園田 7R 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

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リングベルガール	小牧太（兵庫）	実25.8	B× A×勝率1% EV-68% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯20走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/20 園田9R 4着/10頭+0.6秒 07/29 園田7R 5着/10頭+0.9秒 07/08 園田9R 7着/10頭 06/17 園田12R 6着/12頭 05/27 園田7R 1着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 3.9%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.2% / 期待値 -69% ※ 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	ベストマリア追込	山本咲（兵庫）	実42.8	B× A×勝率1% EV-69% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 09/04 園田9R 2着/10頭+0.4秒 08/14 園田6R 2着/3頭 06/05 園田7R 4着/12頭+1.0秒 05/06 園田6R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 6着/12頭+2.1秒
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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 2.3%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.7% / 期待値 -69% ※ 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	ハニージョー	南部楓（兵庫）	実9.8	B△ A△勝率8% EV-25% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 10.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.6% / 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。
4	ルナフィオーレ	吉村智（兵庫）	実3.4	B◎ A○勝率22% EV-24% 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（騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.2% (オッズ暗示: 29.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 22.3% / 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。
5	ペガサスウィンド	廣瀬航（兵庫）	実2.0	B▲ A◎勝率47% EV-5% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 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 15.1% (オッズ暗示: 50.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.0% / 期待値 -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。
6	アティラン	下原理（兵庫）	実16.4	B△ A△勝率5% EV-24% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +147% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.1% (オッズ暗示: 6.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.6% / 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。
7	サイレントワルツ	高橋洸（兵庫）	実104.7	B× A▽勝率1% EV-41% 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 09/10 園田2R 7着/7頭+4.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 0.6% / 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。
8	オースミサイファー	小谷哲（兵庫）	実7.4	B× A▲勝率8% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 7位 (中位評価) × 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 2.2% (オッズ暗示: 13.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 -41% ※ 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	ブラッドショー自在	井上幹（兵庫）	実13.8	B△ A△勝率5% EV-28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 園田12R 6着/12頭+1.0秒 08/13 園田8R 3着/10頭+0.4秒 07/16 園田7R 2着/9頭+0.0秒 05/27 園田8R 2着/9頭 05/06 園田8R 3着/10頭+0.4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 3.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 7.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 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。
10	セイクリッドシチー推奨	田野豊（兵庫）	実23.2	B○ A▽勝率3% EV-34% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率22% × オッズ23.2倍で期待値+416%の有力候補（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +416% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.8% / 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。

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 ○

ルナフィオーレ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

3.4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:▽10セイクリッドシチー

23.2倍

EV +416%

▲A:◎5ペガサスウィンド

2.0倍

EV -69%

出走馬全10頭

◎A:○4

ルナフィオーレ

吉村智（兵庫）

3.4倍

+9%

›

○A:▽10

セイクリッドシチー

田野豊（兵庫）

23.2倍

+416%

›

▲A:◎5

ペガサスウィンド

廣瀬航（兵庫）

2.0倍

-69%

›

△A:△6

アティラン

下原理（兵庫）

16.4倍

+147%

›

△A:△9

ブラッドショー

井上幹（兵庫）

13.8倍

-3%

›

△A:△3

ハニージョー

南部楓（兵庫）

9.8倍

-46%

›

×A:▲8

オースミサイファー

小谷哲（兵庫）

7.4倍

-83%

›

×A:×2

ベストマリア

山本咲（兵庫）

42.8倍

-77%

›

×A:×1

リングベルガール

小牧太（兵庫）

25.8倍

-95%

›

×A:▽7

サイレントワルツ

高橋洸（兵庫）

104.7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

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 セイクリッドシチー ¥400 実23.2倍期待値 +416% 不的中10着単勝 23.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リングベルガール	小牧太（兵庫）	実25.8	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯20走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 08/20 園田9R 4着/10頭+0.6秒 07/29 園田7R 5着/10頭+0.9秒 07/08 園田9R 7着/10頭 06/17 園田12R 6着/12頭 05/27 園田7R 1着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
2	ベストマリア追込	山本咲（兵庫）	実42.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 09/04 園田9R 2着/10頭+0.4秒 08/14 園田6R 2着/3頭 06/05 園田7R 4着/12頭+1.0秒 05/06 園田6R 1着/8頭勝利 04/23 園田5R 6着/12頭+2.1秒
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 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
3	ハニージョー	南部楓（兵庫）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
4	ルナフィオーレ	吉村智（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ペガサスウィンド	廣瀬航（兵庫）	実2.0	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 47.0% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
6	アティラン	下原理（兵庫）	実16.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (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。
7	サイレントワルツ	高橋洸（兵庫）	実104.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 園田2R 7着/7頭+4.4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戦の調子平均 7.0着 (不振) × 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 0.6% (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。
8	オースミサイファー	小谷哲（兵庫）	実7.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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。
9	ブラッドショー自在	井上幹（兵庫）	実13.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/03 園田12R 6着/12頭+1.0秒 08/13 園田8R 3着/10頭+0.4秒 07/16 園田7R 2着/9頭+0.0秒 05/27 園田8R 2着/9頭 05/06 園田8R 3着/10頭+0.4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 3.7着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
10	セイクリッドシチー推奨	田野豊（兵庫）	実23.2	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（騎手は近50戦勝率20%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 2.8% (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。

AIの本命

AI評価1位

ペガサスウィンド

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-5%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ルナフィオーレ

3.4倍

EV -24%

▲8オースミサイファー

7.4倍

EV -40%

出走馬全10頭

◎5

ペガサスウィンド

廣瀬航（兵庫）

2.0倍

-5%

›

○4

ルナフィオーレ

吉村智（兵庫）

3.4倍

-24%

›

▲8

オースミサイファー

小谷哲（兵庫）

7.4倍

-40%

›

△3

ハニージョー

南部楓（兵庫）

9.8倍

-25%

›

△9

ブラッドショー

井上幹（兵庫）

13.8倍

-28%

›

△6

アティラン

下原理（兵庫）

16.4倍

-24%

›

▽10

セイクリッドシチー

田野豊（兵庫）

23.2倍

-34%

›

×1

リングベルガール

小牧太（兵庫）

25.8倍

-68%

›

×2

ベストマリア

山本咲（兵庫）

42.8倍

-69%

›

▽7

サイレントワルツ

高橋洸（兵庫）

104.7倍

-41%

›

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。

▶ 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 10 セイクリッドシチー ¥400 実23.2倍期待値 -35% 不的中10着単勝 23.2倍

※ オッズは予測時点の値です。

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