園田 5R 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

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパークール	渡瀬和（兵庫）	実37.5	B× A△勝率5% EV+81% 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 08/28 園田3R 6着/9頭+2.5秒 08/07 園田6R 1着/9頭勝利 07/16 園田2R 4着/10頭 06/25 園田5R 8着/12頭 06/05 園田5R 6着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.8% / 期待値 +81% ※ 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	フレイムフォース追込	井上幹（兵庫）	実14.7	B× A△勝率8% EV+14% 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 09/02 園田5R 5着/12頭+1.8秒 08/13 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/22 園田5R 1着/12頭勝利 07/01 園田5R 8着/12頭 06/10 園田5R 12着/12頭
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 67走で勝率 9% △ 距離適性同距離 66走で勝率 9% ○ ローテーション 22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: 6.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。
3	エイシンビクーニャ推奨	永井孝（兵庫）	実16.8	B◎ A△勝率7% EV+11% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率82% × オッズ16.8倍で期待値+999%の有力候補（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 園田2R 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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 81.6% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.6% / 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。
4	アカキチノイレブン	廣瀬航（兵庫）	実49.5	B× A▽勝率1% EV-49% 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7R 5着/10頭+1.1秒 07/31 園田6R 5着/6頭+1.9秒 07/10 園田3R 1着/10頭 06/25 園田7R 4着/10頭 06/11 園田2R 6着/10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 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 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 1.0% / 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。
5	スーパーチャイルド	山本咲（兵庫）	実4.9	B▲ A○勝率19% EV-8% 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／前走3着）
前5走 08/28 園田5R 3着/9頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 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 6.1% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.7% / 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	ワンダーカラフル	松木大（兵庫）	実71.4	B× A▽勝率1% EV-14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／71日ぶりの実戦）
前5走 07/15 園田5R 8着/12頭 06/24 園田7R 2着/10頭 06/03 園田12R 5着/12頭 05/21 園田12R 8着/12頭 05/06 園田5R 3着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 -15% ※ 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	コンバットモモヒメ自在	南部楓（兵庫）	実44.5	B△ A▽勝率3% EV+30% 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 09/04 園田6R 5着/10頭+1.5秒 08/12 園田5R 6着/10頭+0.9秒 07/31 園田2R 1着/8頭勝利 05/29 園田4R 6着/9頭 05/15 園田1R 5着/11頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +31% ※ 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	アイルヴィータ追込	吉村智（兵庫）	実8.9	B△ A▲勝率12% EV+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4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/04 園田7R 4着/10頭+0.7秒 08/28 園田10R 7着/10頭+1.8秒 08/14 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/24 園田5R 3着/3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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 11.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.1% / 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。
9	トーアローダンテ逃げ	竹村達（兵庫）	実46.6	B△ A▽勝率2% EV+3% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/11 浦和4R 9着/9頭+2.7秒 07/14 浦和1R 2着/12頭 07/03 船橋6R 10着/11頭+3.0秒 06/22 浦和10R 10着/10頭 05/25 浦和9R 6着/11頭
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 7.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 2.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.2% / 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。
10	シャインシュシュ自在	高橋洸（兵庫）	実1.4	B○ A◎勝率43% EV-40% 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 09/03 園田4R 2着/12頭+0.4秒 08/12 園田3R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 4着/12頭+0.9秒 04/09 園田5R 2着/10頭+0.2秒 03/17 園田6R 1着/10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 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% ○ 前走実績前走 2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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.8% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 42.6% / 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。

