園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンバーセオリー追込	下原理（兵庫）	実4.2	B○ A◎勝率31% EV+29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/21 園田10R 2着/9頭+0.5秒 07/31 園田6R 1着/6頭勝利 07/10 園田4R 1着/10頭 12/29 園田3R 2着/6頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 23.8%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.8% / 期待値 +29% ※ 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	ダイボウケン追込推奨	杉浦健（兵庫）	実9.9	B◎ A△勝率5% EV-47% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率48% × オッズ9.9倍で期待値+379%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯で勝率43%と得意）
前5走 09/04 園田6R 1着/10頭勝利 08/19 園田4R 1着/9頭勝利 08/06 園田5R 2着/10頭+0.7秒 07/15 園田4R 4着/10頭 03/26 園田8R 3着/10頭+0.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +379% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.4% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.3% / 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。
3	メイショウコハル	大山真（兵庫）	実6.5	B△ A△勝率10% EV-38% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.5% / 期待値 -38% ※ 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	ワンダーデュエル追込	小谷哲（兵庫）	実21.2	B× A×勝率1% EV-74% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 園田10R 4着/10頭+0.7秒 08/20 園田9R 7着/10頭+0.9秒 07/31 園田8R 5着/6頭+0.4秒 07/17 園田8R 3着/10頭 06/24 園田5R 2着/12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 5.3着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 4.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 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。
5	オセアビシャイン	渡瀬和（兵庫）	実17.4	B× A×勝率3% EV-51% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.7%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。
6	メイショウソニック逃げ	吉村智（兵庫）	実2.8	B△ A○勝率26% EV-28% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／135日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田8R 4着/10頭+0.7秒 04/16 園田8R 1着/8頭勝利 03/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 10/30 園田7R 6着/9頭+1.3秒 10/16 園田7R 5着/10頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 135日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 35.7%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 25.6% / 期待値 -28% ※ 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	ゴッドアミーラ	南部楓（兵庫）	実6.1	B△ A▲勝率17% EV+3% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 9.9% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.9% / 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。
8	アンニーナ自在	永井孝（兵庫）	実43.9	B× A▽勝率1% EV-46% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/28 園田4R 2着/9頭+0.5秒 08/14 園田8R 3着/10頭+1.2秒 07/24 園田6R 6着/9頭+1.1秒 07/09 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 3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 3.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 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。
9	ナツミカンチャン	田野豊（兵庫）	実8.6	B▲ A△勝率7% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.7% / 期待値 -42% ※ 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 △

ダイボウケン

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

9.9倍

AI期待値

+379%

買い目

¥1,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎1ナンバーセオリー

4.2倍

EV -8%

▲A:△9ナツミカンチャン

8.6倍

EV -13%

出走馬全9頭

◎A:△2

ダイボウケン

杉浦健（兵庫）

9.9倍

+379%

›

○A:◎1

ナンバーセオリー

下原理（兵庫）

4.2倍

-8%

›

▲A:△9

ナツミカンチャン

田野豊（兵庫）

8.6倍

-13%

›

△A:▲7

ゴッドアミーラ

南部楓（兵庫）

6.1倍

-39%

›

△A:○6

メイショウソニック

吉村智（兵庫）

2.8倍

-87%

›

△A:△3

メイショウコハル

大山真（兵庫）

6.5倍

-71%

›

×A:×4

ワンダーデュエル

小谷哲（兵庫）

21.2倍

-88%

›

×A:×5

オセアビシャイン

渡瀬和（兵庫）

17.4倍

-94%

›

×A:▽8

アンニーナ

永井孝（兵庫）

43.9倍

-87%

›

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 2 ダイボウケン ¥1,000 実9.9倍期待値 +379% 不的中3着単勝 9.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 17:35

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナンバーセオリー追込	下原理（兵庫）	実4.2	◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/21 園田10R 2着/9頭+0.5秒 07/31 園田6R 1着/6頭勝利 07/10 園田4R 1着/10頭 12/29 園田3R 2着/6頭+0.2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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
2	ダイボウケン追込推奨	杉浦健（兵庫）	実9.9	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場19走で勝率32%と適性高／同距離帯で勝率43%と得意）
前5走 09/04 園田6R 1着/10頭勝利 08/19 園田4R 1着/9頭勝利 08/06 園田5R 2着/10頭+0.7秒 07/15 園田4R 4着/10頭 03/26 園田8R 3着/10頭+0.4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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 32% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 5.3% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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	メイショウコハル	大山真（兵庫）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
4	ワンダーデュエル追込	小谷哲（兵庫）	実21.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/04 園田10R 4着/10頭+0.7秒 08/20 園田9R 7着/10頭+0.9秒 07/31 園田8R 5着/6頭+0.4秒 07/17 園田8R 3着/10頭 06/24 園田5R 2着/12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 5.3着 ○ 当競馬場適性 25走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 22走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 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 1.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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。
5	オセアビシャイン	渡瀬和（兵庫）	実17.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.8% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
6	メイショウソニック逃げ	吉村智（兵庫）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／135日ぶりの実戦）
前5走 05/06 園田8R 4着/10頭+0.7秒 04/16 園田8R 1着/8頭勝利 03/25 園田7R 2着/10頭+0.0秒 10/30 園田7R 6着/9頭+1.3秒 10/16 園田7R 5着/10頭+0.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 135日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.6% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
7	ゴッドアミーラ	南部楓（兵庫）	実6.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
8	アンニーナ自在	永井孝（兵庫）	実43.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 08/28 園田4R 2着/9頭+0.5秒 08/14 園田8R 3着/10頭+1.2秒 07/24 園田6R 6着/9頭+1.1秒 07/09 園田4R 7着/10頭+1.0秒 06/24 園田4R 3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 3.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 33走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
9	ナツミカンチャン	田野豊（兵庫）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ナンバーセオリー

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

4.2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

○6メイショウソニック

2.8倍

EV -28%

▲7ゴッドアミーラ

6.1倍

EV +3%

出走馬全9頭

◎1

ナンバーセオリー

下原理（兵庫）

4.2倍

+29%

›

○6

メイショウソニック

吉村智（兵庫）

2.8倍

-28%

›

▲7

ゴッドアミーラ

南部楓（兵庫）

6.1倍

+3%

›

△3

メイショウコハル

大山真（兵庫）

6.5倍

-38%

›

△9

ナツミカンチャン

田野豊（兵庫）

8.6倍

-42%

›

△2

ダイボウケン

杉浦健（兵庫）

9.9倍

-47%

›

×5

オセアビシャイン

渡瀬和（兵庫）

17.4倍

-51%

›

▽8

アンニーナ

永井孝（兵庫）

43.9倍

-46%

›

×4

ワンダーデュエル

小谷哲（兵庫）

21.2倍

-74%

›

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▶ 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 2 ダイボウケン ¥1,000 実9.9倍期待値 -48% 不的中3着単勝 9.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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