園田 6R 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

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスキュラー逃げ	小谷哲（兵庫）	実141.0	B× A▽勝率1% EV+3% 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6R 8着/12頭+1.3秒 08/19 園田6R 8着/10頭+1.0秒 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 11位 / 勝率 0.7% / 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	シロズキンチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実14.8	B△ A△勝率7% EV+7% 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1R 8着/12頭+1.5秒 05/13 園田6R 5着/8頭+0.4秒 04/23 園田9R 6着/11頭+1.5秒 04/01 園田5R 4着/12頭+0.8秒 12/30 園田6R 1着/12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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.3% / 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。
3	エイラク逃げ	大山真（兵庫）	実10.0	B× A△勝率9% EV-12% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 園田6R 11着/12頭+2.0秒 08/20 園田6R 4着/10頭+0.2秒 08/05 園田10R 6着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 5着/12頭+0.4秒 06/26 園田4R 2着/8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 10.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 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	フェスティヴルキナ自在	竹村達（兵庫）	実29.2	B△ A△勝率5% EV+34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田6R 5着/12頭+0.3秒 08/13 園田2R 3着/9頭+1.2秒 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 3.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
5	ヤングオーオー逃げ	高橋洸（兵庫）	実82.4	B× A▽勝率1% EV-14% 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1R 4着/12頭+1.3秒 08/19 園田6R 9着/10頭+1.6秒 08/06 園田6R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田1R 2着/12頭 06/18 園田6R 10着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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 10位 / 勝率 1.0% / 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。
6	エレガントフルール先行	高畑皓（兵庫）	実173.6	B× A▽勝率0% EV-15% 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6R 10着/12頭+1.6秒 08/19 園田2R 3着/9頭+0.0秒 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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 12位 / 勝率 0.5% / 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。
7	フィーユチャン差し	土方颯（兵庫）	実61.4	B× A▽勝率2% EV+48% 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7走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田9R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田1R 7着/12頭+1.8秒 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 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。
8	クールフィールド逃げ	田野豊（兵庫）	実9.1	B▲ A▲勝率9% EV-15% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 園田5R 10着/11頭+1.4秒 08/13 園田5R 12着/12頭+3.6秒 07/22 園田9R 6着/11頭+0.7秒 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 11.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.3% / 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。
9	タマノルーナ先行	井上幹（兵庫）	実37.7	B△ A▽勝率4% EV+36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 09/04 園田1R 3着/12頭+1.1秒 08/21 園田8R 5着/10頭+1.5秒 07/30 園田3R 3着/12頭+0.5秒 07/09 園田12R 6着/12頭 06/17 園田6R 6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 3.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 期待値 +37% ※ 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	ヤシロスマイリー差し	南部楓（兵庫）	実55.8	B× A▽勝率2% EV+21% 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6R 4着/12頭+0.3秒 08/21 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/30 園田1R 9着/9頭+3.5秒 07/17 園田1R 9着/12頭 07/03 園田2R 9着/12頭+0.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 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) -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 2.2% / 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。
11	アセンディア先行	廣瀬航（兵庫）	実1.5	B◎ A◎勝率39% EV-41% 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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田6R 2着/9頭+0.0秒 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 60.6% (オッズ暗示: 66.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 38.9% / 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。
12	オーシンキャンディ差し推奨	下原理（兵庫）	実5.0	B○ A○勝率21% EV+3% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+79%の中穴候補（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 園田6R 3着/12頭+0.2秒 08/14 園田1R 5着/12頭+0.7秒 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 36.0% (オッズ暗示: 20.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.7% / 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。

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 ◎

アセンディア

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○12オーシンキャンディ

5.0倍

EV +79%

▲A:▲8クールフィールド

9.1倍

EV -87%

出走馬全12頭

◎A:◎11

アセンディア

廣瀬航（兵庫）

1.5倍

-9%

›

○A:○12

オーシンキャンディ

下原理（兵庫）

5.0倍

+79%

›

▲A:▲8

クールフィールド

田野豊（兵庫）

9.1倍

-87%

›

△A:△2

シロズキンチャン

塩津璃（兵庫）

14.8倍

-91%

›

△A:△4

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

29.2倍

-84%

›

△A:▽9

タマノルーナ

井上幹（兵庫）

37.7倍

-79%

›

×A:▽7

フィーユチャン

土方颯（兵庫）

61.4倍

-74%

›

×A:△3

エイラク

大山真（兵庫）

10.0倍

-98%

›

×A:▽10

ヤシロスマイリー

南部楓（兵庫）

55.8倍

-99%

›

×A:▽5

ヤングオーオー

高橋洸（兵庫）

82.4倍

-99%

›

×A:▽1

マスキュラー

小谷哲（兵庫）

141.0倍

-99%

›

×A:▽6

エレガントフルール

高畑皓（兵庫）

173.6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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 オーシンキャンディ ¥400 実5.0倍期待値 +80% 不的中3着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

