 07/02 園田5R 6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 5.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 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) +10% (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。
3	ヤマニンラベーラ追込	田野豊（兵庫）	実34.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/26 園田4R 2着/10頭+0.4秒 08/07 園田8R 6着/9頭+2.1秒 07/22 園田2R 5着/9頭+1.2秒 07/02 園田3R 5着/12頭 06/12 園田7R 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 37走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 4.1% (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。
4	ララヴァニーユ	小谷哲（兵庫）	実6.0	▲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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/26 園田5R 5着/10頭+1.6秒 08/05 園田7R 8着/10頭+1.2秒 07/17 園田7R 1着/9頭 06/25 園田4R 1着/11頭 06/04 園田4R 2着/12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 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
5	サンライズキース	廣瀬航（兵庫）	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田5R 5着/9頭+2.2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 ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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	グランキンバリー推奨	土方颯（兵庫）	実9.4	△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 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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。
7	イザベラサンライズ	南部楓（兵庫）	実134.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/03 園田9R 8着/12頭+1.5秒 08/20 園田7R 8着/10頭+2.5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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
8	メイショウトッド	竹村達（兵庫）	実6.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 4位 (中位評価) × 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 10.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。
9	ワンダーブレス	小谷周（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%）
前5走 08/20 園田9R 5着/10頭+0.8秒 07/30 園田12R 4着/12頭+0.7秒 07/08 園田9R 2着/10頭 06/18 園田12R 3着/12頭+2.0秒 05/28 園田6R 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 3.7着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ ローテーション 28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 21.6% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マスターライセンス

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-15%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9ワンダーブレス

3.0倍

EV -35%

▲4ララヴァニーユ

6.0倍

EV -11%

出走馬全9頭

◎1

マスターライセンス

山本咲（兵庫）

2.7倍

-15%

›

○9

ワンダーブレス

小谷周（兵庫）

3.0倍

-35%

›

▲4

ララヴァニーユ

小谷哲（兵庫）

6.0倍

-11%

›

△8

メイショウトッド

竹村達（兵庫）

6.7倍

-31%

›

△6

グランキンバリー

土方颯（兵庫）

9.4倍

-10%

›

△5

サンライズキース

廣瀬航（兵庫）

12.2倍

-34%

›

▽3

ヤマニンラベーラ

田野豊（兵庫）

34.2倍

+40%

›

▽2

キャバリエクエスト

塩津璃（兵庫）

47.8倍

+10%

›

▽7

イザベラサンライズ

南部楓（兵庫）

134.2倍

+34%

›

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 6 グランキンバリー ¥1,900 実9.4倍期待値 -11% 不的中3着単勝 9.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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