園田 1R 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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドリームチェイサー逃げ	小谷哲（兵庫）	実7.9	B△ A△勝率7% EV-42% 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5R 8着/9頭+1.7秒 08/20 園田1R 4着/10頭+1.0秒 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0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 6.7着 × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.2% / 期待値 -43% ※ 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	サバイブドーロ	山本咲（兵庫）	実4.0	B○ A○勝率27% EV+9% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/04 園田4R 7着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +55% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.8% (オッズ暗示: 25.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 27.5% / 期待値 +10% ※ 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	ベイサルシュート逃げ	山本太（兵庫）	実150.4	B△ A▽勝率1% EV+30% 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4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/09 園田1R 10着/10頭+4.4秒 08/26 園田2R 6着/7頭+1.5秒 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 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 0.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 0.9% / 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。
4	トゥルービューティ逃げ	塩津璃（兵庫）	実18.4	B× A△勝率4% EV-34% 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 09/16 園田5R 11着/11頭+2.6秒 08/28 園田9R 10着/12頭+2.2秒 08/14 園田1R 10着/12頭+2.2秒 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 3.5% / 期待値 -35% ※ 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	サクセスカノン差し	川原正（兵庫）	実22.1	B▲ A▲勝率8% EV+71% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/31 園田4R 8着/9頭+3.9秒 07/10 園田3R 10着/10頭 06/05 園田3R 10着/10頭 01/15 園田6R 6着/10頭+0.9秒 12/24 園田3R 7着/10頭+1.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.5%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 7.8% / 期待値 +72% ※ 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	ナヴィゲイター逃げ	南部楓（兵庫）	実73.5	B× A×勝率1% EV-62% 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 09/11 園田9R 10着/10頭+2.9秒 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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 9位 / 勝率 0.5% / 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。
7	ミッドナイトフライ先行	下原理（兵庫）	実23.5	B△ A△勝率4% EV-7% 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1R 8着/10頭+1.9秒 08/21 園田1R 3着/10頭+1.7秒 08/06 園田6R 7着/10頭+2.6秒 06/18 園田6R 8着/12頭 06/04 園田4R 8着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 12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 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.9% / 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。
8	エイシンシャルマン逃げ	渡瀬和（兵庫）	実41.4	B× A▽勝率1% 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 08/19 園田1R 8着/9頭+2.3秒 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1秒 07/09 園田1R 9着/9頭 06/24 園田1R 10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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.3% / 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。
9	イングリッドローズ自在	土方颯（兵庫）	実1.4	B◎ A◎勝率47% EV-33% 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（105日ぶりの実戦）
前5走 06/12 園田4R 4着/8頭 05/15 園田6R 6着/9頭+1.7秒 04/22 園田7R 2着/9頭+0.1秒 04/01 園田6R 8着/10頭+1.7秒 12/16 園田6R 6着/12頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.0% (オッズ暗示: 71.4%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 47.3% / 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。

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 ◎

イングリッドローズ

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

1.4倍

AI期待値

-18%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○2サバイブドーロ

4.0倍

EV +55%

▲A:▲5サクセスカノン

22.1倍

EV -65%

出走馬全9頭

◎A:◎9

イングリッドローズ

土方颯（兵庫）

1.4倍

-18%

›

○A:○2

サバイブドーロ

山本咲（兵庫）

4.0倍

+55%

›

▲A:▲5

サクセスカノン

川原正（兵庫）

22.1倍

-65%

›

△A:△7

ミッドナイトフライ

下原理（兵庫）

23.5倍

-63%

›

△A:▽3

ベイサルシュート

山本太（兵庫）

150.4倍

-93%

›

△A:△1

ドリームチェイサー

小谷哲（兵庫）

7.9倍

-99%

›

×A:△4

トゥルービューティ

塩津璃（兵庫）

18.4倍

-99%

›

×A:▽8

エイシンシャルマン

渡瀬和（兵庫）

41.4倍

-99%

›

×A:×6

ナヴィゲイター

南部楓（兵庫）

73.5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。

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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