6R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 13:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスキュラー逃げ	小谷哲（兵庫）	実141.0	▽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／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/03 園田6R 8着/12頭+1.3秒 08/19 園田6R 8着/10頭+1.0秒 07/23 園田4R 12着/12頭+5.9秒 07/03 園田5R 10着/12頭 06/10 園田7R 6着/9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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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。
2	シロズキンチャン逃げ	塩津璃（兵庫）	実14.8	△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1R 8着/12頭+1.5秒 05/13 園田6R 5着/8頭+0.4秒 04/23 園田9R 6着/11頭+1.5秒 04/01 園田5R 4着/12頭+0.8秒 12/30 園田6R 1着/12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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	エイラク逃げ	大山真（兵庫）	実10.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/02 園田6R 11着/12頭+2.0秒 08/20 園田6R 4着/10頭+0.2秒 08/05 園田10R 6着/12頭+0.5秒 07/23 園田9R 5着/12頭+0.4秒 06/26 園田4R 2着/8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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.0%) ※ 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	フェスティヴルキナ自在	竹村達（兵庫）	実29.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田6R 5着/12頭+0.3秒 08/13 園田2R 3着/9頭+1.2秒 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7秒 07/08 園田6R 3着/12頭+2.0秒 06/24 園田6R 6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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (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。
5	ヤングオーオー逃げ	高橋洸（兵庫）	実82.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5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 09/04 園田1R 4着/12頭+1.3秒 08/19 園田6R 9着/10頭+1.6秒 08/06 園田6R 6着/10頭+2.1秒 07/17 園田1R 2着/12頭 06/18 園田6R 10着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -14% (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。
6	エレガントフルール先行	高畑皓（兵庫）	実173.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は14走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田6R 10着/12頭+1.6秒 08/19 園田2R 3着/9頭+0.0秒 08/07 園田1R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田4R 8着/12頭+1.2秒 07/08 園田6R 4着/12頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 14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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
7	フィーユチャン差し	土方颯（兵庫）	実61.4	▽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7走で勝ち無し）
前5走 08/28 園田9R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田1R 7着/12頭+1.8秒 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2秒 06/24 園田6R 2着/10頭+2.0秒 06/03 園田4R 11着/12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 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48% (妙味あり) AI 予想勝率 2.4% (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。
8	クールフィールド逃げ	田野豊（兵庫）	実9.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/03 園田5R 10着/11頭+1.4秒 08/13 園田5R 12着/12頭+3.6秒 07/22 園田9R 6着/11頭+0.7秒 07/01 園田8R 5着/11頭 06/18 園田7R 1着/12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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。
9	タマノルーナ先行	井上幹（兵庫）	実37.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走3着）
前5走 09/04 園田1R 3着/12頭+1.1秒 08/21 園田8R 5着/10頭+1.5秒 07/30 園田3R 3着/12頭+0.5秒 07/09 園田12R 6着/12頭 06/17 園田6R 6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 3.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 3.6% (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	ヤシロスマイリー差し	南部楓（兵庫）	実55.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田6R 4着/12頭+0.3秒 08/21 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/30 園田1R 9着/9頭+3.5秒 07/17 園田1R 9着/12頭 07/03 園田2R 9着/12頭+0.0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 5.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 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) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。
11	アセンディア先行	廣瀬航（兵庫）	実1.5	◎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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 08/26 園田6R 2着/9頭+0.0秒 12/25 園田8R 9着/10頭+1.3秒 11/27 園田10R 4着/12頭+0.4秒 11/04 園田5R 4着/12頭+0.5秒 10/17 園田5R 5着/12頭+1.1秒
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 5.0着 × 当競馬場適性 5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 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.9% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。
12	オーシンキャンディ差し推奨	下原理（兵庫）	実5.0	○詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 園田6R 3着/12頭+0.2秒 08/14 園田1R 5着/12頭+0.7秒 07/22 園田6R 4着/12頭+1.2秒 05/13 園田7R 5着/9頭+1.1秒 04/30 園田6R 12着/12頭+2.0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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 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) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アセンディア

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.5倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○12オーシンキャンディ

5.0倍

EV +3%

▲8クールフィールド

9.1倍

EV -15%

出走馬全12頭

◎11

アセンディア

廣瀬航（兵庫）

1.5倍

-41%

›

○12

オーシンキャンディ

下原理（兵庫）

5.0倍

+3%

›

▲8

クールフィールド

田野豊（兵庫）

9.1倍

-15%

›

△3

エイラク

大山真（兵庫）

10.0倍

-12%

›

△2

シロズキンチャン

塩津璃（兵庫）

14.8倍

+7%

›

△4

フェスティヴルキナ

竹村達（兵庫）

29.2倍

+34%

›

▽9

タマノルーナ

井上幹（兵庫）

37.7倍

+36%

›

▽7

フィーユチャン

土方颯（兵庫）

61.4倍

+48%

›

▽10

ヤシロスマイリー

南部楓（兵庫）

55.8倍

+21%

›

▽5

ヤングオーオー

高橋洸（兵庫）

82.4倍

-14%

›

▽1

マスキュラー

小谷哲（兵庫）

141.0倍

+3%

›

▽6

エレガントフルール

高畑皓（兵庫）

173.6倍

-15%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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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 12 オーシンキャンディ ¥400 実5.0倍期待値 +4% 不的中3着単勝 5.0倍

※ オッズは予測時点の値です。

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