園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴァテイン	山本咲（兵庫）	実2.2	B◎ A◎勝率64% EV+41% 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／258日ぶりの実戦）
前5走 01/03 園田6R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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) △ ローテーション 258日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +115% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 97.9% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 64.3% / 期待値 +41% ※ 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	メイショウヨウホウ差し	長尾翼（兵庫）	実430.8	B× A▽勝率1% EV+159% 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 9着/12頭+2.0秒 08/19 園田7R 8着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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 0.6% / 期待値 +159% ※ 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	ノーテンピーカン逃げ	小谷周（兵庫）	実35.0	B△ A△勝率5% EV+75% 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7走で勝ち無し／114日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 10着/10頭 05/04 園田4R 6着/10頭+0.6秒 04/21 園田8R 2着/7頭+0.4秒 04/09 園田8R 6着/8頭+0.6秒 03/24 園田5R 3着/11頭+0.3秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 114日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.0% / 期待値 +76% ※ 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	カリグラフィー自在	松木大（兵庫）	実277.6	B× A▽勝率1% EV+86% 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 7着/12頭+1.6秒 08/21 園田9R 7着/9頭+3.7秒 08/06 園田2R 7着/7頭+3.2秒 07/09 園田9R 9着/9頭 06/26 園田1R 1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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 57走で勝率 12% ○ 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 8位 / 勝率 0.7% / 期待値 +86% ※ 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	プレシャスストーン先行	塩津璃（兵庫）	実102.6	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 09/03 園田9R 12着/12頭+2.8秒 08/21 園田9R 8着/9頭+4.3秒 08/06 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/24 園田6R 8着/9頭+1.4秒 06/18 園田5R 5着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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 7位 / 勝率 1.3% / 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	クールブレーブ自在	下原理（兵庫）	実76.0	B▲ A△勝率3% EV+113% 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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田7R 10着/10頭+4.9秒 08/19 園田9R 6着/9頭+1.6秒 07/30 園田5R 5着/9頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) -51% (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 6位 / 勝率 2.8% / 期待値 +113% ※ 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	イービジョンエイト	笹田知（兵庫）	実6.2	B△ A▲勝率7% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/28 園田6R 9着/9頭+2.2秒 07/30 園田7R 4着/9頭+2.3秒 07/15 園田8R 9着/10頭 06/25 園田8R 4着/8頭+0.0秒 06/11 園田10R 7着/10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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 16.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.0% / 期待値 -57% ※ 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	レッドアクトゥール自在	小谷哲（兵庫）	実48.7	B△ A△勝率3% EV+58% 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5R 10着/12頭+2.9秒 08/14 園田8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 園田7R 5着/9頭+2.5秒 06/24 園田4R 4着/12頭 06/11 園田5R 7着/12頭+0.0秒
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% ▽ 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 5位 / 勝率 3.3% / 期待値 +59% ※ 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	エムザックドリーム	佐々世（兵庫）	実1.7	B○ A○勝率15% EV-74% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/04 園田10R 6着/10頭+1.0秒 08/12 園田12R 11着/12頭+3.1秒 07/17 園田9R 2着/10頭+0.0秒 07/02 園田12R 9着/11頭 06/17 園田7R 5着/7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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 58.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.1% / 期待値 -74% ※ 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 ◎

レーヴァテイン

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+115%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○9エムザックドリーム

