園田 10R 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

10R 園田競馬場日本トーター杯Ａ３歳以上ダ1400m ダート1400m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィンセドリス先行	山本咲（兵庫）	実40.0	B× A▽勝率1% EV-43% 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 08/19 園田8R 4着/7頭+0.9秒 06/24 園田11R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田11R 3着/9頭+0.0秒 04/01 園田12R 6着/10頭+0.8秒 01/13 園田11R 4着/10頭+1.5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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 10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 18% × 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 1.4% / 期待値 -43% ※ 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	アストラカ	杉浦健（兵庫）	実2.2	B○ A◎勝率41% EV-10% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率50%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/28 園田11R 2着/11頭+0.8秒 08/07 園田11R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 40.5% / 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。
3	グレイスオブゴッド	笹田知（兵庫）	実12.1	B× A△勝率5% EV-42% 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 03/03 川崎11R 4着/14頭+0.8秒 05/08 園田10R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 199日休養明け × 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 4.8% / 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。
4	ゼットシルヴィア追込	小牧太（兵庫）	実2.9	B▲ A○勝率15% EV-55% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率62%と適性高／同距離帯16走で勝率62%／同馬場状態で勝率80%）
前5走 09/03 園田8R 1着/7頭勝利 08/12 園田11R 1着/8頭勝利 07/24 園田9R 1着/6頭勝利 07/01 園田9R 1着/10頭 05/07 園田9R 4着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 34.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 15.4% / 期待値 -55% ※ 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	タイキエクセロン自在	廣瀬航（兵庫）	実21.1	B× A△勝率4% EV-11% 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 03/08 大井6R 1着/15頭勝利 02/24 大井1R 1着/16頭勝利 01/26 大井1R 2着/15頭+0.0秒 12/30 大井3R 3着/15頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 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 1290日休養明け × 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 6位 / 勝率 4.2% / 期待値 -12% ※ 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	ベラジオガルフ逃げ	吉村智（兵庫）	推定—	B◎ A▲勝率15% EV-80% 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9走で勝率78%と適性高／同距離帯9走で勝率78%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 08/05 園田9R 2着/7頭+0.0秒 06/10 園田11R 1着/9頭 05/21 園田9R 1着/8頭 01/08 園田10R 1着/12頭勝利 12/23 園田11R 1着/12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 9走で勝率 78% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 78% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 89.4% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.1% / 期待値 -80% ※ 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	アドワン差し	大山真（兵庫）	実23.1	B△ A▽勝率2% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率30%と適性高／同距離帯27走で勝率37%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/20 園田8R 1着/7頭勝利 07/29 園田11R 3着/10頭+0.3秒 07/03 園田10R 3着/10頭 05/22 園田11R 6着/12頭 04/21 園田10R 3着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% △ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.5% / 期待値 -43% ※ 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	ラピドフィオーレ逃げ	田野豊（兵庫）	実4.3	B△ A△勝率13% EV-44% 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14走で勝率29%と適性高／同距離帯9走で勝率33%）
前5走 08/14 園田11R 12着/12頭+2.9秒 07/22 園田8R 2着/6頭+0.0秒 06/24 園田11R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田8R 1着/6頭 11/06 園田11R 4着/12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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.9% (オッズ暗示: 23.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 13.0% / 期待値 -44% ※ 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	ゼンダンスカイ先行	下原理（兵庫）	実37.7	B△ A▽勝率2% EV-10% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 園田8R 5着/7頭+1.8秒 07/22 園田8R 3着/6頭+0.3秒 07/03 園田11R 7着/9頭 06/05 園田11R 9着/10頭 04/30 園田11R 3着/10頭+0.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -10% ※ 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	ベラジオウマムスコ自在	永井孝（兵庫）	実56.5	B× A×勝率1% EV-51% 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 05/04 園田11R 12着/12頭+3.6秒 04/07 園田11R 9着/12頭+1.4秒 01/03 園田11R 11着/12頭+1.0秒 12/11 園田11R 1着/12頭勝利 11/12 園田11R 1着/8頭勝利
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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 137日休養明け × 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 0.9% / 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

