園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セイウンスペリオル差し	山本太（兵庫）	実16.9	B▲ A△勝率4% EV-30% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 09/04 園田1R 2着/12頭+0.7秒 08/13 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 10着/10頭 07/02 園田2R 2着/3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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.1% / 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。
2	ルーネンバーグ	高畑皓（兵庫）	実237.0	B× A▽勝率1% EV+76% 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3R 9着/9頭+4.5秒 07/17 名古屋2R 5着/12頭+3.0秒 07/03 名古屋5R 12着/12頭+6.0秒 06/18 名古屋3R 12着/12頭+2.0秒 ―
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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 8位 / 勝率 0.7% / 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。
3	マエストロライト	永井孝（兵庫）	実51.9	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 08/28 園田4R 7着/9頭+1.7秒 08/06 園田7R 4着/8頭+1.4秒 07/16 園田6R 5着/10頭 06/24 園田7R 5着/10頭+4.0秒 06/11 園田5R 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 5.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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 2.0% / 期待値 +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。
4	イービジョンスター	笹田知（兵庫）	実8.8	B△ A△勝率6% EV-45% 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5R 6着/10頭+1.8秒 07/17 園田8R 8着/10頭 07/02 園田6R 8着/12頭 06/11 園田8R 5着/8頭 12/03 園田4R 3着/12頭+1.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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 4位 / 勝率 6.2% / 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。
5	ワンダーワック推奨	小谷哲（兵庫）	実5.5	B◎ A▲勝率20% EV+10% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率80% × オッズ5.5倍で期待値+337%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）
前5走 09/10 園田1R 1着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +337% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 79.5% (オッズ暗示: 18.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 20.2% / 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。
6	レイディアントアイ自在	廣瀬航（兵庫）	実3.0	B○ A○勝率27% EV-18% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/28 園田1R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 7着/12頭+2.2秒 04/01 園田2R 1着/10頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.7% (オッズ暗示: 33.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.2% / 期待値 -19% ※ 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	リンガスウォリアー	土方颯（兵庫）	実2.1	B△ A◎勝率35% EV-25% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田2R 1着/3頭 08/12 園田3R 2着/10頭+0.5秒 07/16 園田2R 5着/10頭 06/25 園田12R 12着/12頭 06/04 園田6R 9着/10頭+4.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 57走で勝率 5% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.4% / 期待値 -26% ※ 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	ヴァリラプトル先行	山本咲（兵庫）	実11.1	B△ A△勝率4% EV-52% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/19 園田9R 3着/9頭+1.0秒 07/30 園田7R 7着/9頭+2.7秒 07/03 園田1R 3着/12頭 06/11 園田1R 1着/9頭 05/14 園田8R 6着/9頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.3% / 期待値 -52% ※ 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 ▲

ワンダーワック

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

5.5倍

AI期待値

+337%

買い目

¥1,800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○6レイディアントアイ

3.0倍

EV -40%

▲A:△1セイウンスペリオル

16.9倍

EV -90%

出走馬全8頭

◎A:▲5

ワンダーワック

小谷哲（兵庫）

5.5倍

+337%

›

○A:○6

レイディアントアイ

廣瀬航（兵庫）

3.0倍

-40%

›

▲A:△1

セイウンスペリオル

山本太（兵庫）

16.9倍

-90%

›

△A:◎7

リンガスウォリアー

土方颯（兵庫）

2.1倍

-99%

›

△A:△8

ヴァリラプトル

山本咲（兵庫）

11.1倍

-99%

›

△A:△4

イービジョンスター

笹田知（兵庫）

8.8倍

-99%

›

×A:▽3

マエストロライト

永井孝（兵庫）

51.9倍

-99%

›

×A:▽2

ルーネンバーグ

高畑皓（兵庫）

237.0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 5 ワンダーワック ¥1,800 実5.5倍期待値 +337% 不的中7着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	セイウンスペリオル差し	山本太（兵庫）	実16.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 09/04 園田1R 2着/12頭+0.7秒 08/13 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 10着/10頭 07/02 園田2R 2着/3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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
2	ルーネンバーグ	高畑皓（兵庫）	実237.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/28 園田3R 9着/9頭+4.5秒 07/17 名古屋2R 5着/12頭+3.0秒 07/03 名古屋5R 12着/12頭+6.0秒 06/18 名古屋3R 12着/12頭+2.0秒 ―
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3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) +76% (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。
3	マエストロライト	永井孝（兵庫）	実51.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田4R 7着/9頭+1.7秒 08/06 園田7R 4着/8頭+1.4秒 07/16 園田6R 5着/10頭 06/24 園田7R 5着/10頭+4.0秒 06/11 園田5R 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 5.3着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.0% (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	イービジョンスター	笹田知（兵庫）	実8.8	△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9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田5R 6着/10頭+1.8秒 07/17 園田8R 8着/10頭 07/02 園田6R 8着/12頭 06/11 園田8R 5着/8頭 12/03 園田4R 3着/12頭+1.2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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ワンダーワック推奨	小谷哲（兵庫）	実5.5	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続）
前5走 09/10 園田1R 1着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	レイディアントアイ自在	廣瀬航（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/28 園田1R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 7着/12頭+2.2秒 04/01 園田2R 1着/10頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.2% (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	リンガスウォリアー	土方颯（兵庫）	実2.1	◎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33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/28 園田2R 1着/3頭 08/12 園田3R 2着/10頭+0.5秒 07/16 園田2R 5着/10頭 06/25 園田12R 12着/12頭 06/04 園田6R 9着/10頭+4.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 57走で勝率 5% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.4% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
8	ヴァリラプトル先行	山本咲（兵庫）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/19 園田9R 3着/9頭+1.0秒 07/30 園田7R 7着/9頭+2.7秒 07/03 園田1R 3着/12頭 06/11 園田1R 1着/9頭 05/14 園田8R 6着/9頭+0.4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 4.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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

リンガスウォリアー

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6レイディアントアイ

3.0倍

EV -18%

▲5ワンダーワック

5.5倍

EV +10%

出走馬全8頭

◎7

リンガスウォリアー

土方颯（兵庫）

2.1倍

-25%

›

○6

レイディアントアイ

廣瀬航（兵庫）

3.0倍

-18%

›

▲5

ワンダーワック

小谷哲（兵庫）

5.5倍

+10%

›

△4

イービジョンスター

笹田知（兵庫）

8.8倍

-45%

›

△8

ヴァリラプトル

山本咲（兵庫）

11.1倍

-52%

›

△1

セイウンスペリオル

山本太（兵庫）

16.9倍

-30%

›

▽3

マエストロライト

永井孝（兵庫）

51.9倍

+2%

›

▽2

ルーネンバーグ

高畑皓（兵庫）

237.0倍

+76%

›

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 5 ワンダーワック ¥1,800 実5.5倍期待値 +11% 不的中7着単勝 5.5倍

※ オッズは予測時点の値です。

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