園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレスコハルカ逃げ	小谷哲（兵庫）	実86.7	B× A▽勝率1% EV-18% 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6R 4着/10頭+1.3秒 08/20 園田6R 9着/10頭+1.3秒 07/23 園田6R 10着/12頭+2.1秒 07/08 園田6R 1着/12頭 06/11 園田4R 7着/12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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 9位 / 勝率 0.9% / 期待値 -18% ※ 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	ノーブルフェスタ	土方颯（兵庫）	実20.7	B△ A△勝率4% EV-24% 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%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/04 園田6R 2着/10頭+0.3秒 08/06 園田4R 1着/10頭勝利 07/15 園田2R 3着/10頭 06/17 園田2R 3着/10頭 05/29 園田3R 5着/10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 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 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.6% / 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	テルモピュライ	南部楓（兵庫）	実101.5	B▽ A▽勝率1% EV-11% 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 09/03 園田4R 8着/12頭+1.8秒 08/20 園田4R 1着/9頭勝利 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 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。
4	イーブンパー	松木大（兵庫）	実1.4	B◎ A◎勝率56% EV-21% 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／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 園田4R 1着/10頭勝利 08/12 園田1R 2着/10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 50% (絶好調) ◎ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 75.8% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 56.1% / 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。
5	セレナリス自在	吉村智（兵庫）	実42.4	B▲ A▽勝率2% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田7R 6着/10頭+1.2秒 07/24 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 6着/12頭+1.0秒 06/11 園田4R 8着/12頭 01/15 園田2R 1着/11頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 +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。
6	メイショウガイフウ追込	下原理（兵庫）	実54.2	B× A▽勝率2% 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 09/03 園田4R 10着/12頭+2.1秒 01/02 名古屋10R 8着/11頭+1.8秒 12/09 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 11/12 名古屋2R 7着/11頭+2.6秒 10/30 名古屋3R 5着/12頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.6% / 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。
7	ユナピンクゴールド自在	大山真（兵庫）	実34.8	B× A△勝率4% EV+24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 09/02 園田5R 2着/12頭+1.3秒 08/12 園田5R 5着/10頭+0.6秒 07/23 園田8R 7着/10頭+1.3秒 07/01 園田6R 3着/12頭 06/11 園田5R 3着/12頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.6% / 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	クロボタン	田野豊（兵庫）	実5.1	B△ A○勝率14% EV-29% 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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 9着/12頭+1.8秒 07/31 園田7R 2着/6頭+0.9秒 07/17 園田7R 3着/9頭+2.0秒 07/02 園田6R 3着/12頭+0.0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 4.7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 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 19.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.9% / 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。
9	メイショウメゴヒメ	川原正（兵庫）	実6.5	B○ A▲勝率11% EV-27% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/04 園田9R 3着/10頭+0.9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 3.0着 (安定) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 11.2% / 期待値 -27% ※ 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	オキョンピー先行	山本太（兵庫）	実12.2	B△ A△勝率6% EV-28% 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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/04 園田5R 1着/9頭勝利 04/09 園田5R 4着/10頭+0.5秒 03/19 園田7R 1着/9頭勝利 10/24 園田12R 4着/12頭+0.9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 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 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 5.8% / 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。

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 ◎

イーブンパー

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

+6%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲9メイショウメゴヒメ

6.5倍

EV -43%

▲A:▽5セレナリス

42.4倍

EV +144%

出走馬全10頭

◎A:◎4

イーブンパー

松木大（兵庫）

1.4倍

+6%

›

○A:▲9

メイショウメゴヒメ

川原正（兵庫）

6.5倍

-43%

›

▲A:▽5

セレナリス

吉村智（兵庫）

42.4倍

+144%

›

△A:△10

オキョンピー

山本太（兵庫）

12.2倍

-35%

›

△A:△2

ノーブルフェスタ

土方颯（兵庫）

20.7倍

-55%

›

△A:○8

クロボタン

田野豊（兵庫）

5.1倍

-95%

›

×A:△7

ユナピンクゴールド

大山真（兵庫）

34.8倍

-70%

›

▽A:▽3

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

101.5倍

-34%

›

×A:▽6

メイショウガイフウ

下原理（兵庫）

54.2倍

-99%

›

×A:▽1

クレスコハルカ

小谷哲（兵庫）

86.7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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:45