AI評価1位Aモデル ▲

ベラジオガルフ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2アストラカ

2.2倍

EV -87%

▲A:○4ゼットシルヴィア

2.9倍

EV -89%

出走馬全10頭

◎A:▲6

ベラジオガルフ

吉村智（兵庫）

—

›

○A:◎2

アストラカ

杉浦健（兵庫）

2.2倍

-87%

›

▲A:○4

ゼットシルヴィア

小牧太（兵庫）

2.9倍

-89%

›

△A:△8

ラピドフィオーレ

田野豊（兵庫）

4.3倍

-96%

›

△A:▽9

ゼンダンスカイ

下原理（兵庫）

37.7倍

-76%

›

△A:▽7

アドワン

大山真（兵庫）

23.1倍

-97%

›

×A:△3

グレイスオブゴッド

笹田知（兵庫）

12.1倍

-99%

›

×A:△5

タイキエクセロン

廣瀬航（兵庫）

21.1倍

-99%

›

×A:▽1

ヴィンセドリス

山本咲（兵庫）

40.0倍

-99%

›

×A:×10

ベラジオウマムスコ

永井孝（兵庫）

56.5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

10R 園田競馬場日本トーター杯Ａ３歳以上ダ1400m ダート1400m　発走 19:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヴィンセドリス先行	山本咲（兵庫）	実40.0	▽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5走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田8R 4着/7頭+0.9秒 06/24 園田11R 3着/10頭+2.0秒 05/27 園田11R 3着/9頭+0.0秒 04/01 園田12R 6着/10頭+0.8秒 01/13 園田11R 4着/10頭+1.5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戦の調子平均 3.3着 × 当競馬場適性 10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 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	アストラカ	杉浦健（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50%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/28 園田11R 2着/11頭+0.8秒 08/07 園田11R 1着/9頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.5% (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。
3	グレイスオブゴッド	笹田知（兵庫）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／199日ぶりの実戦）
前5走 03/03 川崎11R 4着/14頭+0.8秒 05/08 園田10R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 199日休養明け × 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 4.8% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
4	ゼットシルヴィア追込	小牧太（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場16走で勝率62%と適性高／同距離帯16走で勝率62%／同馬場状態で勝率80%）
前5走 09/03 園田8R 1着/7頭勝利 08/12 園田11R 1着/8頭勝利 07/24 園田9R 1着/6頭勝利 07/01 園田9R 1着/10頭 05/07 園田9R 4着/10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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 62% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
5	タイキエクセロン自在	廣瀬航（兵庫）	実21.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／1290日ぶりの実戦）
前5走 03/08 大井6R 1着/15頭勝利 02/24 大井1R 1着/16頭勝利 01/26 大井1R 2着/15頭+0.0秒 12/30 大井3R 3着/15頭+0.6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戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 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 1290日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (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。
6	ベラジオガルフ逃げ	吉村智（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場9走で勝率78%と適性高／同距離帯9走で勝率78%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 08/05 園田9R 2着/7頭+0.0秒 06/10 園田11R 1着/9頭 05/21 園田9R 1着/8頭 01/08 園田10R 1着/12頭勝利 12/23 園田11R 1着/12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 9走で勝率 78% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 78% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.1% ※ 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	アドワン差し	大山真（兵庫）	実23.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場33走で勝率30%と適性高／同距離帯27走で勝率37%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/20 園田8R 1着/7頭勝利 07/29 園田11R 3着/10頭+0.3秒 07/03 園田10R 3着/10頭 05/22 園田11R 6着/12頭 04/21 園田10R 3着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 33走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% △ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ラピドフィオーレ逃げ	田野豊（兵庫）	実4.3	△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14走で勝率29%と適性高／同距離帯9走で勝率33%）
前5走 08/14 園田11R 12着/12頭+2.9秒 07/22 園田8R 2着/6頭+0.0秒 06/24 園田11R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田8R 1着/6頭 11/06 園田11R 4着/12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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	ゼンダンスカイ先行	下原理（兵庫）	実37.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/19 園田8R 5着/7頭+1.8秒 07/22 園田8R 3着/6頭+0.3秒 07/03 園田11R 7着/9頭 06/05 園田11R 9着/10頭 04/30 園田11R 3着/10頭+0.2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 5.0着 ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
10	ベラジオウマムスコ自在	永井孝（兵庫）	実56.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率25%と適性高／同距離帯28走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/04 園田11R 12着/12頭+3.6秒 04/07 園田11R 9着/12頭+1.4秒 01/03 園田11R 11着/12頭+1.0秒 12/11 園田11R 1着/12頭勝利 11/12 園田11R 1着/8頭勝利
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 10.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 137日休養明け × 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 0.9% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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

アストラカ

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ゼットシルヴィア

2.9倍

EV -55%

▲6ベラジオガルフ

—

EV —

出走馬全10頭

◎2

アストラカ

杉浦健（兵庫）

2.2倍

-10%

›

○4

ゼットシルヴィア

小牧太（兵庫）

2.9倍

-55%

›

▲6

ベラジオガルフ

吉村智（兵庫）

—

›

△8

ラピドフィオーレ

田野豊（兵庫）

4.3倍

-44%

›

△3

グレイスオブゴッド

笹田知（兵庫）

12.1倍

-42%

›

△5

タイキエクセロン

廣瀬航（兵庫）

21.1倍

-11%

›

▽7

アドワン

大山真（兵庫）

23.1倍

-43%

›

▽9

ゼンダンスカイ

下原理（兵庫）

37.7倍

-10%

›

▽1

ヴィンセドリス

山本咲（兵庫）

40.0倍

-43%

›

×10

ベラジオウマムスコ

永井孝（兵庫）

56.5倍

-51%

›

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