園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モデルチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実27.7	B× A▽勝率2% EV-33% 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 5着/12頭+1.2秒 08/13 園田7R 9着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5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 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -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 2.4% / 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。
2	トレジャーハウス先行	山本太（兵庫）	実160.1	B× A▽勝率1% EV-2% 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 8着/12頭+1.9秒 08/13 園田2R 4着/9頭+1.2秒 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 13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 21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 -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。
3	ヨシノマロンチャン	田野豊（兵庫）	実52.6	B× A▽勝率2% EV-2% 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 4着/8頭+0.9秒 08/07 園田1R 7着/10頭+1.0秒 07/16 園田5R 11着/11頭 06/25 園田4R 4着/11頭+1.0秒 06/04 園田4R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 18% ○ ローテーション 23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 1.9% / 期待値 -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。
4	テイケイウェリナ逃げ	下原理（兵庫）	実16.4	B○ A△勝率6% EV-5% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/03 園田5R 7着/11頭+1.0秒 08/13 園田5R 3着/12頭+0.6秒 07/30 園田7R 8着/9頭+3.0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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。
5	ベーディーナ	高橋洸（兵庫）	実126.8	B× A▽勝率1% EV+49% 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1R 11着/12頭+1.4秒 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16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 1.2% / 期待値 +49% ※ 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	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実255.1	B× A▽勝率1% EV+38% 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4R 12着/12頭+3.7秒 07/22 園田2R 9着/9頭+4.0秒 ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) -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 +39% ※ 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	エルミラージュ	南部楓（兵庫）	実9.1	B△ A○勝率10% EV-12% 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5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/28 園田9R 2着/12頭+0.5秒 08/13 園田7R 4着/10頭+0.1秒 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 11.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.7% / 期待値 -12% ※ 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	モンシャトール	井上幹（兵庫）	実28.6	B△ A△勝率6% EV+65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田6R 6着/12頭+1.1秒 07/15 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 期待値 +66% ※ 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	オオイシシャクナゲ	廣瀬航（兵庫）	実16.2	B△ A△勝率4% EV-32% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 08/05 園田5R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田12R 10着/11頭 06/18 園田6R 3着/12頭 05/29 園田5R 9着/10頭 04/22 園田10R 10着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 6.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.2% / 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。
10	ポム逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.2	B◎ A◎勝率58% EV-29% 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9走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 08/05 園田10R 7着/12頭+0.6秒 07/23 園田9R 9着/12頭+1.0秒 04/30 園田5R 1着/12頭勝利 03/31 園田6R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 4着/12頭+0.9秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 95.8% (オッズ暗示: 83.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.4% / 期待値 -30% ※ 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	マクラガレーヌ先行	山本咲（兵庫）	実83.1	B× A▽勝率1% EV-5% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 園田1R 6着/8頭+1.5秒 08/13 園田2R 6着/9頭+1.7秒 07/29 園田6R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 6着/12頭 06/17 園田6R 11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 6.7着 ○ 当競馬場適性 52走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 期待値 -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。
12	ラクスガウディ逃げ	永井孝（兵庫）	実8.5	B▲ A▲勝率9% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/02 園田12R 12着/12頭+5.0秒 08/19 園田5R 9着/10頭+5.1秒 08/05 園田10R 8着/12頭+0.6秒 07/22 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/10 園田7R 7着/10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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 11.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.6% / 期待値 -27% ※ 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 ◎

