園田 9R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

モデル

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララテロワール逃げ	杉浦健（兵庫）	実115.8	B× A▽勝率2% EV+78% 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11R 11着/11頭+3.7秒 08/12 園田9R 9着/10頭+3.2秒 07/23 園田12R 9着/12頭+3.3秒 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 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) -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 1.5% / 期待値 +79% ※ 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	エコロアテナ追込	大山真（兵庫）	実55.3	B× A▽勝率1% 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 09/10 園田3R 6着/7頭+1.5秒 08/28 園田4R 1着/9頭勝利 08/14 園田5R 2着/10頭+0.1秒 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 -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。
3	テイケイホロムア	竹村達（兵庫）	実6.7	B△ A△勝率8% EV-45% 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3走で勝率67%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7R 1着/10頭勝利 08/14 園田5R 4着/10頭+0.7秒 07/29 園田1R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 14.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.2% / 期待値 -45% ※ 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	タイシン	小牧太（兵庫）	実7.3	B△ A△勝率8% 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9走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田10R 9着/10頭+1.4秒 08/14 園田6R 1着/3頭 07/22 園田2R 4着/9頭+0.9秒 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 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) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 13.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.7% / 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。
5	ワイドオルデン差し	小谷哲（兵庫）	実2.3	B◎ A◎勝率28% EV-35% 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2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/02 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/13 園田8R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田8R 2着/10頭+0.0秒 07/01 園田6R 4着/12頭 06/10 園田5R 3着/12頭+0.0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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.8% (オッズ暗示: 43.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 28.2% / 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。
6	ヴラマンク自在	渡瀬和（兵庫）	実192.2	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 08/14 園田7R 10着/10頭+2.8秒 06/18 園田8R 7着/8頭 05/27 園田9R 10着/12頭 05/05 園田5R 9着/10頭+2.6秒 04/15 園田9R 6着/10頭+1.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 10% △ 距離適性同距離 53走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 +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	ゼットヒーロ自在推奨	井上幹（兵庫）	実5.4	B○ A○勝率28% EV+51% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+34%の妙味（同距離帯で勝率20%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 園田6R 4着/12頭+0.7秒 08/07 園田10R 3着/9頭+0.4秒 04/02 園田9R 6着/12頭+2.4秒 03/18 園田12R 4着/12頭+0.5秒 01/13 園田7R 3着/10頭+0.8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 4.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.0% / 期待値 +51% ※ 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	クリノエニシ追込	長尾翼（兵庫）	実21.1	B△ A▽勝率3% EV-33% 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33%と好調）
前5走 09/10 園田3R 5着/7頭+1.3秒 08/13 園田8R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田7R 1着/9頭勝利 07/10 園田9R 6着/10頭 06/03 園田9R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 4.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -33% ※ 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	スイートフェアリー先行	吉村智（兵庫）	実5.2	B▲ A▲勝率17% EV-13% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同馬場状態で勝率33%／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/09 園田7R 6着/10頭+1.9秒 08/21 園田10R 5着/9頭+1.4秒 05/05 園田5R 2着/10頭+0.2秒 04/29 園田12R 3着/12頭+0.6秒 04/09 園田9R 1着/8頭勝利
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 4.3着 ◎ 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 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 19.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.7% / 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。
10	セイパレル	田野豊（兵庫）	実11.1	B× A△勝率5% EV-49% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 8着/12頭+1.6秒 08/06 園田8R 3着/8頭+1.2秒 07/15 園田8R 2着/10頭 06/24 園田5R 6着/12頭 06/03 園田9R 4着/10頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -50% ※ 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 ◎

ワイドオルデン

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-8%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○7ゼットヒーロ

5.4倍

EV +34%

▲A:▲9スイートフェアリー

5.2倍

EV -23%

出走馬全10頭

◎A:◎5

ワイドオルデン

小谷哲（兵庫）

2.3倍

-8%

›

○A:○7

ゼットヒーロ

井上幹（兵庫）

5.4倍

+34%

›

▲A:▲9

スイートフェアリー

吉村智（兵庫）

5.2倍

-23%

›

△A:△4

タイシン

小牧太（兵庫）

7.3倍

+6%

›

△A:△3

テイケイホロムア

竹村達（兵庫）

6.7倍

-84%

›

△A:▽8

クリノエニシ

長尾翼（兵庫）

21.1倍

-51%

›

×A:△10

セイパレル

田野豊（兵庫）

11.1倍

-83%

›

×A:▽2

エコロアテナ

大山真（兵庫）

55.3倍

-99%

›

×A:▽1

ララテロワール

杉浦健（兵庫）

115.8倍

-99%

›

×A:▽6

ヴラマンク

渡瀬和（兵庫）

192.2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

単勝 7 ゼットヒーロ ¥200 実5.4倍期待値 +34% 不的中4着単勝 5.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 ゼットヒーロ ¥100 実5.4倍期待値 +34% 不的中4着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

