園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェリーコアコアラ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実5.5	B▲ A○勝率19% EV+2% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 09/02 園田2R 1着/9頭勝利 05/22 園田6R 2着/8頭 05/07 園田5R 1着/12頭勝利 04/07 園田2R 4着/10頭+1.4秒 10/08 園田4R 5着/10頭+1.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 18.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 期待値 +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。
2	タイムレスラブ追込	杉浦健（兵庫）	実20.5	B× A▽勝率3% EV-44% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/03 園田5R 5着/11頭+0.6秒 08/13 園田5R 2着/12頭+0.5秒 07/24 園田7R 8着/9頭+1.7秒 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 4.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
3	ハイライフ	小谷周（兵庫）	実28.2	B× A×勝率2% EV-54% 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 07/29 園田8R 1着/3頭 07/08 園田10R 8着/12頭 06/03 園田5R 4着/12頭 05/14 園田6R 6着/9頭+1.3秒 04/29 園田3R 5着/8頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 1.6% / 期待値 -55% ※ 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	メヘラーンガル先行	小谷哲（兵庫）	実9.5	B△ A▲勝率15% EV+39% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/11 園田12R 4着/12頭+1.2秒 08/07 園田10R 4着/9頭+0.5秒 07/22 園田9R 1着/11頭勝利 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11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 19走で勝率 5% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% × 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 0.7% (オッズ暗示: 10.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.7% / 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。
5	マメーアップル	小牧太（兵庫）	実1.9	B○ A◎勝率27% EV-49% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 園田1R 5着/12頭+0.7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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 26.8% / 期待値 -49% ※ 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	リザレクティア	南部楓（兵庫）	実44.9	B× A▽勝率2% EV-24% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 園田9R 6着/10頭+1.4秒 08/20 園田9R 10着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.7% / 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	ククナジンク先行	吉村智（兵庫）	実8.6	B△ A△勝率12% EV0% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/03 園田5R 3着/11頭+0.4秒 04/14 園田10R 11着/12頭+3.1秒 03/18 園田8R 4着/7頭+1.3秒 01/07 園田9R 3着/9頭+1.3秒 12/17 園田4R 1着/11頭勝利
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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 11.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.6% / 期待値 -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。
8	ヴェニスクィーン	山本咲（兵庫）	実12.9	B× A△勝率6% EV-19% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/05 園田5R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田4R 6着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 2着/11頭+4.0秒 06/24 園田7R 3着/10頭 06/11 園田9R 6着/9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 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.3% / 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	グランピアン	高橋洸（兵庫）	実139.5	B× A▽勝率1% EV+35% 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9R 10着/10頭+11.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 12位 / 勝率 1.0% / 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。
10	ノルディア自在	土方颯（兵庫）	実14.0	B△ A▽勝率4% EV-48% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田1R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 2着/12頭+0.1秒 04/30 園田6R 11着/12頭+1.7秒 04/15 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 7.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -49% ※ 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	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実84.6	B▽ A▽勝率1% EV+12% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 園田1R 8着/12頭+1.2秒 08/06 園田6R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 3着/11頭 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 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。
12	スマートフレイヤ逃げ推奨	下原理（兵庫）	実14.1	B◎ A△勝率10% EV+41% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率89% × オッズ14.1倍で期待値+999%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 06/10 園田7R 1着/9頭 04/22 園田10R 3着/12頭+0.1秒 01/13 園田2R 2着/6頭+0.2秒 12/30 園田3R 2着/8頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 88.5% (オッズ暗示: 7.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 10.1% / 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。