ポム

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

+14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4テイケイウェリナ

16.4倍

EV -73%

▲A:▲12ラクスガウディ

8.5倍

EV -93%

出走馬全12頭

◎A:◎10

ポム

杉浦健（兵庫）

1.2倍

+14%

›

○A:△4

テイケイウェリナ

下原理（兵庫）

16.4倍

-73%

›

▲A:▲12

ラクスガウディ

永井孝（兵庫）

8.5倍

-93%

›

△A:○7

エルミラージュ

南部楓（兵庫）

9.1倍

-92%

›

△A:△9

オオイシシャクナゲ

廣瀬航（兵庫）

16.2倍

-89%

›

△A:△8

モンシャトール

井上幹（兵庫）

28.6倍

-94%

›

×A:▽11

マクラガレーヌ

山本咲（兵庫）

83.1倍

-91%

›

×A:▽1

モデルチャン

塩津璃（兵庫）

27.7倍

-99%

›

×A:▽3

ヨシノマロンチャン

田野豊（兵庫）

52.6倍

-99%

›

×A:▽5

ベーディーナ

高橋洸（兵庫）

126.8倍

-99%

›

×A:▽2

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

160.1倍

-99%

›

×A:▽6

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

255.1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

両モデルとも見送り

1R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 14:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モデルチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実27.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場45走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田9R 5着/12頭+1.2秒 08/13 園田7R 9着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 4着/12頭+0.5秒 06/12 園田8R 7着/10頭+3.0秒 05/27 園田5R 5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 45走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
2	トレジャーハウス先行	山本太（兵庫）	実160.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13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 08/28 園田9R 8着/12頭+1.9秒 08/13 園田2R 4着/9頭+1.2秒 07/30 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/08 園田6R 10着/12頭 06/24 園田6R 5着/10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 6.3着 × 当競馬場適性 13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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ヨシノマロンチャン	田野豊（兵庫）	実52.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10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1R 4着/8頭+0.9秒 08/07 園田1R 7着/10頭+1.0秒 07/16 園田5R 11着/11頭 06/25 園田4R 4着/11頭+1.0秒 06/04 園田4R 6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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 18% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
4	テイケイウェリナ逃げ	下原理（兵庫）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/03 園田5R 7着/11頭+1.0秒 08/13 園田5R 3着/12頭+0.6秒 07/30 園田7R 8着/9頭+3.0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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 5.8% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
5	ベーディーナ	高橋洸（兵庫）	実126.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/02 園田1R 11着/12頭+1.4秒 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ヘブンクローバー	高畑皓（兵庫）	実255.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調）
前5走 09/03 園田4R 12着/12頭+3.7秒 07/22 園田2R 9着/9頭+4.0秒 ― ― ―
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 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +38% (妙味あり) 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。
7	エルミラージュ	南部楓（兵庫）	実9.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は5走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/28 園田9R 2着/12頭+0.5秒 08/13 園田7R 4着/10頭+0.1秒 07/10 園田4R 10着/10頭+0.0秒 06/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 06/10 園田6R 6着/9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 5.3着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.7% (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。
8	モンシャトール	井上幹（兵庫）	実28.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/05 園田6R 6着/12頭+1.1秒 07/15 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 12% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
9	オオイシシャクナゲ	廣瀬航（兵庫）	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 08/05 園田5R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田12R 10着/11頭 06/18 園田6R 3着/12頭 05/29 園田5R 9着/10頭 04/22 園田10R 10着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 4.2% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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。
10	ポム逃げ	杉浦健（兵庫）	実1.2	◎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9走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 08/05 園田10R 7着/12頭+0.6秒 07/23 園田9R 9着/12頭+1.0秒 04/30 園田5R 1着/12頭勝利 03/31 園田6R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 4着/12頭+0.9秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.4% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
11	マクラガレーヌ先行	山本咲（兵庫）	実83.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/26 園田1R 6着/8頭+1.5秒 08/13 園田2R 6着/9頭+1.7秒 07/29 園田6R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 6着/12頭 06/17 園田6R 11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 6.7着 ○ 当競馬場適性 52走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
12	ラクスガウディ逃げ	永井孝（兵庫）	実8.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/02 園田12R 12着/12頭+5.0秒 08/19 園田5R 9着/10頭+5.1秒 08/05 園田10R 8着/12頭+0.6秒 07/22 園田12R 12着/12頭+2.3秒 07/10 園田7R 7着/10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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 46走で勝率 7% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 11.8%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ポム

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

1.2倍

AI期待値

-29%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7エルミラージュ

9.1倍

EV -12%

▲12ラクスガウディ

8.5倍

EV -27%

出走馬全12頭

◎10

ポム

杉浦健（兵庫）

1.2倍

-29%

›

○7

エルミラージュ

南部楓（兵庫）

9.1倍

-12%

›

▲12

ラクスガウディ

永井孝（兵庫）

8.5倍

-27%

›

△8

モンシャトール

井上幹（兵庫）

28.6倍

+65%

›

△4

テイケイウェリナ

下原理（兵庫）

16.4倍

-5%

›

△9

オオイシシャクナゲ

廣瀬航（兵庫）

16.2倍

-32%

›

▽1

モデルチャン

塩津璃（兵庫）

27.7倍

-33%

›

▽3

ヨシノマロンチャン

田野豊（兵庫）

52.6倍

-2%

›

▽5

ベーディーナ

高橋洸（兵庫）

126.8倍

+49%

›

▽11

マクラガレーヌ

山本咲（兵庫）

83.1倍

-5%

›

▽2

トレジャーハウス

山本太（兵庫）

160.1倍

-2%

›

▽6

ヘブンクローバー

高畑皓（兵庫）

255.1倍

+38%

›

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