9R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララテロワール逃げ	杉浦健（兵庫）	実115.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 09/02 園田11R 11着/11頭+3.7秒 08/12 園田9R 9着/10頭+3.2秒 07/23 園田12R 9着/12頭+3.3秒 07/02 園田9R 5着/10頭 05/22 園田10R 3着/11頭+2.0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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ▽ 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) +78% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
2	エコロアテナ追込	大山真（兵庫）	実55.3	▽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 09/10 園田3R 6着/7頭+1.5秒 08/28 園田4R 1着/9頭勝利 08/14 園田5R 2着/10頭+0.1秒 08/05 園田4R 3着/10頭+2.2秒 07/23 園田5R 2着/12頭+0.1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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
3	テイケイホロムア	竹村達（兵庫）	実6.7	△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3走で勝率67%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7R 1着/10頭勝利 08/14 園田5R 4着/10頭+0.7秒 07/29 園田1R 1着/10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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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	タイシン	小牧太（兵庫）	実7.3	△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9走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田10R 9着/10頭+1.4秒 08/14 園田6R 1着/3頭 07/22 園田2R 4着/9頭+0.9秒 07/02 園田6R 4着/12頭 06/12 園田1R 1着/12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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
5	ワイドオルデン差し	小谷哲（兵庫）	実2.3	◎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2.3着と安定／前走3着）
前5走 09/02 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/13 園田8R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田8R 2着/10頭+0.0秒 07/01 園田6R 4着/12頭 06/10 園田5R 3着/12頭+0.0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戦の調子平均 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.2% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
6	ヴラマンク自在	渡瀬和（兵庫）	実192.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 08/14 園田7R 10着/10頭+2.8秒 06/18 園田8R 7着/8頭 05/27 園田9R 10着/12頭 05/05 園田5R 9着/10頭+2.6秒 04/15 園田9R 6着/10頭+1.4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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 58走で勝率 10% △ 距離適性同距離 53走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
7	ゼットヒーロ自在推奨	井上幹（兵庫）	実5.4	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（同距離帯で勝率20%／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/02 園田6R 4着/12頭+0.7秒 08/07 園田10R 3着/9頭+0.4秒 04/02 園田9R 6着/12頭+2.4秒 03/18 園田12R 4着/12頭+0.5秒 01/13 園田7R 3着/10頭+0.8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 4.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 28.0% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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。
8	クリノエニシ追込	長尾翼（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33%と好調）
前5走 09/10 園田3R 5着/7頭+1.3秒 08/13 園田8R 6着/10頭+1.0秒 07/24 園田7R 1着/9頭勝利 07/10 園田9R 6着/10頭 06/03 園田9R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (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。
9	スイートフェアリー先行	吉村智（兵庫）	実5.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同馬場状態で勝率33%／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/09 園田7R 6着/10頭+1.9秒 08/21 園田10R 5着/9頭+1.4秒 05/05 園田5R 2着/10頭+0.2秒 04/29 園田12R 3着/12頭+0.6秒 04/09 園田9R 1着/8頭勝利
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 4.3着 ◎ 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 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	セイパレル	田野豊（兵庫）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は23走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田12R 8着/12頭+1.6秒 08/06 園田8R 3着/8頭+1.2秒 07/15 園田8R 2着/10頭 06/24 園田5R 6着/12頭 06/03 園田9R 4着/10頭+4.0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 4.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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

ワイドオルデン

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7ゼットヒーロ

5.4倍

EV +51%

▲9スイートフェアリー

5.2倍

EV -13%

出走馬全10頭

◎5

ワイドオルデン

小谷哲（兵庫）

2.3倍

-35%

›

○7

ゼットヒーロ

井上幹（兵庫）

5.4倍

+51%

›

▲9

スイートフェアリー

吉村智（兵庫）

5.2倍

-13%

›

△3

テイケイホロムア

竹村達（兵庫）

6.7倍

-45%

›

△4

タイシン

小牧太（兵庫）

7.3倍

-44%

›

△10

セイパレル

田野豊（兵庫）

11.1倍

-49%

›

▽8

クリノエニシ

長尾翼（兵庫）

21.1倍

-33%

›

▽1

ララテロワール

杉浦健（兵庫）

115.8倍

+78%

›

▽2

エコロアテナ

大山真（兵庫）

55.3倍

-21%

›

▽6

ヴラマンク

渡瀬和（兵庫）

192.2倍

+14%

›

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

単勝 7 ゼットヒーロ ¥200 実5.4倍期待値 +51% 不的中4着単勝 5.4倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 7 ゼットヒーロ ¥100 実5.4倍期待値 +51% 不的中4着単勝 5.4倍

※ オッズは予測時点の値です。

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本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

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