園田 10R 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

10R 園田競馬場生誕記念幸せを運Ｂ１三ダ1400m ダート1400m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ショートストップ自在	山本咲（兵庫）	実10.3	B× A×勝率3% EV-67% 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8R 6着/7頭+1.1秒 08/20 園田8R 3着/7頭+0.2秒 07/29 園田11R 4着/10頭+0.4秒 07/15 園田11R 5着/10頭 07/01 園田10R 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 4.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 56走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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 7位 / 勝率 3.2% / 期待値 -67% ※ 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	スナークダヴィンチ	杉浦健（兵庫）	実39.3	B× A▽勝率2% EV-39% 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 08/05 園田9R 5着/7頭+1.8秒 07/15 園田11R 6着/10頭 06/25 園田11R 6着/11頭 06/04 園田12R 8着/12頭 05/15 園田10R 9着/9頭+1.5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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 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 1.5% / 期待値 -40% ※ 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	ライトニングブルー	塩津璃（兵庫）	実28.4	B× A▽勝率3% EV-17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（61日ぶりの実戦）
前5走 07/24 園田9R 5着/6頭+2.2秒 07/03 園田10R 9着/10頭+1.0秒 06/17 園田8R 5着/6頭+0.0秒 05/28 園田8R 3着/6頭+0.0秒 05/14 園田10R 3着/8頭+0.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 0.1% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 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。
4	アグネスシュウ先行	南部楓（兵庫）	実11.1	B○ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/03 園田8R 3着/7頭+0.4秒 08/12 園田11R 4着/8頭+0.6秒 07/29 園田11R 6着/10頭+0.9秒 07/16 園田12R 11着/12頭 07/03 園田10R 8着/10頭+0.0秒
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 40走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.3% / 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	アンブロジアーナ追込	吉村智（兵庫）	実6.1	B△ A○勝率18% EV+8% 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5走で勝率60%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／162日ぶりの実戦）
前5走 04/14 園田11R 5着/9頭+0.3秒 03/18 園田11R 5着/10頭+0.6秒 01/13 大井10R 9着/13頭+2.2秒 12/25 大井12R 8着/13頭+1.8秒 12/01 大井11R 10着/14頭+2.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 162日休養明け × 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 3.3% (オッズ暗示: 16.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.8% / 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。
6	ビヨンドザシーン	田野豊（兵庫）	実105.5	B× A▽勝率1% EV-20% 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10R 8着/8頭+5.3秒 08/19 園田8R 7着/7頭+4.4秒 08/07 園田11R 9着/9頭+4.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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) -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 -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。
7	キイチオータム差し	廣瀬航（兵庫）	実4.2	B▲ A▲勝率15% EV-35% 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5走 09/03 園田8R 4着/7頭+0.6秒 08/12 園田11R 2着/8頭+0.4秒 07/24 園田9R 3着/6頭+0.7秒 07/09 園田8R 5着/7頭 06/17 園田8R 4着/6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.3% / 期待値 -36% ※ 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	アイヤナ	永井孝（兵庫）	実9.6	B△ A△勝率8% EV-18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 07/15 園田11R 3着/10頭+2.0秒 07/02 園田11R 3着/11頭 06/10 園田11R 5着/9頭+0.0秒 05/22 園田8R 3着/5頭 05/06 園田10R 5着/11頭+0.7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 3.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 10.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -19% ※ 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	ハイラブソング逃げ	高橋洸（兵庫）	実2.5	B◎ A◎勝率36% EV-11% 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12走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/30 園田11R 2着/8頭+0.0秒 07/03 園田10R 5着/10頭 05/20 園田10R 1着/11頭 04/29 園田10R 1着/9頭勝利 04/07 園田10R 5着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 85.4% (オッズ暗示: 40.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.5% / 期待値 -11% ※ 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	イチネンエーグミ自在	井上幹（兵庫）	実11.9	B△ A△勝率5% EV-46% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／110日ぶりの実戦）
前5走 06/05 園田10R 7着/9頭+0.0秒 05/21 園田11R 11着/12頭 03/25 園田11R 6着/9頭+1.1秒 12/02 園田11R 3着/8頭+0.6秒 11/13 園田11R 10着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 110日休養明け × 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 0.3% (オッズ暗示: 8.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.5% / 期待値 -46% ※ 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	デイドリームビーチ	渡瀬和（兵庫）	実116.9	B× A▽勝率1% EV+26% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 園田11R 5着/11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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.1% / 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。
12	プレジールミノル差し	大山真（兵庫）	実112.6	B× A▽勝率1% EV-23% 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11R 8着/11頭+1.9秒 08/12 園田11R 5着/8頭+1.0秒 07/30 園田11R 6着/8頭+1.4秒 07/15 園田11R 10着/10頭 07/02 園田11R 8着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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 12位 / 勝率 0.7% / 期待値 -23% ※ 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 ◎

