園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイブレイナ差し	山本咲（兵庫）	実42.2	B△ A▽勝率2% EV-34% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯17走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/26 園田6R 1着/9頭勝利 08/07 園田1R 2着/10頭+0.4秒 07/24 園田4R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 5着/11頭 06/18 園田4R 10着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 29% ○ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.6% / 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	トランスラン自在	下原理（兵庫）	実4.7	B○ A▲勝率14% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 園田1R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 1着/12頭勝利 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 21.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 13.5% / 期待値 -36% ※ 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	イレブンアップ	杉浦健（兵庫）	実19.1	B× A▽勝率3% EV-38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/05 園田10R 2着/12頭+0.1秒 07/23 園田9R 7着/12頭+0.6秒 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.1% (オッズ暗示: 5.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 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。
4	ニシノガランテ自在	廣瀬航（兵庫）	実35.4	B△ A△勝率4% EV+40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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9R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 2.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.0% / 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。
5	コモリボルダー自在	田野豊（兵庫）	実10.2	B△ A△勝率9% EV-8% 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 09/02 園田6R 3着/12頭+0.4秒 08/05 園田10R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 10着/12頭+1.0秒 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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 0.7% (オッズ暗示: 9.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.9% / 期待値 -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。
6	アイアンオバーカム	永井孝（兵庫）	実9.9	B▲ A△勝率10% EV-1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田6R 1着/12頭勝利 06/24 園田7R 4着/10頭 06/11 園田5R 8着/12頭+1.0秒 05/21 園田6R 1着/12頭 04/28 園田12R 4着/12頭+0.5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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 0.9% (オッズ暗示: 10.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 10.0% / 期待値 -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。
7	ディナーラッシュ逃げ	小牧太（兵庫）	実2.7	B◎ A◎勝率30% EV-19% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／137日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田5R 8着/10頭+1.1秒 04/21 園田6R 5着/10頭+0.4秒 04/09 園田12R 6着/12頭+0.6秒 03/18 園田12R 3着/12頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 4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 34% (好調) △ ローテーション 137日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +158% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 95.6% (オッズ暗示: 37.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 29.8% / 期待値 -20% ※ 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	フォクシー	松木大（兵庫）	実74.7	B× A▽勝率1% EV-29% 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12R 9着/12頭+2.1秒 08/05 園田12R 12着/12頭+3.6秒 07/10 園田12R 9着/12頭 06/10 園田12R 11着/12頭 05/20 園田10R 10着/11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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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 11位 / 勝率 0.9% / 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。
9	ガンバルフトシ	竹村達（兵庫）	実38.7	B× A▽勝率3% EV+10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 園田5R 8着/12頭+1.2秒 07/29 園田6R 1着/12頭勝利 07/08 園田6R 2着/12頭 06/18 園田4R 4着/10頭 06/05 園田1R 6着/11頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% × 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 0.2% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 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。
10	トコシエノヒトミ	大山真（兵庫）	実29.2	B× A×勝率1% EV-73% 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5R 8着/9頭+5.4秒 07/22 大井10R 6着/9頭+1.3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -73% ※ 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	ミスターエヌ	塩津璃（兵庫）	実3.4	B× A○勝率23% EV-20% 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 07/23 園田9R 1着/12頭勝利 07/01 園田8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利
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 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 2位 / 勝率 23.4% / 期待値 -21% ※ 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	ステップアイ逃げ	小谷哲（兵庫）	実81.4	B× A▽勝率1% EV-20% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／171日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田10R 8着/9頭+2.0秒 03/18 園田8R 3着/7頭+1.2秒 01/02 園田3R 1着/12頭勝利 12/18 園田3R 5着/12頭+0.4秒 11/18 園田3R 6着/11頭+1.7秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 171日休養明け × 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 1.0% / 期待値 -21% ※ 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 ◎

ディナーラッシュ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+158%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2トランスラン

