園田 8R 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

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タガノハスビナー逃げ	大山真（兵庫）	実10.3	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12走で勝率50%と適性高／同距離帯12走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/11 園田12R 2着/12頭 05/22 園田10R 5着/11頭 04/30 園田9R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 2着/9頭+0.1秒 10/01 園田10R 6着/12頭+1.2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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105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 0.4% (オッズ暗示: 9.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.2% / 期待値 -47% ※ 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	ラガークイン	小牧太（兵庫）	実1.9	B△ A◎勝率35% EV-33% 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30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 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 1.6% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 35.0% / 期待値 -34% ※ 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	デルタフォー自在	田野豊（兵庫）	実5.1	B△ A△勝率5% EV-74% 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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/12 園田6R 5着/10頭+1.8秒 07/23 園田8R 3着/10頭+0.2秒 07/03 園田9R 4着/12頭 06/18 園田12R 4着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 11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 18% ○ 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) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 19.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.9% / 期待値 -75% ※ 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	チャチャット	井上幹（兵庫）	実60.5	B× A▽勝率2% EV+8% 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 ― ― ― ― ―
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) × 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 1.8% / 期待値 +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。
5	エイシンピサロ追込推奨	吉村智（兵庫）	実7.7	B◎ A○勝率21% EV+58% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率48% × オッズ7.7倍で期待値+270%の有力候補（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率17%）
前5走 09/04 園田10R 2着/10頭+0.7秒 08/14 園田9R 2着/10頭+0.3秒 07/22 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 1着/12頭 03/12 大井4R 9着/9頭+3.9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 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 48.1% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.6% / 期待値 +59% ※ 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	エイシンジザイテン	杉浦健（兵庫）	実6.4	B○ A▲勝率16% EV+1% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/03 園田9R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 15.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.8% / 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。
7	レディアエラ自在	土方颯（兵庫）	実239.0	B× A▽勝率0% EV-3% 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 04/12 311R 8着/9頭+4.2秒 03/23 311R 8着/10頭+3.2秒 03/01 311R 8着/8頭+3.5秒 02/17 311R 8着/10頭+1.5秒 01/25 311R 5着/8頭+0.7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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 165日休養明け × 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 0.4% / 期待値 -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。
8	ピエナフェリーチェ	下原理（兵庫）	実9.3	B▲ A△勝率11% EV+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38%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 園田12R 3着/12頭+0.3秒 08/13 園田6R 1着/10頭勝利 07/15 園田6R 5着/10頭 06/18 園田5R 6着/12頭 05/22 園田2R 1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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ○ 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) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 10.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 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。
9	マジックエミリア差し	小谷哲（兵庫）	実200.9	B× A▽勝率1% EV+189% 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10R 5着/10頭+0.9秒 08/13 園田12R 3着/12頭+0.4秒 07/22 園田12R 6着/12頭+0.6秒 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9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 4.7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 ○ 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 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +189% ※ 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	アカオー先行	松木大（兵庫）	実33.4	B× A▽勝率3% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／132日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田12R 6着/11頭+1.4秒 04/22 園田9R 3着/9頭+0.7秒 04/07 園田9R 4着/9頭+0.7秒 01/02 園田9R 9着/12頭+1.5秒 12/09 園田9R 2着/10頭+1.3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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 132日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.4% / 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。

