園田 12R 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

12R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グローリアスキング追込	永井孝（兵庫）	実129.1	B× A▽勝率1% EV+1% 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 07/02 園田9R 6着/10頭+0.0秒 06/03 園田8R 7着/7頭+2.0秒 05/14 園田12R 8着/12頭+2.0秒 04/28 園田10R 11着/11頭+3.4秒 04/14 園田8R 7着/8頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% × 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 0.8% / 期待値 +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。
2	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実149.9	B× A▽勝率1% EV+17% 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10R 12着/12頭+2.6秒 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 0.8% / 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。
3	シークレットロゴ先行	高橋洸（兵庫）	実121.7	B× A▽勝率2% EV+111% 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11R 7着/12頭+1.8秒 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3秒 ― ―
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 7.7着 (不振) ○ 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 1.7% / 期待値 +112% ※ 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	アサメシマエ	竹村達（兵庫）	実81.7	B△ A▽勝率3% EV+170% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田12R 9着/12頭+2.9秒 08/06 園田8R 4着/8頭+1.6秒 07/24 園田8R 8着/9頭+2.4秒 07/09 園田4R 1着/10頭 06/03 園田6R 4着/9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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +218% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 +170% ※ 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	エターナルウインド先行	田野豊（兵庫）	実20.8	B× A△勝率6% EV+20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田12R 8着/12頭+1.9秒 08/14 園田7R 6着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 4着/10頭 03/30 船橋5R 14着/14頭+2.1秒 03/10 船橋9R 5着/14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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% × 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 0.3% (オッズ暗示: 4.8%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 5.8% / 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。
6	テクノエクスプレス先行	杉浦健（兵庫）	実5.9	B△ A△勝率11% EV-33% 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37走で勝率27%と適性高／同距離帯28走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 園田5R 2着/11頭+0.2秒 08/13 園田5R 1着/12頭勝利 06/17 園田1R 1着/10頭 05/28 園田4R 7着/12頭 05/15 園田5R 4着/10頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 37走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 29% ◎ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 16.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.3% / 期待値 -33% ※ 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	メイショウライメイ先行	長尾翼（兵庫）	実218.7	B× A▽勝率1% EV+66% 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 09/02 園田9R 8着/11頭+2.4秒 08/12 園田7R 8着/9頭+3.7秒 06/24 園田12R 8着/12頭 06/04 園田5R 5着/11頭 05/13 園田12R 7着/10頭+1.7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) × 当競馬場適性 5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 22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 0.8% / 期待値 +66% ※ 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	ソシジ逃げ	山本咲（兵庫）	実3.5	B◎ A○勝率24% EV-17% 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40%と適性高／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/10 園田10R 4着/12頭+0.6秒 08/19 園田12R 9着/10頭+2.5秒 10/08 園田3R 4着/7頭+0.5秒 09/04 園田3R 1着/9頭勝利 08/06 園田6R 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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 46.7% (オッズ暗示: 28.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 23.6% / 期待値 -17% ※ 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	ミストルティン差し	南部楓（兵庫）	実7.6	B△ A△勝率6% EV-56% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田10R 5着/12頭+0.8秒 08/26 園田12R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 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 4.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 5.7% / 期待値 -57% ※ 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	ヴァンセゾニエ先行	塩津璃（兵庫）	実2.8	B▲ A◎勝率31% EV-14% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 08/26 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 5着/10頭+0.4秒 07/01 園田12R 7着/11頭 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 18.8% (オッズ暗示: 35.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 30.5% / 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。
11	コッコラーレ	大山真（兵庫）	実16.8	B× A▽勝率4% EV-39% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 園田12R 10着/11頭+3.2秒 08/14 園田7R 4着/10頭+0.4秒 07/10 園田12R 10着/12頭+2.0秒 06/17 園田9R 5着/9頭 05/22 園田7R 1着/8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 8.0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 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -94% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 6.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.6% / 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。
12	ゼラスエフォーツ推奨	廣瀬航（兵庫）	実5.8	B○ A▲勝率12% EV-29% 詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+47%の妙味（当競馬場で勝率19%と相性良／同距離帯で勝率29%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/10 園田10R 6着/12頭+1.0秒 08/14 園田10R 10着/10頭+1.1秒 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 25.5% (オッズ暗示: 17.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.2% / 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。

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 ○

ソシジ

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+63%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲12ゼラスエフォーツ

