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 園田競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒカ	田野豊（兵庫）	実53.5	B× A▽勝率1% EV-37% 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 08/28 園田10R 6着/10頭+1.6秒 08/06 園田3R 7着/8頭+2.0秒 06/05 園田7R 6着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -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 1.2% / 期待値 -38% ※ 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	ヴィクトリーアイ差し	永井孝（兵庫）	実24.5	B△ A△勝率2% EV-41% 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 08/28 園田10R 4着/10頭+0.8秒 07/30 園田12R 7着/12頭+1.0秒 06/25 園田5R 1着/12頭 05/29 園田2R 1着/10頭 05/05 園田2R 3着/10頭+1.3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -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 2.4% / 期待値 -41% ※ 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	ハイランダー	吉村智（兵庫）	実5.4	B○ A○勝率18% EV-5% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 18.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 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。
4	グランドフィナーレ	小牧太（兵庫）	推定—	B▲ A▲勝率13% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 2着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.4% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.6% / 期待値 -82% ※ 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	コカボムショット	井上幹（兵庫）	実44.3	B× A▽勝率2% EV-22% 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 4着/10頭+1.2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 ○ 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 1.8% / 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。
6	シュライフェ自在	塩津璃（兵庫）	実194.1	B× A▽勝率0% EV-30% 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2R 6着/7頭+3.3秒 08/14 園田5R 3着/10頭+0.4秒 07/29 園田2R 1着/10頭勝利 07/17 園田4R 3着/10頭 07/02 園田1R 7着/10頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14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 0.4% / 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。
7	サンオブザサン	廣瀬航（兵庫）	実1.3	B◎ A◎勝率45% EV-41% 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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 50.5% (オッズ暗示: 76.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 44.8% / 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。
8	メイショウジンソウ	川原正（兵庫）	実6.2	B△ A△勝率12% EV-26% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.8% / 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。
9	アンフィニレイス差し	土方颯（兵庫）	実156.6	B× A▽勝率1% EV+61% 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6R 10着/10頭+2.6秒 08/06 園田3R 4着/8頭+0.6秒 07/23 園田7R 4着/10頭+0.9秒 07/08 園田7R 1着/9頭 06/17 園田2R 2着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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 9位 / 勝率 1.0% / 期待値 +62% ※ 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	アルペンローゼ	松木大（兵庫）	実10.5	B△ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 9.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -32% ※ 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 ◎

サンオブザサン

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○3ハイランダー

5.4倍

EV +12%

▲A:▲4グランドフィナーレ

—

EV —

出走馬全10頭

◎A:◎7

サンオブザサン

廣瀬航（兵庫）

1.3倍

-34%

›

○A:○3

ハイランダー

吉村智（兵庫）

5.4倍

+12%

›

▲A:▲4

グランドフィナーレ

小牧太（兵庫）

—

›

△A:△8

メイショウジンソウ

川原正（兵庫）

6.2倍

-58%

›

△A:△10

アルペンローゼ

松木大（兵庫）

10.5倍

-30%

›

△A:△2

ヴィクトリーアイ

永井孝（兵庫）

24.5倍

-99%

›

×A:▽5

コカボムショット

井上幹（兵庫）

44.3倍

-99%

›

×A:▽1

ヒカ

田野豊（兵庫）

53.5倍

-99%

›

×A:▽9

アンフィニレイス

土方颯（兵庫）

156.6倍

-99%

›

×A:▽6

シュライフェ

塩津璃（兵庫）

194.1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 園田競馬場ダ1700m ダート1700m　発走 15:15

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒカ	田野豊（兵庫）	実53.5	▽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）
前5走 08/28 園田10R 6着/10頭+1.6秒 08/06 園田3R 7着/8頭+2.0秒 06/05 園田7R 6着/12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 6.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
2	ヴィクトリーアイ差し	永井孝（兵庫）	実24.5	△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 08/28 園田10R 4着/10頭+0.8秒 07/30 園田12R 7着/12頭+1.0秒 06/25 園田5R 1着/12頭 05/29 園田2R 1着/10頭 05/05 園田2R 3着/10頭+1.3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
3	ハイランダー	吉村智（兵庫）	実5.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	グランドフィナーレ	小牧太（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／120日ぶりの実戦）
前5走 05/27 園田10R 2着/10頭+1.0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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.6% ※ 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。
5	コカボムショット	井上幹（兵庫）	実44.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田9R 4着/10頭+1.2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 ○ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
6	シュライフェ自在	塩津璃（兵庫）	実194.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場23走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/10 園田2R 6着/7頭+3.3秒 08/14 園田5R 3着/10頭+0.4秒 07/29 園田2R 1着/10頭勝利 07/17 園田4R 3着/10頭 07/02 園田1R 7着/10頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
7	サンオブザサン	廣瀬航（兵庫）	実1.3	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 44.8% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	メイショウジンソウ	川原正（兵庫）	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 4位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 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	アンフィニレイス差し	土方颯（兵庫）	実156.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田6R 10着/10頭+2.6秒 08/06 園田3R 4着/8頭+0.6秒 07/23 園田7R 4着/10頭+0.9秒 07/08 園田7R 1着/9頭 06/17 園田2R 2着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +61% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
10	アルペンローゼ	松木大（兵庫）	実10.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.5%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

サンオブザサン

騎手廣瀬航（兵庫）

単勝オッズ

1.3倍

AI期待値

-41%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ハイランダー

5.4倍

EV -5%

▲4グランドフィナーレ

—

EV —

出走馬全10頭

◎7

サンオブザサン

廣瀬航（兵庫）

1.3倍

-41%

›

○3

ハイランダー

吉村智（兵庫）

5.4倍

-5%

›

▲4

グランドフィナーレ

小牧太（兵庫）

—

›

△8

メイショウジンソウ

川原正（兵庫）

6.2倍

-26%

›

△10

アルペンローゼ

松木大（兵庫）

10.5倍

-31%

›

△2

ヴィクトリーアイ

永井孝（兵庫）

24.5倍

-41%

›

▽5

コカボムショット

井上幹（兵庫）

44.3倍

-22%

›

▽1

ヒカ

田野豊（兵庫）

53.5倍

-37%

›

▽9

アンフィニレイス

土方颯（兵庫）

156.6倍

+61%

›

▽6

シュライフェ

塩津璃（兵庫）

194.1倍

-30%

›

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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

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