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クレスコハルカ逃げ	小谷哲（兵庫）	実86.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田6R 4着/10頭+1.3秒 08/20 園田6R 9着/10頭+1.3秒 07/23 園田6R 10着/12頭+2.1秒 07/08 園田6R 1着/12頭 06/11 園田4R 7着/12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	ノーブルフェスタ	土方颯（兵庫）	実20.7	△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%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/04 園田6R 2着/10頭+0.3秒 08/06 園田4R 1着/10頭勝利 07/15 園田2R 3着/10頭 06/17 園田2R 3着/10頭 05/29 園田3R 5着/10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 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 5走で勝率 40% ○ 前走実績前走 2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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
3	テルモピュライ	南部楓（兵庫）	実101.5	▽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 09/03 園田4R 8着/12頭+1.8秒 08/20 園田4R 1着/9頭勝利 07/08 園田3R 6着/9頭 06/18 園田3R 3着/10頭 06/05 園田1R 7着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
4	イーブンパー	松木大（兵庫）	実1.4	◎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／前走勝利の勢い）
前5走 09/02 園田4R 1着/10頭勝利 08/12 園田1R 2着/10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 50% (絶好調) ◎ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 56.1% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
5	セレナリス自在	吉村智（兵庫）	実42.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田7R 6着/10頭+1.2秒 07/24 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 6着/12頭+1.0秒 06/11 園田4R 8着/12頭 01/15 園田2R 1着/11頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (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	メイショウガイフウ追込	下原理（兵庫）	実54.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/03 園田4R 10着/12頭+2.1秒 01/02 名古屋10R 8着/11頭+1.8秒 12/09 名古屋6R 8着/12頭+2.5秒 11/12 名古屋2R 7着/11頭+2.6秒 10/30 名古屋3R 5着/12頭+1.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (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。
7	ユナピンクゴールド自在	大山真（兵庫）	実34.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 09/02 園田5R 2着/12頭+1.3秒 08/12 園田5R 5着/10頭+0.6秒 07/23 園田8R 7着/10頭+1.3秒 07/01 園田6R 3着/12頭 06/11 園田5R 3着/12頭+1.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
8	クロボタン	田野豊（兵庫）	実5.1	○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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 9着/12頭+1.8秒 07/31 園田7R 2着/6頭+0.9秒 07/17 園田7R 3着/9頭+2.0秒 07/02 園田6R 3着/12頭+0.0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 4.7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 ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
9	メイショウメゴヒメ	川原正（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走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/04 園田9R 3着/10頭+0.9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 3.0着 (安定) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.2% (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。
10	オキョンピー先行	山本太（兵庫）	実12.2	△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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/04 園田5R 1着/9頭勝利 04/09 園田5R 4着/10頭+0.5秒 03/19 園田7R 1着/9頭勝利 10/24 園田12R 4着/12頭+0.9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 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 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 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

イーブンパー

騎手松木大（兵庫）

単勝オッズ

1.4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

○8クロボタン

5.1倍

EV -29%

▲9メイショウメゴヒメ

6.5倍

EV -27%

出走馬全10頭

◎4

イーブンパー

松木大（兵庫）

1.4倍

-21%

›

○8

クロボタン

田野豊（兵庫）

5.1倍

-29%

›

▲9

メイショウメゴヒメ

川原正（兵庫）

6.5倍

-27%

›

△10

オキョンピー

山本太（兵庫）

12.2倍

-28%

›

△2

ノーブルフェスタ

土方颯（兵庫）

20.7倍

-24%

›

△7

ユナピンクゴールド

大山真（兵庫）

34.8倍

+24%

›

▽5

セレナリス

吉村智（兵庫）

42.4倍

+2%

›

▽6

メイショウガイフウ

下原理（兵庫）

54.2倍

-13%

›

▽1

クレスコハルカ

小谷哲（兵庫）

86.7倍

-18%

›

▽3

テルモピュライ

南部楓（兵庫）

101.5倍

-11%

›

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