園田 3R 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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーロビンソン逃げ	笹田知（兵庫）	実7.6	B△ A△勝率7% EV-45% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／266日ぶりの実戦）
前5走 01/02 園田8R 11着/12頭+3.6秒 12/18 園田6R 3着/10頭+0.7秒 11/27 園田1R 1着/12頭勝利 11/04 園田3R 7着/10頭+1.4秒 07/03 園田9R 7着/9頭+3.2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 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 266日休養明け × 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 0.4% (オッズ暗示: 13.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.1% / 期待値 -46% ※ 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	カネトシクラッチ追込	小谷哲（兵庫）	実4.2	B○ A▲勝率15% EV-37% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/04 園田7R 2着/10頭+0.0秒 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0秒 06/03 園田6R 7着/9頭+0.0秒 01/08 園田5R 10着/12頭+2.0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 5.7着 × 当競馬場適性 10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 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.7% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.9% / 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。
3	サンピラーゴールド追込	永井孝（兵庫）	実9.4	B△ A△勝率8% EV-27% 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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/10 園田12R 4着/10頭+1.0秒 08/21 園田5R 4着/8頭+1.1秒 07/17 園田9R 9着/10頭 07/01 園田6R 10着/12頭 08/06 川崎7R 5着/10頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 10.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 7.8% / 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。
4	ニシノオトムスメ追込	廣瀬航（兵庫）	実10.1	B△ A△勝率4% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／106日ぶりの実戦）
前5走 06/11 園田8R 4着/8頭 05/05 園田11R 8着/12頭+3.3秒 04/23 園田8R 7着/9頭+2.4秒 04/08 園田10R 6着/8頭+2.4秒 03/24 園田9R 5着/8頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 106日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 9.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 4.3% / 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。
5	ハッピーコールズ逃げ	田野豊（兵庫）	実4.3	B▲ A○勝率19% EV-16% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田9R 6着/12頭+1.4秒 08/13 園田6R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 23.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 19.4% / 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。
6	アスクヴレーヴモア先行	小牧太（兵庫）	実3.1	B◎ A◎勝率41% EV+28% 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17走で勝率47%と適性高／同距離帯15走で勝率47%／同馬場状態で勝率42%）
前5走 06/10 園田5R 7着/12頭 05/15 園田7R 5着/10頭+1.4秒 04/14 園田5R 4着/12頭+1.8秒 03/26 園田8R 4着/10頭+0.9秒 08/21 園田12R 8着/11頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 47% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 107日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +142% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 78.3% (オッズ暗示: 32.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 41.5% / 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	サカキ	下原理（兵庫）	実18.6	B× A×勝率1% EV-72% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 09/04 園田6R 7着/10頭+2.6秒 08/06 園田3R 6着/8頭+1.7秒 07/16 園田6R 8着/10頭 06/26 園田6R 3着/10頭+4.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 5.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.5% / 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。
8	フェイスナイン逃げ	南部楓（兵庫）	実37.3	B× A×勝率1% EV-75% 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10R 10着/10頭+2.7秒 08/19 園田9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54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 0.7% / 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。
9	ウインソラネル自在	杉浦健（兵庫）	実19.6	B× A▽勝率3% EV-43% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 園田12R 11着/12頭+5.0秒 08/12 園田6R 10着/10頭+5.4秒 07/23 園田8R 9着/10頭+2.4秒 07/02 園田9R 8着/10頭 06/11 園田12R 12着/12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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23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 0.4% (オッズ暗示: 5.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.9% / 期待値 -44% ※ 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 ◎

アスクヴレーヴモア

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+142%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲2カネトシクラッチ