ハイラブソング

騎手高橋洸（兵庫）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

+113%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△4アグネスシュウ

11.1倍

EV -28%

▲A:▲7キイチオータム

4.2倍

EV -86%

出走馬全12頭

◎A:◎9

ハイラブソング

高橋洸（兵庫）

2.5倍

+113%

›

○A:△4

アグネスシュウ

南部楓（兵庫）

11.1倍

-28%

›

▲A:▲7

キイチオータム

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

-86%

›

△A:○5

アンブロジアーナ

吉村智（兵庫）

6.1倍

-79%

›

△A:△8

アイヤナ

永井孝（兵庫）

9.6倍

-90%

›

△A:△10

イチネンエーグミ

井上幹（兵庫）

11.9倍

-96%

›

×A:▽3

ライトニングブルー

塩津璃（兵庫）

28.4倍

-95%

›

×A:▽11

デイドリームビーチ

渡瀬和（兵庫）

116.9倍

-93%

›

×A:×1

ショートストップ

山本咲（兵庫）

10.3倍

-99%

›

×A:▽2

スナークダヴィンチ

杉浦健（兵庫）

39.3倍

-99%

›

×A:▽6

ビヨンドザシーン

田野豊（兵庫）

105.5倍

-99%

›

×A:▽12

プレジールミノル

大山真（兵庫）

112.6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

両モデルとも見送り

10R 園田競馬場生誕記念幸せを運Ｂ１三ダ1400m ダート1400m　発走 15:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ショートストップ自在	山本咲（兵庫）	実10.3	×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8R 6着/7頭+1.1秒 08/20 園田8R 3着/7頭+0.2秒 07/29 園田11R 4着/10頭+0.4秒 07/15 園田11R 5着/10頭 07/01 園田10R 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 4.3着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 56走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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	スナークダヴィンチ	杉浦健（兵庫）	実39.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 08/05 園田9R 5着/7頭+1.8秒 07/15 園田11R 6着/10頭 06/25 園田11R 6着/11頭 06/04 園田12R 8着/12頭 05/15 園田10R 9着/9頭+1.5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 5.7着 × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
3	ライトニングブルー	塩津璃（兵庫）	実28.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（61日ぶりの実戦）
前5走 07/24 園田9R 5着/6頭+2.2秒 07/03 園田10R 9着/10頭+1.0秒 06/17 園田8R 5着/6頭+0.0秒 05/28 園田8R 3着/6頭+0.0秒 05/14 園田10R 3着/8頭+0.4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 6.3着 △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
4	アグネスシュウ先行	南部楓（兵庫）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/03 園田8R 3着/7頭+0.4秒 08/12 園田11R 4着/8頭+0.6秒 07/29 園田11R 6着/10頭+0.9秒 07/16 園田12R 11着/12頭 07/03 園田10R 8着/10頭+0.0秒
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 40走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.3% (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。
5	アンブロジアーナ追込	吉村智（兵庫）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／162日ぶりの実戦）
前5走 04/14 園田11R 5着/9頭+0.3秒 03/18 園田11R 5着/10頭+0.6秒 01/13 大井10R 9着/13頭+2.2秒 12/25 大井12R 8着/13頭+1.8秒 12/01 大井11R 10着/14頭+2.3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 6.3着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 162日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.8% (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。
