園田 4R 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

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラムセスノムスメ逃げ	小谷周（兵庫）	実197.4	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 09/04 園田9R 9着/10頭+3.2秒 08/21 園田10R 9着/9頭+2.8秒 07/29 園田9R 9着/9頭+2.5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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 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 10位 / 勝率 0.6% / 期待値 +22% ※ 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	メイショウライズ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.4	B▲ A◎勝率36% EV-49% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/07 園田7R 8着/9頭+2.5秒 04/14 園田3R 1着/9頭勝利 03/26 園田1R 1着/10頭勝利 11/26 園田3R 6着/12頭+1.0秒 11/06 園田9R 5着/10頭+0.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 140日休養明け × 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 6.6% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.9% / 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。
3	ナムラデュラン自在	大山真（兵庫）	実59.6	B× A▽勝率1% EV-19% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田7R 7着/10頭+1.3秒 08/21 園田5R 5着/8頭+1.2秒 08/06 園田7R 7着/8頭+2.2秒 07/03 園田9R 6着/12頭 06/05 園田6R 4着/9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 6.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 38走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.3% / 期待値 -20% ※ 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	ハッピーモンスター	小谷哲（兵庫）	実12.8	B△ A△勝率9% EV+9% 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9R 7着/12頭+1.5秒 08/19 園田5R 7着/10頭+2.9秒 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 7.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.6% / 期待値 +10% ※ 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	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実25.7	B× A△勝率4% EV+4% 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 09/09 園田4R 5着/10頭+1.3秒 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9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 4.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ ローテーション 15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 6位 / 勝率 4.1% / 期待値 +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	アクイール	廣瀬航（兵庫）	実48.7	B× A▽勝率3% EV+70% 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9R 9着/12頭+1.9秒 08/14 園田8R 10着/10頭+1.9秒 07/31 園田7R 5着/6頭+2.9秒 07/17 園田7R 6着/9頭 07/03 園田1R 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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 61走で勝率 7% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 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 7位 / 勝率 3.5% / 期待値 +70% ※ 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	パリパリ自在	松木大（兵庫）	実6.7	B△ A○勝率18% EV+18% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/04 園田10R 8着/10頭+1.3秒 08/12 園田6R 6着/10頭+1.9秒 07/23 園田8R 6着/10頭+0.7秒 07/01 園田5R 1着/12頭 06/12 園田4R 1着/8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 6.7着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 13% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 14.9%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。
8	スマートイザナミ差し	杉浦健（兵庫）	実5.9	B○ A▲勝率17% EV0% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/13 園田12R 7着/12頭+1.2秒 07/22 園田7R 8着/10頭+0.8秒 07/01 園田6R 6着/12頭 06/03 園田7R 1着/10頭 05/13 園田3R 1着/9頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.5% (オッズ暗示: 16.9%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.8% / 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。
9	アグネスサンキ	山本咲（兵庫）	実41.0	B△ A▽勝率2% EV0% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田9R 11着/12頭+2.3秒 08/14 園田8R 8着/10頭+1.7秒 07/31 園田7R 3着/6頭+2.1秒 07/16 園田6R 6着/10頭 07/02 園田3R 3着/12頭+0.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.4% / 期待値 -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	アメリカンタロー推奨	川原正（兵庫）	実18.9	B◎ A△勝率9% EV+71% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率76% × オッズ18.9倍で期待値+999%の有力候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/28 園田6R 10着/10頭 04/01 園田7R 8着/10頭+1.1秒 10/01 園田8R 4着/9頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119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 76.0% (オッズ暗示: 5.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.1% / 期待値 +71% ※ 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 △

アメリカンタロー

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

18.9倍

AI期待値

+999%

買い目

¥1,800

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8スマートイザナミ

5.9倍

EV -14%

▲A:◎2メイショウライズ

1.4倍

EV -90%

出走馬全10頭

◎A:△10

アメリカンタロー

川原正（兵庫）

18.9倍

+999%

›

○A:▲8

スマートイザナミ

杉浦健（兵庫）

5.9倍

-14%

›

▲A:◎2

メイショウライズ

吉村智（兵庫）

1.4倍

-90%

›

△A:▽9

アグネスサンキ

山本咲（兵庫）

41.0倍

-50%

›

△A:△4

ハッピーモンスター

小谷哲（兵庫）

12.8倍

-86%

›

△A:○7

パリパリ

松木大（兵庫）

6.7倍

-97%

›

×A:▽3

ナムラデュラン

大山真（兵庫）

59.6倍

-81%

›

×A:△5

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

25.7倍

-99%

›

×A:▽6

アクイール

廣瀬航（兵庫）

48.7倍

-99%

›

×A:▽1

ラムセスノムスメ

小谷周（兵庫）

197.4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 アメリカンタロー ¥1,800 実18.9倍期待値 +999% 不的中10着単勝 18.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:12