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ドリームチェイサー逃げ	小谷哲（兵庫）	実7.9	△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49走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は38走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田5R 8着/9頭+1.7秒 08/20 園田1R 4着/10頭+1.0秒 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4秒 07/17 園田4R 4着/10頭 07/02 園田1R 5着/10頭+0.0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 6.7着 × 当競馬場適性 49走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 38走で勝ち無し ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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	サバイブドーロ	山本咲（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/04 園田4R 7着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 27.5% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
3	ベイサルシュート逃げ	山本太（兵庫）	実150.4	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/09 園田1R 10着/10頭+4.4秒 08/26 園田2R 6着/7頭+1.5秒 08/12 園田1R 8着/10頭+4.5秒 07/22 園田1R 7着/11頭+2.9秒 07/03 園田2R 12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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 16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 0.9% (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。
4	トゥルービューティ逃げ	塩津璃（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 09/16 園田5R 11着/11頭+2.6秒 08/28 園田9R 10着/12頭+2.2秒 08/14 園田1R 10着/12頭+2.2秒 08/07 園田3R 6着/8頭+3.7秒 07/24 園田4R 7着/12頭+1.2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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 10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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	サクセスカノン差し	川原正（兵庫）	実22.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 07/31 園田4R 8着/9頭+3.9秒 07/10 園田3R 10着/10頭 06/05 園田3R 10着/10頭 01/15 園田6R 6着/10頭+0.9秒 12/24 園田3R 7着/10頭+1.6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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 18走で勝率 11% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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。
6	ナヴィゲイター逃げ	南部楓（兵庫）	実73.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場47走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/11 園田9R 10着/10頭+2.9秒 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9秒 07/08 園田1R 8着/9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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	ミッドナイトフライ先行	下原理（兵庫）	実23.5	△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1R 8着/10頭+1.9秒 08/21 園田1R 3着/10頭+1.7秒 08/06 園田6R 7着/10頭+2.6秒 06/18 園田6R 8着/12頭 06/04 園田4R 8着/12頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 12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 15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 3.9% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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。
8	エイシンシャルマン逃げ	渡瀬和（兵庫）	実41.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は24走で勝ち無し）
前5走 08/19 園田1R 8着/9頭+2.3秒 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1秒 07/09 園田1R 9着/9頭 06/24 園田1R 10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戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 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 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
9	イングリッドローズ自在	土方颯（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（105日ぶりの実戦）
前5走 06/12 園田4R 4着/8頭 05/15 園田6R 6着/9頭+1.7秒 04/22 園田7R 2着/9頭+0.1秒 04/01 園田6R 8着/10頭+1.7秒 12/16 園田6R 6着/12頭+1.1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 4.0着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% △ ローテーション 105日休養明け × 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 47.3% (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

イングリッドローズ

騎手土方颯（兵庫）

単勝オッズ

1.4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

○2サバイブドーロ

4.0倍

EV +9%

▲5サクセスカノン

22.1倍

EV +71%

出走馬全9頭

◎9

イングリッドローズ

土方颯（兵庫）

1.4倍

-33%

›

○2

サバイブドーロ

山本咲（兵庫）

4.0倍

+9%

›

▲5

サクセスカノン

川原正（兵庫）

22.1倍

+71%

›

△1

ドリームチェイサー

小谷哲（兵庫）

7.9倍

-42%

›

△7

ミッドナイトフライ

下原理（兵庫）

23.5倍

-7%

›

△4

トゥルービューティ

塩津璃（兵庫）

18.4倍

-34%

›

▽8

エイシンシャルマン

渡瀬和（兵庫）

41.4倍

-44%

›

▽3

ベイサルシュート

山本太（兵庫）

150.4倍

+30%

›

×6

ナヴィゲイター

南部楓（兵庫）

73.5倍

-62%

›

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