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1400m ダート1400m　発走 19:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホワイトジェイド先行	塩津璃（兵庫）	実43.9	B× A×勝率1% EV-59% 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4R 5着/7頭+2.3秒 08/26 園田4R 4着/10頭+0.8秒 07/29 名古屋5R 9着/12頭+2.8秒 07/02 名古屋10R 8着/12頭+0.0秒 05/28 浦和8R 10着/11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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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 12位 / 勝率 0.9% / 期待値 -60% ※ 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	スマートカナートス先行推奨	井上幹（兵庫）	実7.7	B△ A○勝率17% EV+30% 詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場20走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率27%と得意）
前5走 09/09 園田6R 4着/10頭+1.0秒 08/21 園田12R 1着/10頭勝利 04/07 園田6R 6着/8頭+1.8秒 03/19 園田2R 1着/10頭勝利 01/07 園田6R 9着/10頭+1.8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 20走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 13.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 16.9% / 期待値 +30% ※ 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	クロスノット自在	下原理（兵庫）	実37.6	B× A▽勝率2% EV-8% 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／前走勝利の勢い）
前5走 09/11 園田1R 1着/8頭勝利 08/26 園田3R 6着/8頭+0.8秒 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 2.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.4% / 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。
4	ココリカレドニアン差し	永井孝（兵庫）	実20.3	B× A△勝率6% EV+26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/09 園田6R 3着/10頭+0.7秒 08/21 園田9R 5着/9頭+2.5秒 08/05 園田8R 4着/9頭+2.0秒 07/23 園田2R 1着/12頭勝利 06/11 園田2R 3着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 53走で勝率 13% △ 距離適性同距離 52走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 4.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.2% / 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。
5	カイラシ差し	南部楓（兵庫）	実4.9	B▲ A▲勝率15% EV-24% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/03 園田4R 3着/12頭+0.7秒 08/20 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 20.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.4% / 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。
6	アコーダンス差し	小谷哲（兵庫）	実7.2	B△ A△勝率8% EV-42% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 園田1R 4着/12頭+0.6秒 08/07 園田7R 3着/8頭+0.3秒 07/22 園田9R 3着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1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 3.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 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) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 8.0% / 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。
7	キーチジャステン	田野豊（兵庫）	実2.2	B△ A◎勝率25% EV-45% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/04 園田9R 5着/10頭+1.3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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 45.5%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.6% / 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。
8	セイウンスペリオル差し	竹村達（兵庫）	実82.6	B▽ A▽勝率3% EV+127% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 09/18 園田5R 6着/8頭+2.2秒 09/04 園田1R 2着/12頭+0.7秒 08/13 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 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 3.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.8% / 期待値 +127% ※ 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	シンパティア差し	杉浦健（兵庫）	実6.5	B◎ A△勝率14% EV-7% 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（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/10 園田2R 4着/7頭+1.1秒 08/28 園田3R 3着/9頭+0.2秒 08/07 園田5R 1着/9頭勝利 07/23 園田2R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田3R 5着/9頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +97% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.3% / 期待値 -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。
10	ヴィオマージュ先行	山本太（兵庫）	実25.3	B× A▽勝率4% EV-3% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/11 園田4R 4着/7頭+2.3秒 08/28 園田3R 7着/9頭+3.0秒 08/13 園田6R 8着/10頭+2.4秒 07/24 園田2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 64走で勝率 6% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.8% / 期待値 -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。
11	ピンクブルー先行	大山真（兵庫）	実124.0	B▽ A▽勝率1% EV+63% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田4R 6着/12頭+1.6秒 08/19 園田7R 4着/9頭+2.2秒 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.3% / 期待値 +64% ※ 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	アンジュボヌール推奨	山本咲（兵庫）	実29.1	B○ A▽勝率3% EV-3% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率30% × オッズ29.1倍で期待値+785%の有力候補（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/26 園田2R 1着/7頭勝利 07/22 園田1R 5着/11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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +785% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 30.4% (オッズ暗示: 3.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 3.3% / 期待値 -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 △