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ラムセスノムスメ逃げ	小谷周（兵庫）	実197.4	▽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9.0着と低調）
前5走 09/04 園田9R 9着/10頭+3.2秒 08/21 園田10R 9着/9頭+2.8秒 07/29 園田9R 9着/9頭+2.5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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 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 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。
2	メイショウライズ逃げ	吉村智（兵庫）	実1.4	◎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7走で勝率29%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/07 園田7R 8着/9頭+2.5秒 04/14 園田3R 1着/9頭勝利 03/26 園田1R 1着/10頭勝利 11/26 園田3R 6着/12頭+1.0秒 11/06 園田9R 5着/10頭+0.5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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 140日休養明け × 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 35.9% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
3	ナムラデュラン自在	大山真（兵庫）	実59.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田7R 7着/10頭+1.3秒 08/21 園田5R 5着/8頭+1.2秒 08/06 園田7R 7着/8頭+2.2秒 07/03 園田9R 6着/12頭 06/05 園田6R 4着/9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 6.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 38走で勝率 16% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	ハッピーモンスター	小谷哲（兵庫）	実12.8	△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9R 7着/12頭+1.5秒 08/19 園田5R 7着/10頭+2.9秒 07/31 園田7R 4着/6頭+2.2秒 07/08 園田5R 2着/10頭 06/04 園田6R 5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 12走で勝率 25% ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.6% (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。
5	オーシンエンジェル	竹村達（兵庫）	実25.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/09 園田4R 5着/10頭+1.3秒 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭 06/18 園田12R 8着/12頭 05/27 園田8R 6着/9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 4.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 29走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	アクイール	廣瀬航（兵庫）	実48.7	▽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 09/03 園田9R 9着/12頭+1.9秒 08/14 園田8R 10着/10頭+1.9秒 07/31 園田7R 5着/6頭+2.9秒 07/17 園田7R 6着/9頭 07/03 園田1R 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 8.0着 (不振) △ 当競馬場適性 61走で勝率 7% △ 距離適性同距離 53走で勝率 8% ○ 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) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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	パリパリ自在	松木大（兵庫）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/04 園田10R 8着/10頭+1.3秒 08/12 園田6R 6着/10頭+1.9秒 07/23 園田8R 6着/10頭+0.7秒 07/01 園田5R 1着/12頭 06/12 園田4R 1着/8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 6.7着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 13% △ 距離適性同距離 35走で勝率 14% ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.6% (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。
8	スマートイザナミ差し	杉浦健（兵庫）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯8走で勝率25%／騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 08/13 園田12R 7着/12頭+1.2秒 07/22 園田7R 8着/10頭+0.8秒 07/01 園田6R 6着/12頭 06/03 園田7R 1着/10頭 05/13 園田3R 1着/9頭勝利
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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.8% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
9	アグネスサンキ	山本咲（兵庫）	実41.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田9R 11着/12頭+2.3秒 08/14 園田8R 8着/10頭+1.7秒 07/31 園田7R 3着/6頭+2.1秒 07/16 園田6R 6着/10頭 07/02 園田3R 3着/12頭+0.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 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) -0% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
10	アメリカンタロー推奨	川原正（兵庫）	実18.9	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 05/28 園田6R 10着/10頭 04/01 園田7R 8着/10頭+1.1秒 10/01 園田8R 4着/9頭+1.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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

メイショウライズ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.4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

○7パリパリ

6.7倍

EV +18%

▲8スマートイザナミ

5.9倍

EV 0%

出走馬全10頭

◎2

メイショウライズ

吉村智（兵庫）

1.4倍

-49%

›

○7

パリパリ

松木大（兵庫）

6.7倍

+18%

›

▲8

スマートイザナミ

杉浦健（兵庫）

5.9倍

›

△10

アメリカンタロー

川原正（兵庫）

18.9倍

+71%

›

△4

ハッピーモンスター

小谷哲（兵庫）

12.8倍

+9%

›

△5

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

25.7倍

+4%

›

▽6

アクイール

廣瀬航（兵庫）

48.7倍

+70%

›

▽9

アグネスサンキ

山本咲（兵庫）

41.0倍

›

▽3

ナムラデュラン

大山真（兵庫）

59.6倍

-19%

›

▽1

ラムセスノムスメ

小谷周（兵庫）

197.4倍

+21%

›

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 アメリカンタロー ¥1,800 実18.9倍期待値 +71% 不的中10着単勝 18.9倍

※ オッズは予測時点の値です。

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