園田 9R 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

9R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スピネーカー追込	井上幹（兵庫）	実6.5	B▲ A▲勝率11% EV-29% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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12R 1着/12頭勝利 08/06 園田11R 3着/12頭+0.2秒 06/29 船橋10R 8着/8頭+5.0秒 05/06 船橋8R 8着/11頭+1.2秒 04/02 船橋9R 9着/9頭+3.2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 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 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) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 10.8% / 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	アグネスリュウ追込	山本太（兵庫）	実96.6	B× A▽勝率1% EV-24% 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12R 8着/12頭+1.2秒 08/06 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/22 園田11R 9着/12頭+1.4秒 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 37走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 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 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -25% ※ 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	ゼットカレン差し	小牧太（兵庫）	実2.7	B○ A○勝率32% EV-14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/02 園田10R 3着/8頭+0.2秒 05/15 園田11R 10着/12頭+1.1秒 04/22 園田11R 7着/12頭+1.2秒 03/25 園田11R 1着/9頭勝利 03/25 314R 7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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.3% (オッズ暗示: 37.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 31.7% / 期待値 -14% ※ 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	アオイアルザード	永井孝（兵庫）	実62.3	B△ A▽勝率1% EV-38% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/26 園田12R 2着/12頭+0.6秒 08/14 園田10R 5着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.0% / 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。
5	カンタウッドテール	竹村達（兵庫）	実42.4	B× A▽勝率3% EV+6% 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10R 6着/8頭+1.2秒 08/06 園田11R 8着/12頭+1.1秒 07/16 園田12R 10着/12頭 07/03 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/20 園田11R 9着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 47走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% ○ 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 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 +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	マイドオオキニ追込	吉村智（兵庫）	実8.9	B△ A△勝率6% EV-45% 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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/28 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/06 園田11R 5着/12頭+0.6秒 07/02 園田10R 4着/11頭 05/29 園田11R 10着/11頭 04/28 園田11R 11着/11頭+3.2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 3.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 11.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.2% / 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。
7	バイシュウ自在	南部楓（兵庫）	実22.4	B△ A△勝率3% EV-23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/28 園田12R 4着/12頭+0.4秒 08/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 07/16 園田12R 3着/12頭 05/28 園田11R 3着/12頭 05/14 園田11R 12着/12頭+3.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.4% / 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。
8	リコーシュペル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実16.4	B× A△勝率4% EV-34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田12R 7着/12頭+1.2秒 07/22 園田11R 3着/12頭+0.4秒 07/01 園田12R 1着/11頭 09/04 園田9R 2着/9頭+0.9秒 08/07 園田12R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.3% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 -35% ※ 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	グランレイハート先行	塩津璃（兵庫）	実77.1	B× A▽勝率1% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田11R 6着/12頭+1.1秒 08/21 園田11R 8着/8頭+4.0秒 08/06 園田12R 6着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 7着/12頭+1.1秒 07/09 園田11R 9着/12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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.3% / 期待値 +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。
10	アジムット先行	笹田知（兵庫）	実2.1	B◎ A◎勝率38% 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（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 08/21 園田11R 3着/8頭+1.1秒 07/09 園田11R 2着/12頭 06/10 園田10R 1着/9頭 05/13 園田11R 3着/12頭+1.4秒 04/14 園田10R 2着/12頭+0.5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 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 57.8% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.3% / 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。