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

A推奨B推奨Aモデル ○

エイシンピサロ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

7.7倍

AI期待値

+270%

買い目

¥1,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲6エイシンジザイテン

6.4倍

EV +57%

▲A:△8ピエナフェリーチェ

9.3倍

EV +129%

出走馬全10頭

◎A:○5

エイシンピサロ

吉村智（兵庫）

7.7倍

+270%

›

○A:▲6

エイシンジザイテン

杉浦健（兵庫）

6.4倍

+57%

›

▲A:△8

ピエナフェリーチェ

下原理（兵庫）

9.3倍

+129%

›

△A:◎2

ラガークイン

小牧太（兵庫）

1.9倍

-96%

›

△A:△3

デルタフォー

田野豊（兵庫）

5.1倍

-98%

›

△A:△1

タガノハスビナー

大山真（兵庫）

10.3倍

-96%

›

×A:▽10

アカオー

松木大（兵庫）

33.4倍

-92%

›

×A:▽4

チャチャット

井上幹（兵庫）

60.5倍

-99%

›

×A:▽9

マジックエミリア

小谷哲（兵庫）

200.9倍

-99%

›

×A:▽7

レディアエラ

土方颯（兵庫）

239.0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 5 エイシンピサロ ¥200 実7.7倍期待値 +270% 不的中5着単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 エイシンピサロ ¥1,000 実7.7倍期待値 +270% 不的中5着単勝 7.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タガノハスビナー逃げ	大山真（兵庫）	実10.3	△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50%と適性高／同距離帯12走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/11 園田12R 2着/12頭 05/22 園田10R 5着/11頭 04/30 園田9R 1着/10頭勝利 12/23 園田9R 2着/9頭+0.1秒 10/01 園田10R 6着/12頭+1.2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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 12走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (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	ラガークイン	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30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.0% (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。
3	デルタフォー自在	田野豊（兵庫）	実5.1	△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11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/03 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/12 園田6R 5着/10頭+1.8秒 07/23 園田8R 3着/10頭+0.2秒 07/03 園田9R 4着/12頭 06/18 園田12R 4着/12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 3.3着 × 当競馬場適性 11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 18% ○ 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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
4	チャチャット	井上幹（兵庫）	実60.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (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。
5	エイシンピサロ追込推奨	吉村智（兵庫）	実7.7	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+58%の中穴候補（直近3走平均2.3着と安定／当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率17%）
前5走 09/04 園田10R 2着/10頭+0.7秒 08/14 園田9R 2着/10頭+0.3秒 07/22 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/02 園田6R 1着/12頭 03/12 大井4R 9着/9頭+3.9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 4走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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。
6	エイシンジザイテン	杉浦健（兵庫）	実6.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/03 園田9R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
7	レディアエラ自在	土方颯（兵庫）	実239.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調／165日ぶりの実戦）
前5走 04/12 311R 8着/9頭+4.2秒 03/23 311R 8着/10頭+3.2秒 03/01 311R 8着/8頭+3.5秒 02/17 311R 8着/10頭+1.5秒 01/25 311R 5着/8頭+0.7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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ ローテーション 165日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
8	ピエナフェリーチェ	下原理（兵庫）	実9.3	△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13走で勝率38%と適性高／同距離帯12走で勝率42%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 園田12R 3着/12頭+0.3秒 08/13 園田6R 1着/10頭勝利 07/15 園田6R 5着/10頭 06/18 園田5R 6着/12頭 05/22 園田2R 1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 13走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 42% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	マジックエミリア差し	小谷哲（兵庫）	実200.9	▽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）
前5走 09/04 園田10R 5着/10頭+0.9秒 08/13 園田12R 3着/12頭+0.4秒 07/22 園田12R 6着/12頭+0.6秒 07/01 園田8R 6着/11頭 06/03 園田6R 3着/9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 4.7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 ○ 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) +189% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
10	アカオー先行	松木大（兵庫）	実33.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／132日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田12R 6着/11頭+1.4秒 04/22 園田9R 3着/9頭+0.7秒 04/07 園田9R 4着/9頭+0.7秒 01/02 園田9R 9着/12頭+1.5秒 12/09 園田9R 2着/10頭+1.3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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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

ラガークイン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-33%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5エイシンピサロ

7.7倍

EV +58%

▲6エイシンジザイテン

6.4倍

EV +1%

出走馬全10頭

◎2

ラガークイン

小牧太（兵庫）

1.9倍

-33%

›

○5

エイシンピサロ

吉村智（兵庫）

7.7倍

+58%

›

▲6

エイシンジザイテン

杉浦健（兵庫）

6.4倍

+1%

›

△8

ピエナフェリーチェ

下原理（兵庫）

9.3倍

+5%

›

△1

タガノハスビナー

大山真（兵庫）

10.3倍

-46%

›

△3

デルタフォー

田野豊（兵庫）

5.1倍

-74%

›

▽10

アカオー

松木大（兵庫）

33.4倍

+14%

›

▽4

チャチャット

井上幹（兵庫）

60.5倍

+8%

›

▽9

マジックエミリア

小谷哲（兵庫）

200.9倍

+189%

›

▽7

レディアエラ

土方颯（兵庫）

239.0倍

-3%

›

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 5 エイシンピサロ ¥200 実7.7倍期待値 +59% 不的中5着単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 エイシンピサロ ¥1,000 実7.7倍期待値 +59% 不的中5着単勝 7.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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