園田 2R 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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シトロネット先行	土方颯（兵庫）	実18.1	B△ A△勝率9% EV+67% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田7R 8着/10頭+3.1秒 08/19 園田4R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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 +67% ※ 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	シュタイナー先行	大山真（兵庫）	実59.7	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 09/09 園田1R 7着/10頭+2.9秒 08/20 園田1R 9着/10頭+2.3秒 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66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) -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 0.9% / 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。
3	ナデシコ先行	佐々世（兵庫）	実33.4	B△ A△勝率2% EV-23% 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7R 10着/10頭+3.6秒 08/19 園田1R 5着/9頭+1.2秒 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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 6位 / 勝率 2.3% / 期待値 -24% ※ 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	シームレス逃げ	塩津璃（兵庫）	実25.0	B△ A△勝率5% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 9着/10頭+5.7秒 08/21 園田1R 5着/10頭+2.1秒 08/07 園田3R 4着/8頭+2.5秒 07/24 園田1R 6着/12頭+1.9秒 07/09 園田1R 8着/9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 6.0着 × 当競馬場適性 32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 4% (やや苦戦) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.1% / 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。
5	トランセンデンタル先行	竹村達（兵庫）	実36.3	B× A▽勝率1% EV-47% 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 09/04 園田4R 9着/10頭+1.4秒 08/21 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田2R 5着/8頭+2.1秒 07/17 園田2R 4着/10頭+2.0秒 07/03 園田3R 6着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34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) -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 -48% ※ 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	クラウンオーシャン差し	小谷哲（兵庫）	実3.0	B◎ A○勝率31% EV-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
前5走 09/04 園田1R 7着/12頭+1.4秒 08/21 園田1R 2着/10頭+0.8秒 08/07 園田4R 6着/9頭+0.9秒 07/23 園田2R 6着/12頭+1.4秒 07/09 園田2R 6着/9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 5.0着 △ 当競馬場適性 61走で勝率 7% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 58.5% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 30.8% / 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。
7	フェスティーヴォ	廣瀬航（兵庫）	実1.5	B○ A◎勝率36% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 08/27 園田2R 6着/9頭+2.7秒 08/05 園田4R 7着/10頭+2.8秒 07/16 園田2R 8着/10頭 07/03 園田1R 10着/12頭 06/17 園田5R 9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 39.8% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 36.4% / 期待値 -45% ※ 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	アカノストロング自在	高畑皓（兵庫）	実7.9	B▲ A▲勝率14% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田4R 4着/10頭+0.2秒 08/21 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/05 園田1R 6着/10頭+2.0秒 07/17 園田5R 7着/10頭 07/03 園田4R 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 6.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 32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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 12.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.9% / 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。

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 ○

クラウンオーシャン

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

3.0倍

AI期待値

+75%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎7フェスティーヴォ

1.5倍

EV -40%

▲A:▲8アカノストロング

7.9倍

EV -92%

出走馬全8頭

◎A:○6

クラウンオーシャン

小谷哲（兵庫）

3.0倍

+75%

›

○A:◎7

フェスティーヴォ

廣瀬航（兵庫）

1.5倍

-40%

›

▲A:▲8

アカノストロング

高畑皓（兵庫）

7.9倍

-92%

›

△A:△1

シトロネット

土方颯（兵庫）

18.1倍

-89%

›

△A:△4

シームレス

塩津璃（兵庫）

25.0倍

-96%

›

△A:△3

ナデシコ

佐々世（兵庫）

33.4倍

-99%

›

×A:▽5

トランセンデンタル

竹村達（兵庫）

36.3倍

-99%

›

×A:▽2

シュタイナー

大山真（兵庫）

59.7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。

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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

2R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シトロネット先行	土方颯（兵庫）	実18.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田7R 8着/10頭+3.1秒 08/19 園田4R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8秒 07/09 園田1R 2着/9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 5.3着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) +67% (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。
2	シュタイナー先行	大山真（兵庫）	実59.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は66走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/09 園田1R 7着/10頭+2.9秒 08/20 園田1R 9着/10頭+2.3秒 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1秒 07/17 園田4R 9着/10頭 07/03 園田4R 10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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 66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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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	ナデシコ先行	佐々世（兵庫）	実33.4	△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8走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/02 園田7R 10着/10頭+3.6秒 08/19 園田1R 5着/9頭+1.2秒 08/06 園田4R 9着/10頭+3.1秒 07/22 園田4R 12着/12頭+3.2秒 07/08 園田2R 7着/9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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
4	シームレス逃げ	塩津璃（兵庫）	実25.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場32走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/02 園田4R 9着/10頭+5.7秒 08/21 園田1R 5着/10頭+2.1秒 08/07 園田3R 4着/8頭+2.5秒 07/24 園田1R 6着/12頭+1.9秒 07/09 園田1R 8着/9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 6.0着 × 当競馬場適性 32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 4% (やや苦戦) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	トランセンデンタル先行	竹村達（兵庫）	実36.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場33走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は34走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田4R 9着/10頭+1.4秒 08/21 園田4R 9着/10頭+2.4秒 07/31 園田2R 5着/8頭+2.1秒 07/17 園田2R 4着/10頭+2.0秒 07/03 園田3R 6着/9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 33走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 34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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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	クラウンオーシャン差し	小谷哲（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/04 園田1R 7着/12頭+1.4秒 08/21 園田1R 2着/10頭+0.8秒 08/07 園田4R 6着/9頭+0.9秒 07/23 園田2R 6着/12頭+1.4秒 07/09 園田2R 6着/9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 5.0着 △ 当競馬場適性 61走で勝率 7% △ 距離適性同距離 52走で勝率 8% ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.8% (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。
7	フェスティーヴォ	廣瀬航（兵庫）	実1.5	◎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5走 08/27 園田2R 6着/9頭+2.7秒 08/05 園田4R 7着/10頭+2.8秒 07/16 園田2R 8着/10頭 07/03 園田1R 10着/12頭 06/17 園田5R 9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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	アカノストロング自在	高畑皓（兵庫）	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は32走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田4R 4着/10頭+0.2秒 08/21 園田4R 8着/10頭+2.3秒 08/05 園田1R 6着/10頭+2.0秒 07/17 園田5R 7着/10頭 07/03 園田4R 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 6.0着 △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 32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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

フェスティーヴォ

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.5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

○6クラウンオーシャン

3.0倍

EV -7%

▲8アカノストロング

7.9倍

EV +9%

出走馬全8頭

◎7

フェスティーヴォ

廣瀬航（兵庫）

1.5倍

-45%

›

○6

クラウンオーシャン

小谷哲（兵庫）

3.0倍

-7%

›

▲8

アカノストロング

高畑皓（兵庫）

7.9倍

+9%

›

△1

シトロネット

土方颯（兵庫）

18.1倍

+67%

›

△4

シームレス

塩津璃（兵庫）

25.0倍

+26%

›

△3

ナデシコ

佐々世（兵庫）

33.4倍

-23%

›

▽5

トランセンデンタル

竹村達（兵庫）

36.3倍

-47%

›

▽2

シュタイナー

大山真（兵庫）

59.7倍

-49%

›

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