1.7倍

EV -97%

▲A:△6クールブレーブ

76.0倍

EV -50%

出走馬全9頭

◎A:◎1

レーヴァテイン

山本咲（兵庫）

2.2倍

+115%

›

○A:○9

エムザックドリーム

佐々世（兵庫）

1.7倍

-97%

›

▲A:△6

クールブレーブ

下原理（兵庫）

76.0倍

-50%

›

△A:▲7

イービジョンエイト

笹田知（兵庫）

6.2倍

-99%

›

△A:△3

ノーテンピーカン

小谷周（兵庫）

35.0倍

-96%

›

△A:△8

レッドアクトゥール

小谷哲（兵庫）

48.7倍

-99%

›

×A:▽5

プレシャスストーン

塩津璃（兵庫）

102.6倍

-99%

›

×A:▽4

カリグラフィー

松木大（兵庫）

277.6倍

-99%

›

×A:▽2

メイショウヨウホウ

長尾翼（兵庫）

430.8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。

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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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レーヴァテイン	山本咲（兵庫）	実2.2	◎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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／258日ぶりの実戦）
前5走 01/03 園田6R 1着/12頭勝利 ― ― ― ―
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) △ ローテーション 258日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 64.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	メイショウヨウホウ差し	長尾翼（兵庫）	実430.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場66走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田4R 9着/12頭+2.0秒 08/19 園田7R 8着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 6着/9頭+2.4秒 07/16 園田4R 8着/10頭+3.0秒 07/03 園田1R 12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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 66走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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) +159% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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。
3	ノーテンピーカン逃げ	小谷周（兵庫）	実35.0	△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7走で勝ち無し／114日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 10着/10頭 05/04 園田4R 6着/10頭+0.6秒 04/21 園田8R 2着/7頭+0.4秒 04/09 園田8R 6着/8頭+0.6秒 03/24 園田5R 3着/11頭+0.3秒
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 6.0着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 114日休養明け ◎ 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 5.0% (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	カリグラフィー自在	松木大（兵庫）	実277.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/03 園田4R 7着/12頭+1.6秒 08/21 園田9R 7着/9頭+3.7秒 08/06 園田2R 7着/7頭+3.2秒 07/09 園田9R 9着/9頭 06/26 園田1R 1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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 57走で勝率 12% ○ 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) +86% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.7% (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。
5	プレシャスストーン先行	塩津璃（兵庫）	実102.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田9R 12着/12頭+2.8秒 08/21 園田9R 8着/9頭+4.3秒 08/06 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/24 園田6R 8着/9頭+1.4秒 06/18 園田5R 5着/12頭+0.0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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 6% △ 距離適性同距離 39走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
6	クールブレーブ自在	下原理（兵庫）	実76.0	△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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田7R 10着/10頭+4.9秒 08/19 園田9R 6着/9頭+1.6秒 07/30 園田5R 5着/9頭+1.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10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) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.8% (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	イービジョンエイト	笹田知（兵庫）	実6.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 08/28 園田6R 9着/9頭+2.2秒 07/30 園田7R 4着/9頭+2.3秒 07/15 園田8R 9着/10頭 06/25 園田8R 4着/8頭+0.0秒 06/11 園田10R 7着/10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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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。
8	レッドアクトゥール自在	小谷哲（兵庫）	実48.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/02 園田5R 10着/12頭+2.9秒 08/14 園田8R 7着/10頭+1.7秒 07/30 園田7R 5着/9頭+2.5秒 06/24 園田4R 4着/12頭 06/11 園田5R 7着/12頭+0.0秒
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 60走で勝率 7% △ 距離適性同距離 44走で勝率 7% ▽ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (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。
9	エムザックドリーム	佐々世（兵庫）	実1.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/04 園田10R 6着/10頭+1.0秒 08/12 園田12R 11着/12頭+3.1秒 07/17 園田9R 2着/10頭+0.0秒 07/02 園田12R 9着/11頭 06/17 園田7R 5着/7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 6.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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

レーヴァテイン

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

+41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○9エムザックドリーム

1.7倍

EV -74%

▲7イービジョンエイト

6.2倍

EV -56%

出走馬全9頭

◎1

レーヴァテイン

山本咲（兵庫）

2.2倍

+41%

›

○9

エムザックドリーム

佐々世（兵庫）

1.7倍

-74%

›

▲7

イービジョンエイト

笹田知（兵庫）

6.2倍

-56%

›

△3

ノーテンピーカン

小谷周（兵庫）

35.0倍

+75%

›

△8

レッドアクトゥール

小谷哲（兵庫）

48.7倍

+58%

›

△6

クールブレーブ

下原理（兵庫）

76.0倍

+113%

›

▽5

プレシャスストーン

塩津璃（兵庫）

102.6倍

+32%

›

▽4

カリグラフィー

松木大（兵庫）

277.6倍

+86%

›

▽2

メイショウヨウホウ

長尾翼（兵庫）

430.8倍

+159%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

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