園田 11R 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

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイラーテソーロ	小谷哲（兵庫）	実168.2	B× A▽勝率0% EV-44% 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8R 7着/8頭+2.5秒 08/06 園田12R 11着/12頭+2.2秒 07/16 園田12R 12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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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 12位 / 勝率 0.3% / 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。
2	ウィルダスク	杉浦健（兵庫）	実36.6	B△ A△勝率4% EV+40% 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／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/26 園田10R 2着/3頭 08/05 園田11R 6着/10頭+0.5秒 06/18 園田9R 1着/10頭 05/28 園田12R 2着/12頭 05/07 園田9R 3着/10頭+1.1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 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 2.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 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。
3	パズー差し	廣瀬航（兵庫）	実7.4	B▲ A○勝率14% EV+0% 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／前走2着）
前5走 09/10 園田8R 2着/8頭+0.3秒 08/21 園田7R 2着/8頭+0.1秒 07/24 園田10R 1着/10頭勝利 06/25 園田9R 3着/9頭 06/10 園田10R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 13.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.6% / 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。
4	ダノンワンナップ	吉村智（兵庫）	実11.5	B△ A△勝率8% EV-10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率42%と適性高／同距離帯19走で勝率42%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 08/05 園田11R 1着/10頭勝利 07/15 園田10R 3着/9頭+0.0秒 07/01 園田9R 3着/10頭+3.0秒 05/27 園田12R 3着/12頭 04/29 園田12R 1着/12頭勝利
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 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 8.7%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.7% / 期待値 -11% ※ 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	マーブルヘイロー	田野豊（兵庫）	実1.1	B◎ A◎勝率57% EV-36% 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5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/26 園田10R 1着/3頭 08/06 園田9R 1着/9頭勝利 07/08 園田8R 1着/7頭 06/11 園田6R 1着/12頭 05/13 園田5R 3着/10頭+0.8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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 91.7% (オッズ暗示: 90.9%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 57.3% / 期待値 -37% ※ 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	ナムラマイケル先行	小谷周（兵庫）	実213.0	B× A▽勝率0% EV-28% 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9R 8着/8頭+2.2秒 08/28 園田12R 12着/12頭+2.8秒 08/06 園田11R 12着/12頭+2.1秒 07/13 名古屋11R 9着/11頭 07/03 名古屋11R 8着/11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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% △ 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 11位 / 勝率 0.3% / 期待値 -29% ※ 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	スルーザミル差し	永井孝（兵庫）	実150.5	B× A▽勝率1% EV+76% 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8R 5着/8頭+1.3秒 08/21 園田11R 4着/8頭+1.2秒 08/06 園田12R 8着/12頭+1.2秒 07/14 浦和6R 6着/10頭 06/24 浦和8R 6着/8頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 3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 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 9位 / 勝率 1.2% / 期待値 +76% ※ 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	エズヴィラージュ	山本咲（兵庫）	実15.8	B○ A▲勝率8% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率25%と適性高／同距離帯20走で勝率30%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 園田11R 1着/3頭 08/12 園田9R 1着/10頭勝利 07/02 園田8R 3着/10頭 06/12 園田8R 1着/10頭 05/20 園田6R 4着/12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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.8% / 期待値 +24% ※ 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	ファリア	井上幹（兵庫）	実162.8	B× A▽勝率1% EV-9% 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9R 7着/9頭+2.2秒 08/19 園田11R 7着/9頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 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 10位 / 勝率 0.6% / 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。
10	メリッササンライズ逃げ	下原理（兵庫）	実64.1	B△ A△勝率3% EV+90% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 04/29 園田11R 3着/9頭+0.4秒 01/15 園田11R 10着/11頭+2.0秒 12/24 園田9R 4着/9頭+1.3秒 12/04 園田10R 1着/8頭勝利 08/21 園田7R 3着/5頭+1.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 1.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.0% / 期待値 +91% ※ 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	ファンシンレディー先行	竹村達（兵庫）	実44.7	B× A▽勝率3% EV+28% 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9R 5着/8頭+0.5秒 08/21 園田11R 5着/8頭+1.5秒 07/30 園田9R 3着/7頭+0.3秒 07/09 園田11R 1着/12頭 06/24 園田9R 2着/3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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 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 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 +29% ※ 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	ルヴァンヴェール	渡瀬和（兵庫）	実99.1	B× A▽勝率1% 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 09/10 園田8R 6着/8頭+1.7秒 08/14 園田7R 1着/10頭勝利 07/15 園田12R 7着/11頭 07/01 園田12R 5着/11頭 05/20 園田12R 6着/12頭
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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (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 8位 / 勝率 1.4% / 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