6	ビヨンドザシーン	田野豊（兵庫）	実105.5	▽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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田10R 8着/8頭+5.3秒 08/19 園田8R 7着/7頭+4.4秒 08/07 園田11R 9着/9頭+4.7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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 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) -21% (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。
7	キイチオータム差し	廣瀬航（兵庫）	実4.2	▲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5走 09/03 園田8R 4着/7頭+0.6秒 08/12 園田11R 2着/8頭+0.4秒 07/24 園田9R 3着/6頭+0.7秒 07/09 園田8R 5着/7頭 06/17 園田8R 4着/6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 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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	アイヤナ	永井孝（兵庫）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着／70日ぶりの実戦）
前5走 07/15 園田11R 3着/10頭+2.0秒 07/02 園田11R 3着/11頭 06/10 園田11R 5着/9頭+0.0秒 05/22 園田8R 3着/5頭 05/06 園田10R 5着/11頭+0.7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 3.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
9	ハイラブソング逃げ	高橋洸（兵庫）	実2.5	◎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12走で勝率33%と適性高／同距離帯8走で勝率25%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 07/30 園田11R 2着/8頭+0.0秒 07/03 園田10R 5着/10頭 05/20 園田10R 1着/11頭 04/29 園田10R 1着/9頭勝利 04/07 園田10R 5着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.5% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
10	イチネンエーグミ自在	井上幹（兵庫）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／110日ぶりの実戦）
前5走 06/05 園田10R 7着/9頭+0.0秒 05/21 園田11R 11着/12頭 03/25 園田11R 6着/9頭+1.1秒 12/02 園田11R 3着/8頭+0.6秒 11/13 園田11R 10着/12頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 110日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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。
11	デイドリームビーチ	渡瀬和（兵庫）	実116.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 園田11R 5着/11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 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (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。
12	プレジールミノル差し	大山真（兵庫）	実112.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/10 園田11R 8着/11頭+1.9秒 08/12 園田11R 5着/8頭+1.0秒 07/30 園田11R 6着/8頭+1.4秒 07/15 園田11R 10着/10頭 07/02 園田11R 8着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (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。

AIの本命

AI評価1位

ハイラブソング

騎手高橋洸（兵庫）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-11%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5アンブロジアーナ

6.1倍

EV +8%

▲7キイチオータム

4.2倍

EV -35%

出走馬全12頭

◎9

ハイラブソング

高橋洸（兵庫）

2.5倍

-11%

›

○5

アンブロジアーナ

吉村智（兵庫）

6.1倍

+8%

›

▲7

キイチオータム

廣瀬航（兵庫）

4.2倍

-35%

›

△8

アイヤナ

永井孝（兵庫）

9.6倍

-18%

›

△4

アグネスシュウ

南部楓（兵庫）

11.1倍

-8%

›

△10

イチネンエーグミ

井上幹（兵庫）

11.9倍

-46%

›

×1

ショートストップ

山本咲（兵庫）

10.3倍

-67%

›

▽3

ライトニングブルー

塩津璃（兵庫）

28.4倍

-17%

›

▽2

スナークダヴィンチ

杉浦健（兵庫）

39.3倍

-39%

›

▽11

デイドリームビーチ

渡瀬和（兵庫）

116.9倍

+26%

›

▽6

ビヨンドザシーン

田野豊（兵庫）

105.5倍

-20%

›

▽12

プレジールミノル

大山真（兵庫）

112.6倍

-23%

›

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