5.8倍

EV +47%

▲A:◎10ヴァンセゾニエ

2.8倍

EV -47%

出走馬全12頭

◎A:○8

ソシジ

山本咲（兵庫）

3.5倍

+63%

›

○A:▲12

ゼラスエフォーツ

廣瀬航（兵庫）

5.8倍

+47%

›

▲A:◎10

ヴァンセゾニエ

塩津璃（兵庫）

2.8倍

-47%

›

△A:△6

テクノエクスプレス

杉浦健（兵庫）

5.9倍

-77%

›

△A:▽4

アサメシマエ

竹村達（兵庫）

81.7倍

+218%

›

△A:△9

ミストルティン

南部楓（兵庫）

7.6倍

-95%

›

×A:▽11

コッコラーレ

大山真（兵庫）

16.8倍

-94%

›

×A:△5

エターナルウインド

田野豊（兵庫）

20.8倍

-93%

›

×A:▽3

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

121.7倍

-99%

›

×A:▽1

グローリアスキング

永井孝（兵庫）

129.1倍

-99%

›

×A:▽2

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

149.9倍

-99%

›

×A:▽7

メイショウライメイ

長尾翼（兵庫）

218.7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 12 ゼラスエフォーツ ¥200 実5.8倍期待値 +48% 不的中7着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 16:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	グローリアスキング追込	永井孝（兵庫）	実129.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／84日ぶりの実戦）
前5走 07/02 園田9R 6着/10頭+0.0秒 06/03 園田8R 7着/7頭+2.0秒 05/14 園田12R 8着/12頭+2.0秒 04/28 園田10R 11着/11頭+3.4秒 04/14 園田8R 7着/8頭+2.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
2	キタノセレナード差し	小谷周（兵庫）	実149.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/10 園田10R 12着/12頭+2.6秒 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8秒 06/11 大井12R 10着/12頭+1.4秒 05/23 大井11R 7着/15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戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (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。
3	シークレットロゴ先行	高橋洸（兵庫）	実121.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/04 園田11R 7着/12頭+1.8秒 05/04 園田10R 7着/9頭+2.5秒 01/28 名古屋10R 9着/12頭+2.3秒 ― ―
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 7.7着 (不振) ○ 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) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
4	アサメシマエ	竹村達（兵庫）	実81.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 08/20 園田12R 9着/12頭+2.9秒 08/06 園田8R 4着/8頭+1.6秒 07/24 園田8R 8着/9頭+2.4秒 07/09 園田4R 1着/10頭 06/03 園田6R 4着/9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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
5	エターナルウインド先行	田野豊（兵庫）	実20.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 08/26 園田12R 8着/12頭+1.9秒 08/14 園田7R 6着/10頭+0.5秒 07/15 園田9R 4着/10頭 03/30 船橋5R 14着/14頭+2.1秒 03/10 船橋9R 5着/14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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	テクノエクスプレス先行	杉浦健（兵庫）	実5.9	△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37走で勝率27%と適性高／同距離帯28走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 09/03 園田5R 2着/11頭+0.2秒 08/13 園田5R 1着/12頭勝利 06/17 園田1R 1着/10頭 05/28 園田4R 7着/12頭 05/15 園田5R 4着/10頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 37走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 28走で勝率 29% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 29% ◎ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.3% (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。
7	メイショウライメイ先行	長尾翼（兵庫）	実218.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/02 園田9R 8着/11頭+2.4秒 08/12 園田7R 8着/9頭+3.7秒 06/24 園田12R 8着/12頭 06/04 園田5R 5着/11頭 05/13 園田12R 7着/10頭+1.7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) × 当競馬場適性 5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 22日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ソシジ逃げ	山本咲（兵庫）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率40%と適性高／同馬場状態で勝率67%）
前5走 09/10 園田10R 4着/12頭+0.6秒 08/19 園田12R 9着/10頭+2.5秒 10/08 園田3R 4着/7頭+0.5秒 09/04 園田3R 1着/9頭勝利 08/06 園田6R 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 5.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.6% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
9	ミストルティン差し	南部楓（兵庫）	実7.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田10R 5着/12頭+0.8秒 08/26 園田12R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3秒 07/30 園田10R 6着/12頭+1.3秒 07/15 園田12R 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 4.0着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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。
10	ヴァンセゾニエ先行	塩津璃（兵庫）	実2.8	◎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（前走3着）
前5走 08/26 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 5着/10頭+0.4秒 07/01 園田12R 7着/11頭 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3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 5.0着 △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.5% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
11	コッコラーレ	大山真（兵庫）	実16.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/04 園田12R 10着/11頭+3.2秒 08/14 園田7R 4着/10頭+0.4秒 07/10 園田12R 10着/12頭+2.0秒 06/17 園田9R 5着/9頭 05/22 園田7R 1着/8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 8.0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 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (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。
12	ゼラスエフォーツ推奨	廣瀬航（兵庫）	実5.8	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（当競馬場で勝率19%と相性良／同距離帯で勝率29%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 09/10 園田10R 6着/12頭+1.0秒 08/14 園田10R 10着/10頭+1.1秒 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9頭 05/20 園田12R 9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戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ○ 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 12.2% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

ヴァンセゾニエ

騎手塩津璃（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ソシジ

3.5倍

EV -17%

▲12ゼラスエフォーツ

5.8倍

EV -29%

出走馬全12頭

◎10

ヴァンセゾニエ

塩津璃（兵庫）

2.8倍

-14%

›

○8

ソシジ

山本咲（兵庫）

3.5倍

-17%

›

▲12

ゼラスエフォーツ

廣瀬航（兵庫）

5.8倍

-29%

›

△6

テクノエクスプレス

杉浦健（兵庫）

5.9倍

-33%

›

△5

エターナルウインド

田野豊（兵庫）

20.8倍

+20%

›

△9

ミストルティン

南部楓（兵庫）

7.6倍

-56%

›

▽11

コッコラーレ

大山真（兵庫）

16.8倍

-39%

›

▽4

アサメシマエ

竹村達（兵庫）

81.7倍

+170%

›

▽3

シークレットロゴ

高橋洸（兵庫）

121.7倍

+111%

›

▽1

グローリアスキング

永井孝（兵庫）

129.1倍

+1%

›

▽2

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

149.9倍

+17%

›

▽7

メイショウライメイ

長尾翼（兵庫）

218.7倍

+66%

›

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。

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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 12 ゼラスエフォーツ ¥200 実5.8倍期待値 -29% 不的中7着単勝 5.8倍

※ オッズは予測時点の値です。

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