AI評価1位Aモデル ◎

マーブルヘイロー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲8エズヴィラージュ

15.8倍

EV -50%

▲A:○3パズー

7.4倍

EV -85%

出走馬全12頭

◎A:◎5

マーブルヘイロー

田野豊（兵庫）

1.1倍

+0%

›

○A:▲8

エズヴィラージュ

山本咲（兵庫）

15.8倍

-50%

›

▲A:○3

パズー

廣瀬航（兵庫）

7.4倍

-85%

›

△A:△10

メリッササンライズ

下原理（兵庫）

64.1倍

+22%

›

△A:△4

ダノンワンナップ

吉村智（兵庫）

11.5倍

-88%

›

△A:△2

ウィルダスク

杉浦健（兵庫）

36.6倍

-90%

›

×A:▽11

ファンシンレディー

竹村達（兵庫）

44.7倍

-99%

›

×A:▽12

ルヴァンヴェール

渡瀬和（兵庫）

99.1倍

-99%

›

×A:▽7

スルーザミル

永井孝（兵庫）

150.5倍

-99%

›

×A:▽9

ファリア

井上幹（兵庫）

162.8倍

-99%

›

×A:▽1

テイラーテソーロ

小谷哲（兵庫）

168.2倍

-99%

›

×A:▽6

ナムラマイケル

小谷周（兵庫）

213.0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

両モデルとも見送り

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テイラーテソーロ	小谷哲（兵庫）	実168.2	▽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10.0着と低調）
前5走 09/10 園田8R 7着/8頭+2.5秒 08/06 園田12R 11着/12頭+2.2秒 07/16 園田12R 12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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (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。
2	ウィルダスク	杉浦健（兵庫）	実36.6	△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／前走2着／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 08/26 園田10R 2着/3頭 08/05 園田11R 6着/10頭+0.5秒 06/18 園田9R 1着/10頭 05/28 園田12R 2着/12頭 05/07 園田9R 3着/10頭+1.1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 24走で勝率 12% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 3.8% (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。
3	パズー差し	廣瀬航（兵庫）	実7.4	○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／前走2着）
前5走 09/10 園田8R 2着/8頭+0.3秒 08/21 園田7R 2着/8頭+0.1秒 07/24 園田10R 1着/10頭勝利 06/25 園田9R 3着/9頭 06/10 園田10R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.6% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	ダノンワンナップ	吉村智（兵庫）	実11.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率42%と適性高／同距離帯19走で勝率42%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 08/05 園田11R 1着/10頭勝利 07/15 園田10R 3着/9頭+0.0秒 07/01 園田9R 3着/10頭+3.0秒 05/27 園田12R 3着/12頭 04/29 園田12R 1着/12頭勝利
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 42% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 8.7%) ※ 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	マーブルヘイロー	田野豊（兵庫）	実1.1	◎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5走で勝率80%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 08/26 園田10R 1着/3頭 08/06 園田9R 1着/9頭勝利 07/08 園田8R 1着/7頭 06/11 園田6R 1着/12頭 05/13 園田5R 3着/10頭+0.8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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 57.3% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	ナムラマイケル先行	小谷周（兵庫）	実213.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/10 園田9R 8着/8頭+2.2秒 08/28 園田12R 12着/12頭+2.8秒 08/06 園田11R 12着/12頭+2.1秒 07/13 名古屋11R 9着/11頭 07/03 名古屋11R 8着/11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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% △ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (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	スルーザミル差し	永井孝（兵庫）	実150.5	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田8R 5着/8頭+1.3秒 08/21 園田11R 4着/8頭+1.2秒 08/06 園田12R 8着/12頭+1.2秒 07/14 浦和6R 6着/10頭 06/24 浦和8R 6着/8頭+0.0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 5.7着 × 当競馬場適性 3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 14日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
8	エズヴィラージュ	山本咲（兵庫）	実15.8	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場28走で勝率25%と適性高／同距離帯20走で勝率30%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 園田11R 1着/3頭 08/12 園田9R 1着/10頭勝利 07/02 園田8R 3着/10頭 06/12 園田8R 1着/10頭 05/20 園田6R 4着/12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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 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) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
9	ファリア	井上幹（兵庫）	実162.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/09 園田9R 7着/9頭+2.2秒 08/19 園田11R 7着/9頭+0.6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 7.0着 (不振) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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	メリッササンライズ逃げ	下原理（兵庫）	実64.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／前走3着）
前5走 04/29 園田11R 3着/9頭+0.4秒 01/15 園田11R 10着/11頭+2.0秒 12/24 園田9R 4着/9頭+1.3秒 12/04 園田10R 1着/8頭勝利 08/21 園田7R 3着/5頭+1.0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 5.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 148日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
11	ファンシンレディー先行	竹村達（兵庫）	実44.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/10 園田9R 5着/8頭+0.5秒 08/21 園田11R 5着/8頭+1.5秒 07/30 園田9R 3着/7頭+0.3秒 07/09 園田11R 1着/12頭 06/24 園田9R 2着/3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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 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) +28% (市場と概ね一致) 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。
12	ルヴァンヴェール	渡瀬和（兵庫）	実99.1	▽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 09/10 園田8R 6着/8頭+1.7秒 08/14 園田7R 1着/10頭勝利 07/15 園田12R 7着/11頭 07/01 園田12R 5着/11頭 05/20 園田12R 6着/12頭
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 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 16% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% △ 騎手近50戦勝率 4% (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) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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

マーブルヘイロー

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

1.1倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3パズー

7.4倍

EV +0%

▲8エズヴィラージュ

15.8倍

EV +23%

出走馬全12頭

◎5

マーブルヘイロー

田野豊（兵庫）

1.1倍

-36%

›

○3

パズー

廣瀬航（兵庫）

7.4倍

+0%

›

▲8

エズヴィラージュ

山本咲（兵庫）

15.8倍

+23%

›

△4

ダノンワンナップ

吉村智（兵庫）

11.5倍

-10%

›

△2

ウィルダスク

杉浦健（兵庫）

36.6倍

+40%

›

△10

メリッササンライズ

下原理（兵庫）

64.1倍

+90%

›

▽11

ファンシンレディー

竹村達（兵庫）

44.7倍

+28%

›

▽12

ルヴァンヴェール

渡瀬和（兵庫）

99.1倍

+41%

›

▽7

スルーザミル

永井孝（兵庫）

150.5倍

+76%

›

▽9

ファリア

井上幹（兵庫）

162.8倍

-9%

›

▽6

ナムラマイケル

小谷周（兵庫）

213.0倍

-28%

›

▽1

テイラーテソーロ

小谷哲（兵庫）

168.2倍

-44%

›

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