園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドブレゲ	山本太（兵庫）	実69.9	B△ A▽勝率1% EV+4% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田3R 10着/12頭+2.0秒 08/13 園田3R 3着/6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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.5% / 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。
2	チェリースコール	井上幹（兵庫）	実2.1	B○ A◎勝率41% EV-12% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/03 園田3R 3着/7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.7% (オッズ暗示: 47.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.5% / 期待値 -13% ※ 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	ジャンクテレボウイ	土方颯（兵庫）	実105.8	B× A▽勝率1% EV-13% 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 09/04 園田2R 10着/12頭+3.4秒 08/21 園田2R 6着/6頭+2.9秒 08/05 園田3R 8着/8頭+0.0秒 ― ―
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19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 0.8% / 期待値 -13% ※ 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	ミルトアフター	廣瀬航（兵庫）	実11.0	B× A△勝率8% EV-7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/04 園田2R 3着/12頭+0.9秒 08/21 園田2R 4着/6頭+1.6秒 06/10 園田3R 7着/7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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19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 0.2% (オッズ暗示: 9.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.4% / 期待値 -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	ミナノホーラン	竹村達（兵庫）	実106.5	B× A▽勝率1% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田2R 6着/6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戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.7% / 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。
6	アオイノイコロ	杉浦健（兵庫）	実11.4	B× A△勝率4% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/04 園田3R 7着/12頭+1.4秒 07/30 園田8R 4着/6頭+0.9秒 07/15 園田7R 5着/5頭 07/01 園田3R 4着/5頭+1.0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 5.3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 26% (好調) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.9% / 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。
7	ビバムチャチョ	笹田知（兵庫）	実11.3	B△ A△勝率4% EV-54% 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2R 4着/12頭+0.9秒 07/29 園田3R 4着/5頭 ― ― ―
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 4.0着 ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 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 1.8% (オッズ暗示: 8.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 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。
8	カシノスピリタス	川原正（兵庫）	実5.3	B▲ A○勝率24% EV+27% 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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/26 園田9R 3着/7頭+2.4秒 08/07 園田2R 4着/7頭+1.8秒 07/15 園田7R 3着/5頭+0.0秒 07/01 園田3R 3着/5頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 18.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 24.1% / 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。
9	コウジュンケムク	永井孝（兵庫）	実6.1	B△ A▲勝率8% EV-48% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 園田3R 5着/7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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 20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 1.2% (オッズ暗示: 16.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.5% / 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。
10	キセキノイチマイ	南部楓（兵庫）	実61.9	B× A▽勝率1% EV-12% 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3R 6着/6頭+5.3秒 08/14 園田2R 12着/12頭+6.7秒 07/22 園田3R 7着/7頭 ― ―
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -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 1.4% / 期待値 -13% ※ 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	マルカハルト推奨	山本咲（兵庫）	実27.6	B◎ A▽勝率3% EV-14% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率82% × オッズ27.6倍で期待値+999%の有力候補（騎手の手腕も後押し）
前5走 08/13 園田3R 4着/6頭 ― ― ― ―
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戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 81.6% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.1% / 期待値 -15% ※ 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	ウメスイショウ	塩津璃（兵庫）	実13.1	B× A×勝率2% EV-72% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/11 園田2R 5着/6頭+0.7秒 08/27 園田3R 6着/7頭 ― ― ―
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戦の調子平均 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.1% / 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。