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

B推奨Aモデル △

スマートフレイヤ

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

14.1倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎5マメーアップル

1.9倍

EV -91%

▲A:○1ジェリーコアコアラ

5.5倍

EV -81%

出走馬全12頭

◎A:△12

スマートフレイヤ

下原理（兵庫）

14.1倍

+999%

›

○A:◎5

マメーアップル

小牧太（兵庫）

1.9倍

-91%

›

▲A:○1

ジェリーコアコアラ

廣瀬航（兵庫）

5.5倍

-81%

›

△A:△7

ククナジンク

吉村智（兵庫）

8.6倍

-90%

›

△A:▽10

ノルディア

土方颯（兵庫）

14.0倍

-85%

›

△A:▲4

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

9.5倍

-93%

›

▽A:▽11

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

84.6倍

-43%

›

×A:△8

ヴェニスクィーン

山本咲（兵庫）

12.9倍

-99%

›

×A:▽2

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

20.5倍

-98%

›

×A:▽6

リザレクティア

南部楓（兵庫）

44.9倍

-97%

›

×A:×3

ハイライフ

小谷周（兵庫）

28.2倍

-99%

›

×A:▽9

グランピアン

高橋洸（兵庫）

139.5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 スマートフレイヤ ¥2,100 実14.1倍期待値 +999% 不的中11着単勝 14.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 16:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジェリーコアコアラ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実5.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場13走で勝率31%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率60%）
前5走 09/02 園田2R 1着/9頭勝利 05/22 園田6R 2着/8頭 05/07 園田5R 1着/12頭勝利 04/07 園田2R 4着/10頭+1.4秒 10/08 園田4R 5着/10頭+1.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 13走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 60% ◎ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	タイムレスラブ追込	杉浦健（兵庫）	実20.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 09/03 園田5R 5着/11頭+0.6秒 08/13 園田5R 2着/12頭+0.5秒 07/24 園田7R 8着/9頭+1.7秒 07/02 園田6R 6着/12頭+4.0秒 06/18 園田7R 2着/12頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
3	ハイライフ	小谷周（兵庫）	実28.2	×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／前走勝利の勢い）
前5走 07/29 園田8R 1着/3頭 07/08 園田10R 8着/12頭 06/03 園田5R 4着/12頭 05/14 園田6R 6着/9頭+1.3秒 04/29 園田3R 5着/8頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 30走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (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	メヘラーンガル先行	小谷哲（兵庫）	実9.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/11 園田12R 4着/12頭+1.2秒 08/07 園田10R 4着/9頭+0.5秒 07/22 園田9R 1着/11頭勝利 07/10 園田9R 10着/10頭 06/26 園田7R 3着/11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 19走で勝率 5% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
5	マメーアップル	小牧太（兵庫）	実1.9	◎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28%）
前5走 09/03 園田1R 5着/12頭+0.7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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 26.8% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	リザレクティア	南部楓（兵庫）	実44.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 園田9R 6着/10頭+1.4秒 08/20 園田9R 10着/10頭+2.4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 8.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	ククナジンク先行	吉村智（兵庫）	実8.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 09/03 園田5R 3着/11頭+0.4秒 04/14 園田10R 11着/12頭+3.1秒 03/18 園田8R 4着/7頭+1.3秒 01/07 園田9R 3着/9頭+1.3秒 12/17 園田4R 1着/11頭勝利
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 6.0着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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	ヴェニスクィーン	山本咲（兵庫）	実12.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 08/05 園田5R 5着/12頭+0.5秒 07/23 園田4R 6着/12頭+1.2秒 07/10 園田1R 2着/11頭+4.0秒 06/24 園田7R 3着/10頭 06/11 園田9R 6着/9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 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
9	グランピアン	高橋洸（兵庫）	実139.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/04 園田9R 10着/10頭+11.9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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +35% (妙味あり) AI 予想勝率 1.0% (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。
10	ノルディア自在	土方颯（兵庫）	実14.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場8走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/04 園田1R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 2着/12頭+0.1秒 04/30 園田6R 11着/12頭+1.7秒 04/15 園田4R 2着/12頭+0.3秒 03/17 園田12R 1着/12頭勝利
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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。
11	ディアナゼロス	川原正（兵庫）	実84.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は21走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 園田1R 8着/12頭+1.2秒 08/06 園田6R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 3着/11頭 07/01 園田5R 10着/12頭+0.0秒 06/11 園田9R 9着/9頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	スマートフレイヤ逃げ推奨	下原理（兵庫）	実14.1	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+41%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 06/10 園田7R 1着/9頭 04/22 園田10R 3着/12頭+0.1秒 01/13 園田2R 2着/6頭+0.2秒 12/30 園田3R 2着/8頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 7.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

マメーアップル

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-49%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ジェリーコアコアラ

5.5倍

EV +2%

▲4メヘラーンガル

9.5倍

EV +39%

出走馬全12頭

◎5

マメーアップル

小牧太（兵庫）

1.9倍

-49%

›

○1

ジェリーコアコアラ

廣瀬航（兵庫）

5.5倍

+2%

›

▲4

メヘラーンガル

小谷哲（兵庫）

9.5倍

+39%

›

△7

ククナジンク

吉村智（兵庫）

8.6倍

›

△12

スマートフレイヤ

下原理（兵庫）

14.1倍

+41%

›

△8

ヴェニスクィーン

山本咲（兵庫）

12.9倍

-19%

›

▽10

ノルディア

土方颯（兵庫）

14.0倍

-48%

›

▽2

タイムレスラブ

杉浦健（兵庫）

20.5倍

-44%

›

▽6

リザレクティア

南部楓（兵庫）

44.9倍

-24%

›

×3

ハイライフ

小谷周（兵庫）

28.2倍

-54%

›

▽11

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

84.6倍

+12%

›

▽9

グランピアン

高橋洸（兵庫）

139.5倍

+35%

›

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 12 スマートフレイヤ ¥2,100 実14.1倍期待値 +42% 不的中11着単勝 14.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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