4.2倍

EV -46%

▲A:○5ハッピーコールズ

4.3倍

EV -86%

出走馬全9頭

◎A:◎6

アスクヴレーヴモア

小牧太（兵庫）

3.1倍

+142%

›

○A:▲2

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

4.2倍

-46%

›

▲A:○5

ハッピーコールズ

田野豊（兵庫）

4.3倍

-86%

›

△A:△3

サンピラーゴールド

永井孝（兵庫）

9.4倍

-70%

›

△A:△4

ニシノオトムスメ

廣瀬航（兵庫）

10.1倍

-82%

›

△A:△1

テーオーロビンソン

笹田知（兵庫）

7.6倍

-97%

›

×A:▽9

ウインソラネル

杉浦健（兵庫）

19.6倍

-92%

›

×A:×7

サカキ

下原理（兵庫）

18.6倍

-95%

›

×A:×8

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

37.3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

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	テーオーロビンソン逃げ	笹田知（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（直近3走で勝率33%と好調／266日ぶりの実戦）
前5走 01/02 園田8R 11着/12頭+3.6秒 12/18 園田6R 3着/10頭+0.7秒 11/27 園田1R 1着/12頭勝利 11/04 園田3R 7着/10頭+1.4秒 07/03 園田9R 7着/9頭+3.2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 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 266日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (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。
2	カネトシクラッチ追込	小谷哲（兵庫）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/04 園田7R 2着/10頭+0.0秒 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0秒 06/03 園田6R 7着/9頭+0.0秒 01/08 園田5R 10着/12頭+2.0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 5.7着 × 当競馬場適性 10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 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。
3	サンピラーゴールド追込	永井孝（兵庫）	実9.4	△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4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/10 園田12R 4着/10頭+1.0秒 08/21 園田5R 4着/8頭+1.1秒 07/17 園田9R 9着/10頭 07/01 園田6R 10着/12頭 08/06 川崎7R 5着/10頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 10.6%) ※ 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	ニシノオトムスメ追込	廣瀬航（兵庫）	実10.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／106日ぶりの実戦）
前5走 06/11 園田8R 4着/8頭 05/05 園田11R 8着/12頭+3.3秒 04/23 園田8R 7着/9頭+2.4秒 04/08 園田10R 6着/8頭+2.4秒 03/24 園田9R 5着/8頭+1.4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 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ ローテーション 106日休養明け × 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 4.3% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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	ハッピーコールズ逃げ	田野豊（兵庫）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/03 園田9R 6着/12頭+1.4秒 08/13 園田6R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田7R 7着/10頭+0.8秒 06/26 園田7R 5着/11頭 12/29 園田6R 5着/12頭+1.1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 5.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.4% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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	アスクヴレーヴモア先行	小牧太（兵庫）	実3.1	◎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17走で勝率47%と適性高／同距離帯15走で勝率47%／同馬場状態で勝率42%）
前5走 06/10 園田5R 7着/12頭 05/15 園田7R 5着/10頭+1.4秒 04/14 園田5R 4着/12頭+1.8秒 03/26 園田8R 4着/10頭+0.9秒 08/21 園田12R 8着/11頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 47% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 47% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 42% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ ローテーション 107日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
7	サカキ	下原理（兵庫）	実18.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4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 09/04 園田6R 7着/10頭+2.6秒 08/06 園田3R 6着/8頭+1.7秒 07/16 園田6R 8着/10頭 06/26 園田6R 3着/10頭+4.0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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (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。
8	フェイスナイン逃げ	南部楓（兵庫）	実37.3	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場67走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し）
前5走 09/11 園田10R 10着/10頭+2.7秒 08/19 園田9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9秒 07/03 園田1R 8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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 67走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54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) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
9	ウインソラネル自在	杉浦健（兵庫）	実19.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/02 園田12R 11着/12頭+5.0秒 08/12 園田6R 10着/10頭+5.4秒 07/23 園田8R 9着/10頭+2.4秒 07/02 園田9R 8着/10頭 06/11 園田12R 12着/12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 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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。

AIの本命

AI評価1位

アスクヴレーヴモア

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.1倍

AI期待値

+28%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○5ハッピーコールズ

4.3倍

EV -16%

▲2カネトシクラッチ

4.2倍

EV -37%

出走馬全9頭

◎6

アスクヴレーヴモア

小牧太（兵庫）

3.1倍

+28%

›

○5

ハッピーコールズ

田野豊（兵庫）

4.3倍

-16%

›

▲2

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

4.2倍

-37%

›

△3

サンピラーゴールド

永井孝（兵庫）

9.4倍

-27%

›

△1

テーオーロビンソン

笹田知（兵庫）

7.6倍

-45%

›

△4

ニシノオトムスメ

廣瀬航（兵庫）

10.1倍

-56%

›

▽9

ウインソラネル

杉浦健（兵庫）

19.6倍

-43%

›

×7

サカキ

下原理（兵庫）

18.6倍

-72%

›

×8

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

37.3倍

-75%

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