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 △

エイシンビクーニャ

騎手永井孝（兵庫）

単勝オッズ

16.8倍

AI期待値

+999%

買い目

¥2,000

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10シャインシュシュ

1.4倍

EV -86%

▲A:○5スーパーチャイルド

4.9倍

EV -70%

出走馬全10頭

◎A:△3

エイシンビクーニャ

永井孝（兵庫）

16.8倍

+999%

›

○A:◎10

シャインシュシュ

高橋洸（兵庫）

1.4倍

-86%

›

▲A:○5

スーパーチャイルド

山本咲（兵庫）

4.9倍

-70%

›

△A:▽7

コンバットモモヒメ

南部楓（兵庫）

44.5倍

-57%

›

△A:▽9

トーアローダンテ

竹村達（兵庫）

46.6倍

-55%

›

△A:▲8

アイルヴィータ

吉村智（兵庫）

8.9倍

-97%

›

×A:△2

フレイムフォース

井上幹（兵庫）

14.7倍

-98%

›

×A:△1

スーパークール

渡瀬和（兵庫）

37.5倍

-96%

›

×A:▽6

ワンダーカラフル

松木大（兵庫）

71.4倍

-92%

›

×A:▽4

アカキチノイレブン

廣瀬航（兵庫）

49.5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 3 エイシンビクーニャ ¥2,000 実16.8倍期待値 +999% 不的中5着単勝 16.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スーパークール	渡瀬和（兵庫）	実37.5	△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 08/28 園田3R 6着/9頭+2.5秒 08/07 園田6R 1着/9頭勝利 07/16 園田2R 4着/10頭 06/25 園田5R 8着/12頭 06/05 園田5R 6着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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	フレイムフォース追込	井上幹（兵庫）	実14.7	△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 09/02 園田5R 5着/12頭+1.8秒 08/13 園田6R 2着/10頭+1.1秒 07/22 園田5R 1着/12頭勝利 07/01 園田5R 8着/12頭 06/10 園田5R 12着/12頭
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 67走で勝率 9% △ 距離適性同距離 66走で勝率 9% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	エイシンビクーニャ推奨	永井孝（兵庫）	実16.8	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率100%と絶好調／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/03 園田2R 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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	アカキチノイレブン	廣瀬航（兵庫）	実49.5	▽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 09/04 園田7R 5着/10頭+1.1秒 07/31 園田6R 5着/6頭+1.9秒 07/10 園田3R 1着/10頭 06/25 園田7R 4着/10頭 06/11 園田2R 6着/10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 36走で勝率 11% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	スーパーチャイルド	山本咲（兵庫）	実4.9	○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／前走3着）
前5走 08/28 園田5R 3着/9頭+2.0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 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27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 18.7% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	ワンダーカラフル	松木大（兵庫）	実71.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／71日ぶりの実戦）
前5走 07/15 園田5R 8着/12頭 06/24 園田7R 2着/10頭 06/03 園田12R 5着/12頭 05/21 園田12R 8着/12頭 05/06 園田5R 3着/10頭+0.6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 5.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
7	コンバットモモヒメ自在	南部楓（兵庫）	実44.5	▽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 09/04 園田6R 5着/10頭+1.5秒 08/12 園田5R 6着/10頭+0.9秒 07/31 園田2R 1着/8頭勝利 05/29 園田4R 6着/9頭 05/15 園田1R 5着/11頭+1.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (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。
8	アイルヴィータ追込	吉村智（兵庫）	実8.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/04 園田7R 4着/10頭+0.7秒 08/28 園田10R 7着/10頭+1.8秒 08/14 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/24 園田5R 3着/3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 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 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) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.1% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
9	トーアローダンテ逃げ	竹村達（兵庫）	実46.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/11 浦和4R 9着/9頭+2.7秒 07/14 浦和1R 2着/12頭 07/03 船橋6R 10着/11頭+3.0秒 06/22 浦和10R 10着/10頭 05/25 浦和9R 6着/11頭
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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.2% (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。
10	シャインシュシュ自在	高橋洸（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 09/03 園田4R 2着/12頭+0.4秒 08/12 園田3R 1着/10頭勝利 07/22 園田5R 4着/12頭+0.9秒 04/09 園田5R 2着/10頭+0.2秒 03/17 園田6R 1着/10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 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% ○ 前走実績前走 2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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 42.6% (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。

AIの本命

AI評価1位

シャインシュシュ

騎手高橋洸（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5スーパーチャイルド

4.9倍

EV -8%

▲8アイルヴィータ

8.9倍

EV +7%

出走馬全10頭

◎10

シャインシュシュ

高橋洸（兵庫）

1.4倍

-40%

›

○5

スーパーチャイルド

山本咲（兵庫）

4.9倍

-8%

›

▲8

アイルヴィータ

吉村智（兵庫）

8.9倍

+7%

›

△2

フレイムフォース

井上幹（兵庫）

14.7倍

+14%

›

△3

エイシンビクーニャ

永井孝（兵庫）

16.8倍

+11%

›

△1

スーパークール

渡瀬和（兵庫）

37.5倍

+81%

›

▽7

コンバットモモヒメ

南部楓（兵庫）

44.5倍

+30%

›

▽9

トーアローダンテ

竹村達（兵庫）

46.6倍

+3%

›

▽6

ワンダーカラフル

松木大（兵庫）

71.4倍

-14%

›

▽4

アカキチノイレブン

廣瀬航（兵庫）

49.5倍

-49%

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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 3 エイシンビクーニャ ¥2,000 実16.8倍期待値 +12% 不的中5着単勝 16.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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