園田 11R 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

11R 園田競馬場園田プリンセスカップ２歳牝馬登録馬ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤクモフローラ	竹村達（兵庫）	実74.5	B△ A▽勝率1% EV-33% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/03 園田3R 2着/7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 2.0着 (安定) ○ 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) -56% (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 8位 / 勝率 0.9% / 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。
2	アカネノソラ	小谷哲（兵庫）	実62.1	B× A▽勝率2% EV+0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/21 園田3R 2着/8頭+0.7秒 07/31 園田3R 3着/6頭+0.4秒 07/09 園田3R 2着/5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27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 0.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.6% / 期待値 +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	クイーンピロコ逃げ	小谷周（兵庫）	実182.7	B× A▽勝率1% EV-5% 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3R 5着/6頭+5.3秒 08/12 園田8R 5着/5頭+5.5秒 07/30 園田8R 6着/6頭+3.6秒 07/16 園田3R 5着/5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 5.3着 × 当競馬場適性 4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 2% (やや苦戦) ○ 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 9位 / 勝率 0.5% / 期待値 -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。
4	ゴッズフェイヴリト	田野豊（兵庫）	実7.7	B△ A○勝率14% EV+10% 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3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 08/19 園田3R 2着/5頭+0.2秒 07/30 園田8R 1着/6頭勝利 07/09 園田3R 1着/5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 14.3% / 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。
5	ベルディエス	廣瀬航（兵庫）	実39.3	B△ A△勝率4% EV+52% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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2.3着と安定）
前5走 08/14 園田2R 3着/12頭+0.3秒 07/24 園田3R 2着/5頭+0.7秒 07/08 園田4R 2着/11頭+6.0秒 06/03 園田3R 2着/5頭 ―
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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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	ペリドット推奨	山本咲（兵庫）	実20.6	B◎ A▲勝率13% EV+160% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率47% × オッズ20.6倍で期待値+866%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/09 園田2R 1着/6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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +866% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 46.9% (オッズ暗示: 4.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.7% / 期待値 +161% ※ 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	ニネンツキグミ	川原正（兵庫）	実27.2	B▲ A△勝率8% EV+110% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/27 園田3R 2着/7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +321% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 3.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 +111% ※ 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	エンジェルリング追込	下原理（兵庫）	実25.7	B× A△勝率4% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋9R 7着/12頭+0.9秒 07/30 名古屋3R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋4R 2着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 3.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.2% / 期待値 +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	バドラ	赤岡修（高知）	実1.0	B○ A◎勝率54% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/26 園田9R 1着/7頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.2% (オッズ暗示: 100.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 54.2% / 期待値 -46% ※ 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

A推奨B推奨Aモデル ▲

ペリドット

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

20.6倍

AI期待値

+866%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎9バドラ

1.0倍

EV -69%

▲A:△7ニネンツキグミ

27.2倍

EV +321%

出走馬全9頭

◎A:▲6

ペリドット

山本咲（兵庫）

20.6倍

+866%

›

○A:◎9

バドラ

赤岡修（高知）

1.0倍

-69%

›

▲A:△7

ニネンツキグミ

川原正（兵庫）

27.2倍

+321%

›

△A:○4

ゴッズフェイヴリト

田野豊（兵庫）

7.7倍

-68%

›

△A:△5

ベルディエス

廣瀬航（兵庫）

39.3倍

-25%

›

△A:▽1

ヤクモフローラ

竹村達（兵庫）

74.5倍

-56%

›

×A:△8

エンジェルリング

下原理（兵庫）

25.7倍

-89%

›

×A:▽2

アカネノソラ

小谷哲（兵庫）

62.1倍

-74%

›

×A:▽3

クイーンピロコ

小谷周（兵庫）

182.7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 6 ペリドット ¥200 実20.6倍期待値 +867% 不的中6着単勝 20.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ペリドット ¥1,100 実20.6倍期待値 +867% 不的中6着単勝 20.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 園田競馬場園田プリンセスカップ２歳牝馬登録馬ダ1400m ダート1400m　発走 16:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヤクモフローラ	竹村達（兵庫）	実74.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 09/03 園田3R 2着/7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 2.0着 (安定) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	アカネノソラ	小谷哲（兵庫）	実62.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/21 園田3R 2着/8頭+0.7秒 07/31 園田3R 3着/6頭+0.4秒 07/09 園田3R 2着/5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
3	クイーンピロコ逃げ	小谷周（兵庫）	実182.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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3R 5着/6頭+5.3秒 08/12 園田8R 5着/5頭+5.5秒 07/30 園田8R 6着/6頭+3.6秒 07/16 園田3R 5着/5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 5.3着 × 当競馬場適性 4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 2% (やや苦戦) ○ 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) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	ゴッズフェイヴリト	田野豊（兵庫）	実7.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走2着）
前5走 08/19 園田3R 2着/5頭+0.2秒 07/30 園田8R 1着/6頭勝利 07/09 園田3R 1着/5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
5	ベルディエス	廣瀬航（兵庫）	実39.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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2.3着と安定）
前5走 08/14 園田2R 3着/12頭+0.3秒 07/24 園田3R 2着/5頭+0.7秒 07/08 園田4R 2着/11頭+6.0秒 06/03 園田3R 2着/5頭 ―
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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (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。
6	ペリドット推奨	山本咲（兵庫）	実20.6	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ20.6倍で期待値+160%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
前5走 09/09 園田2R 1着/6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戦の調子勝率 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.7% (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。
7	ニネンツキグミ	川原正（兵庫）	実27.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 08/27 園田3R 2着/7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 2.0着 (安定) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +110% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	エンジェルリング追込	下原理（兵庫）	実25.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 名古屋9R 7着/12頭+0.9秒 07/30 名古屋3R 1着/10頭勝利 07/17 名古屋4R 2着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	バドラ	赤岡修（高知）	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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/26 園田9R 1着/7頭勝利 ― ― ― ―
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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 54.2% (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。

AIの本命

AI評価1位

バドラ

騎手赤岡修（高知）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゴッズフェイヴリト

7.7倍

EV +10%

▲6ペリドット

20.6倍

EV +160%

出走馬全9頭

◎9

バドラ

赤岡修（高知）

1.0倍

-45%

›

○4

ゴッズフェイヴリト

田野豊（兵庫）

7.7倍

+10%

›

▲6

ペリドット

山本咲（兵庫）

20.6倍

+160%

›

△7

ニネンツキグミ

川原正（兵庫）

27.2倍

+110%

›

△8

エンジェルリング

下原理（兵庫）

25.7倍

+7%

›

△5

ベルディエス

廣瀬航（兵庫）

39.3倍

+52%

›

▽2

アカネノソラ

小谷哲（兵庫）

62.1倍

+0%

›

▽1

ヤクモフローラ

竹村達（兵庫）

74.5倍

-33%

›

▽3

クイーンピロコ

小谷周（兵庫）

182.7倍

-5%

›

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 6 ペリドット ¥200 実20.6倍期待値 +161% 不的中6着単勝 20.6倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 6 ペリドット ¥1,100 実20.6倍期待値 +161% 不的中6着単勝 20.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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