4.7倍

EV -92%

▲A:△6アイアンオバーカム

9.9倍

EV -91%

出走馬全12頭

◎A:◎7

ディナーラッシュ

小牧太（兵庫）

2.7倍

+158%

›

○A:▲2

トランスラン

下原理（兵庫）

4.7倍

-92%

›

▲A:△6

アイアンオバーカム

永井孝（兵庫）

9.9倍

-91%

›

△A:△5

コモリボルダー

田野豊（兵庫）

10.2倍

-93%

›

△A:▽1

ファイブレイナ

山本咲（兵庫）

42.2倍

-76%

›

△A:△4

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

35.4倍

-92%

›

×A:▽9

ガンバルフトシ

竹村達（兵庫）

38.7倍

-91%

›

×A:▽3

イレブンアップ

杉浦健（兵庫）

19.1倍

-97%

›

×A:▽12

ステップアイ

小谷哲（兵庫）

81.4倍

-91%

›

×A:○11

ミスターエヌ

塩津璃（兵庫）

3.4倍

-99%

›

×A:×10

トコシエノヒトミ

大山真（兵庫）

29.2倍

-99%

›

×A:▽8

フォクシー

松木大（兵庫）

74.7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。

▶ 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

8R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 18:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイブレイナ差し	山本咲（兵庫）	実42.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯17走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 08/26 園田6R 1着/9頭勝利 08/07 園田1R 2着/10頭+0.4秒 07/24 園田4R 3着/12頭+0.4秒 07/08 園田12R 5着/11頭 06/18 園田4R 10着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 29% ○ 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 23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 1.6% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
2	トランスラン自在	下原理（兵庫）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 園田1R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 1着/12頭勝利 07/30 園田6R 3着/12頭+0.6秒 07/17 園田12R 4着/11頭 07/01 園田4R 7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戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	イレブンアップ	杉浦健（兵庫）	実19.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/05 園田10R 2着/12頭+0.1秒 07/23 園田9R 7着/12頭+0.6秒 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3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 3.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ニシノガランテ自在	廣瀬航（兵庫）	実35.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（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9R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11頭 07/03 園田5R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% △ 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) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 4.0% (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。
5	コモリボルダー自在	田野豊（兵庫）	実10.2	△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 09/02 園田6R 3着/12頭+0.4秒 08/05 園田10R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 10着/12頭+1.0秒 07/01 園田8R 7着/11頭 06/10 園田9R 9着/9頭+6.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 9.8%) ※ 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	アイアンオバーカム	永井孝（兵庫）	実9.9	△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4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田6R 1着/12頭勝利 06/24 園田7R 4着/10頭 06/11 園田5R 8着/12頭+1.0秒 05/21 園田6R 1着/12頭 04/28 園田12R 4着/12頭+0.5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 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.0% (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。
7	ディナーラッシュ逃げ	小牧太（兵庫）	実2.7	◎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（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／137日ぶりの実戦）
前5走 05/04 園田5R 8着/10頭+1.1秒 04/21 園田6R 5着/10頭+0.4秒 04/09 園田12R 6着/12頭+0.6秒 03/18 園田12R 3着/12頭+0.4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 6.3着 × 当競馬場適性 4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 34% (好調) △ ローテーション 137日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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	フォクシー	松木大（兵庫）	実74.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/26 園田12R 9着/12頭+2.1秒 08/05 園田12R 12着/12頭+3.6秒 07/10 園田12R 9着/12頭 06/10 園田12R 11着/12頭 05/20 園田10R 10着/11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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
9	ガンバルフトシ	竹村達（兵庫）	実38.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/13 園田5R 8着/12頭+1.2秒 07/29 園田6R 1着/12頭勝利 07/08 園田6R 2着/12頭 06/18 園田4R 4着/10頭 06/05 園田1R 6着/11頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
10	トコシエノヒトミ	大山真（兵庫）	実29.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 08/28 園田5R 8着/9頭+5.4秒 07/22 大井10R 6着/9頭+1.3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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 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) -73% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
11	ミスターエヌ	塩津璃（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/23 園田9R 1着/12頭勝利 07/01 園田8R 10着/11頭 06/10 園田9R 8着/9頭+2.0秒 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利
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 4走で勝率 50% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
12	ステップアイ逃げ	小谷哲（兵庫）	実81.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／171日ぶりの実戦）
前5走 03/31 園田10R 8着/9頭+2.0秒 03/18 園田8R 3着/7頭+1.2秒 01/02 園田3R 1着/12頭勝利 12/18 園田3R 5着/12頭+0.4秒 11/18 園田3R 6着/11頭+1.7秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ ローテーション 171日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。

AIの本命

AI評価1位

ディナーラッシュ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

-19%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11ミスターエヌ

3.4倍

EV -20%

▲2トランスラン

4.7倍

EV -36%

出走馬全12頭

◎7

ディナーラッシュ

小牧太（兵庫）

2.7倍

-19%

›

○11

ミスターエヌ

塩津璃（兵庫）

3.4倍

-20%

›

▲2

トランスラン

下原理（兵庫）

4.7倍

-36%

›

△6

アイアンオバーカム

永井孝（兵庫）

9.9倍

-1%

›

△5

コモリボルダー

田野豊（兵庫）

10.2倍

-8%

›

△4

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

35.4倍

+40%

›

▽3

イレブンアップ

杉浦健（兵庫）

19.1倍

-38%

›

▽9

ガンバルフトシ

竹村達（兵庫）

38.7倍

+10%

›

▽1

ファイブレイナ

山本咲（兵庫）

42.2倍

-34%

›

▽12

ステップアイ

小谷哲（兵庫）

81.4倍

-20%

›

▽8

フォクシー

松木大（兵庫）

74.7倍

-29%

›

×10

トコシエノヒトミ

大山真（兵庫）

29.2倍

-73%

›

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