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 ▽

マルカハルト

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

27.6倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎2チェリースコール

2.1倍

EV -77%

▲A:○8カシノスピリタス

5.3倍

EV -80%

出走馬全12頭

◎A:▽11

マルカハルト

山本咲（兵庫）

27.6倍

+999%

›

○A:◎2

チェリースコール

井上幹（兵庫）

2.1倍

-77%

›

▲A:○8

カシノスピリタス

川原正（兵庫）

5.3倍

-80%

›

△A:△7

ビバムチャチョ

笹田知（兵庫）

11.3倍

-79%

›

△A:▲9

コウジュンケムク

永井孝（兵庫）

6.1倍

-92%

›

△A:▽1

ゴールドブレゲ

山本太（兵庫）

69.9倍

-61%

›

×A:△4

ミルトアフター

廣瀬航（兵庫）

11.0倍

-98%

›

×A:▽5

ミナノホーラン

竹村達（兵庫）

106.5倍

-82%

›

×A:△6

アオイノイコロ

杉浦健（兵庫）

11.4倍

-99%

›

×A:×12

ウメスイショウ

塩津璃（兵庫）

13.1倍

-99%

›

×A:▽10

キセキノイチマイ

南部楓（兵庫）

61.9倍

-99%

›

×A:▽3

ジャンクテレボウイ

土方颯（兵庫）

105.8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 11 マルカハルト ¥2,000 実27.6倍期待値 +999% 不的中9着単勝 27.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ゴールドブレゲ	山本太（兵庫）	実69.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田3R 10着/12頭+2.0秒 08/13 園田3R 3着/6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 6.5着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	チェリースコール	井上幹（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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/03 園田3R 3着/7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (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。
3	ジャンクテレボウイ	土方颯（兵庫）	実105.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 園田2R 10着/12頭+3.4秒 08/21 園田2R 6着/6頭+2.9秒 08/05 園田3R 8着/8頭+0.0秒 ― ―
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	ミルトアフター	廣瀬航（兵庫）	実11.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/04 園田2R 3着/12頭+0.9秒 08/21 園田2R 4着/6頭+1.6秒 06/10 園田3R 7着/7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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 9.1%) ※ 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。
5	ミナノホーラン	竹村達（兵庫）	実106.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田2R 6着/6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戦の調子平均 6.0着 ○ 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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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	アオイノイコロ	杉浦健（兵庫）	実11.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/04 園田3R 7着/12頭+1.4秒 07/30 園田8R 4着/6頭+0.9秒 07/15 園田7R 5着/5頭 07/01 園田3R 4着/5頭+1.0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 5.3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 26% (好調) ○ ローテーション 19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 3.9% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
7	ビバムチャチョ	笹田知（兵庫）	実11.3	△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2R 4着/12頭+0.9秒 07/29 園田3R 4着/5頭 ― ― ―
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 4.0着 ○ ローテーション 19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 4.0% (オッズ暗示: 8.8%) ※ 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。
8	カシノスピリタス	川原正（兵庫）	実5.3	○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0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走3着）
前5走 08/26 園田9R 3着/7頭+2.4秒 08/07 園田2R 4着/7頭+1.8秒 07/15 園田7R 3着/5頭+0.0秒 07/01 園田3R 3着/5頭+1.0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 3.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 18.9%) ※ 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。
9	コウジュンケムク	永井孝（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 09/03 園田3R 5着/7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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 20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 8.5% (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。
10	キセキノイチマイ	南部楓（兵庫）	実61.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/02 園田3R 6着/6頭+5.3秒 08/14 園田2R 12着/12頭+6.7秒 07/22 園田3R 7着/7頭 ― ―
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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
11	マルカハルト推奨	山本咲（兵庫）	実27.6	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手の手腕も後押し）
前5走 08/13 園田3R 4着/6頭 ― ― ― ―
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戦の調子平均 4.0着 ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
12	ウメスイショウ	塩津璃（兵庫）	実13.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/11 園田2R 5着/6頭+0.7秒 08/27 園田3R 6着/7頭 ― ― ―
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戦の調子平均 5.5着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 2.1% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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

チェリースコール

騎手井上幹（兵庫）

単勝オッズ

2.1倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8カシノスピリタス

5.3倍

EV +27%

▲9コウジュンケムク

6.1倍

EV -48%

出走馬全12頭

◎2

チェリースコール

井上幹（兵庫）

2.1倍

-12%

›

○8

カシノスピリタス

川原正（兵庫）

5.3倍

+27%

›

▲9

コウジュンケムク

永井孝（兵庫）

6.1倍

-48%

›

△4

ミルトアフター

廣瀬航（兵庫）

11.0倍

-7%

›

△7

ビバムチャチョ

笹田知（兵庫）

11.3倍

-54%

›

△6

アオイノイコロ

杉浦健（兵庫）

11.4倍

-55%

›

▽11

マルカハルト

山本咲（兵庫）

27.6倍

-14%

›

×12

ウメスイショウ

塩津璃（兵庫）

13.1倍

-72%

›

▽1

ゴールドブレゲ

山本太（兵庫）

69.9倍

+4%

›

▽10

キセキノイチマイ

南部楓（兵庫）

61.9倍

-12%

›

▽3

ジャンクテレボウイ

土方颯（兵庫）

105.8倍

-13%

›

▽5

ミナノホーラン

竹村達（兵庫）

106.5倍

-24%

›

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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 11 マルカハルト ¥2,000 実27.6倍期待値 -15% 不的中9着単勝 27.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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