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 ◎

アジムット

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

+21%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ゼットカレン

2.7倍

EV -37%

▲A:▲1スピネーカー

6.5倍

EV +8%

出走馬全10頭

◎A:◎10

アジムット

笹田知（兵庫）

2.1倍

+21%

›

○A:○3

ゼットカレン

小牧太（兵庫）

2.7倍

-37%

›

▲A:▲1

スピネーカー

井上幹（兵庫）

6.5倍

+8%

›

△A:△7

バイシュウ

南部楓（兵庫）

22.4倍

-80%

›

△A:▽4

アオイアルザード

永井孝（兵庫）

62.3倍

-54%

›

△A:△6

マイドオオキニ

吉村智（兵庫）

8.9倍

-97%

›

×A:△8

リコーシュペル

廣瀬航（兵庫）

16.4倍

-95%

›

×A:▽9

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

77.1倍

-89%

›

×A:▽5

カンタウッドテール

竹村達（兵庫）

42.4倍

-99%

›

×A:▽2

アグネスリュウ

山本太（兵庫）

96.6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

9R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 18:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スピネーカー追込	井上幹（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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12R 1着/12頭勝利 08/06 園田11R 3着/12頭+0.2秒 06/29 船橋10R 8着/8頭+5.0秒 05/06 船橋8R 8着/11頭+1.2秒 04/02 船橋9R 9着/9頭+3.2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 33% (上り調子) △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ◎ 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) -30% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (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。
2	アグネスリュウ追込	山本太（兵庫）	実96.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯11走で勝率27%／同馬場状態で勝率43%）
前5走 08/28 園田12R 8着/12頭+1.2秒 08/06 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/22 園田11R 9着/12頭+1.4秒 07/09 園田11R 11着/12頭 06/03 園田10R 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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 37走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 27% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 43% ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	ゼットカレン差し	小牧太（兵庫）	実2.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／前走3着）
前5走 09/02 園田10R 3着/8頭+0.2秒 05/15 園田11R 10着/12頭+1.1秒 04/22 園田11R 7着/12頭+1.2秒 03/25 園田11R 1着/9頭勝利 03/25 314R 7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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 31.7% (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。
4	アオイアルザード	永井孝（兵庫）	実62.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/26 園田12R 2着/12頭+0.6秒 08/14 園田10R 5着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 1着/10頭 06/10 園田10R 9着/9頭+0.0秒 05/28 園田11R 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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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 23日の間隔 (理想的) × 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 1.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
5	カンタウッドテール	竹村達（兵庫）	実42.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/02 園田10R 6着/8頭+1.2秒 08/06 園田11R 8着/12頭+1.1秒 07/16 園田12R 10着/12頭 07/03 園田10R 7着/10頭+0.0秒 05/20 園田11R 9着/10頭+1.0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 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 47走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 29% ○ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (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。
6	マイドオオキニ追込	吉村智（兵庫）	実8.9	△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16走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/28 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/06 園田11R 5着/12頭+0.6秒 07/02 園田10R 4着/11頭 05/29 園田11R 10着/11頭 04/28 園田11R 11着/11頭+3.2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 3.7着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
7	バイシュウ自在	南部楓（兵庫）	実22.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率40%）
前5走 08/28 園田12R 4着/12頭+0.4秒 08/06 園田12R 4着/12頭+0.8秒 07/16 園田12R 3着/12頭 05/28 園田11R 3着/12頭 05/14 園田11R 12着/12頭+3.6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 3.7着 ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
8	リコーシュペル逃げ	廣瀬航（兵庫）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/06 園田12R 7着/12頭+1.2秒 07/22 園田11R 3着/12頭+0.4秒 07/01 園田12R 1着/11頭 09/04 園田9R 2着/9頭+0.9秒 08/07 園田12R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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	グランレイハート先行	塩津璃（兵庫）	実77.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田11R 6着/12頭+1.1秒 08/21 園田11R 8着/8頭+4.0秒 08/06 園田12R 6着/12頭+1.1秒 07/22 園田11R 7着/12頭+1.1秒 07/09 園田11R 9着/12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戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
10	アジムット先行	笹田知（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3着）
前5走 08/21 園田11R 3着/8頭+1.1秒 07/09 園田11R 2着/12頭 06/10 園田10R 1着/9頭 05/13 園田11R 3着/12頭+1.4秒 04/14 園田10R 2着/12頭+0.5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 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.3% (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。

AIの本命

AI評価1位

アジムット

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

2.1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

○3ゼットカレン

2.7倍

EV -14%

▲1スピネーカー

6.5倍

EV -29%

出走馬全10頭

◎10

アジムット

笹田知（兵庫）

2.1倍

-19%

›

○3

ゼットカレン

小牧太（兵庫）

2.7倍

-14%

›

▲1

スピネーカー

井上幹（兵庫）

6.5倍

-29%

›

△6

マイドオオキニ

吉村智（兵庫）

8.9倍

-45%

›

△8

リコーシュペル

廣瀬航（兵庫）

16.4倍

-34%

›

△7

バイシュウ

南部楓（兵庫）

22.4倍

-23%

›

▽5

カンタウッドテール

竹村達（兵庫）

42.4倍

+6%

›

▽9

グランレイハート

塩津璃（兵庫）

77.1倍

+3%

›

▽4

アオイアルザード

永井孝（兵庫）

62.3倍

-38%

›

▽2

アグネスリュウ

山本太（兵庫）

96.6倍

-24%

›

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