シンパティア

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

6.5倍

AI期待値

+97%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▽12アンジュボヌール

29.1倍

EV +785%

▲A:▲5カイラシ

4.9倍

EV -42%

出走馬全12頭

◎A:△9

シンパティア

杉浦健（兵庫）

6.5倍

+97%

›

○A:▽12

アンジュボヌール

山本咲（兵庫）

29.1倍

+785%

›

▲A:▲5

カイラシ

南部楓（兵庫）

4.9倍

-42%

›

△A:○2

スマートカナートス

井上幹（兵庫）

7.7倍

-9%

›

△A:◎7

キーチジャステン

田野豊（兵庫）

2.2倍

-88%

›

△A:△6

アコーダンス

小谷哲（兵庫）

7.2倍

-63%

›

×A:△4

ココリカレドニアン

永井孝（兵庫）

20.3倍

-71%

›

▽A:▽8

セイウンスペリオル

竹村達（兵庫）

82.6倍

+17%

›

▽A:▽11

ピンクブルー

大山真（兵庫）

124.0倍

+76%

›

×A:▽3

クロスノット

下原理（兵庫）

37.6倍

-68%

›

×A:▽10

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

25.3倍

-91%

›

×A:×1

ホワイトジェイド

塩津璃（兵庫）

43.9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

単勝 2 スマートカナートス ¥100 実7.7倍期待値 -10% 不的中9着単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 アンジュボヌール ¥600 実29.1倍期待値 +785% 不的中2着単勝 29.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

10R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 19:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホワイトジェイド先行	塩津璃（兵庫）	実43.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/11 園田4R 5着/7頭+2.3秒 08/26 園田4R 4着/10頭+0.8秒 07/29 名古屋5R 9着/12頭+2.8秒 07/02 名古屋10R 8着/12頭+0.0秒 05/28 浦和8R 10着/11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 6.0着 ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
2	スマートカナートス先行推奨	井上幹（兵庫）	実7.7	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+30%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場20走で勝率25%と適性高／同距離帯で勝率27%と得意）
前5走 09/09 園田6R 4着/10頭+1.0秒 08/21 園田12R 1着/10頭勝利 04/07 園田6R 6着/8頭+1.8秒 03/19 園田2R 1着/10頭勝利 01/07 園田6R 9着/10頭+1.8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 20走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 27% ○ 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 16.9% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	クロスノット自在	下原理（兵庫）	実37.6	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 09/11 園田1R 1着/8頭勝利 08/26 園田3R 6着/8頭+0.8秒 08/14 園田3R 5着/10頭+1.4秒 07/29 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/08 園田1R 5着/9頭+1.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
4	ココリカレドニアン差し	永井孝（兵庫）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/09 園田6R 3着/10頭+0.7秒 08/21 園田9R 5着/9頭+2.5秒 08/05 園田8R 4着/9頭+2.0秒 07/23 園田2R 1着/12頭勝利 06/11 園田2R 3着/10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 4.0着 △ 当競馬場適性 53走で勝率 13% △ 距離適性同距離 52走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +26% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	カイラシ差し	南部楓（兵庫）	実4.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/03 園田4R 3着/12頭+0.7秒 08/20 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/30 園田4R 2着/10頭+0.4秒 07/10 園田4R 4着/10頭 06/18 園田12R 11着/12頭
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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
6	アコーダンス差し	小谷哲（兵庫）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/03 園田1R 4着/12頭+0.6秒 08/07 園田7R 3着/8頭+0.3秒 07/22 園田9R 3着/11頭+0.3秒 07/03 園田6R 5着/12頭 06/05 園田1R 1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 3.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	キーチジャステン	田野豊（兵庫）	実2.2	◎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 09/04 園田9R 5着/10頭+1.3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 5.0着 ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.6% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	セイウンスペリオル差し	竹村達（兵庫）	実82.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／中6日以内の連戦）
前5走 09/18 園田5R 6着/8頭+2.2秒 09/04 園田1R 2着/12頭+0.7秒 08/13 園田7R 3着/10頭+0.1秒 07/30 園田6R 2着/12頭+0.3秒 07/17 園田6R 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 3.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +127% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.8% (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。
9	シンパティア差し	杉浦健（兵庫）	実6.5	△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／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/10 園田2R 4着/7頭+1.1秒 08/28 園田3R 3着/9頭+0.2秒 08/07 園田5R 1着/9頭勝利 07/23 園田2R 5着/12頭+0.9秒 07/08 園田3R 5着/9頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
10	ヴィオマージュ先行	山本太（兵庫）	実25.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/11 園田4R 4着/7頭+2.3秒 08/28 園田3R 7着/9頭+3.0秒 08/13 園田6R 8着/10頭+2.4秒 07/24 園田2R 1着/3頭 07/10 園田4R 3着/10頭
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 6.3着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 64走で勝率 6% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
11	ピンクブルー先行	大山真（兵庫）	実124.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/03 園田4R 6着/12頭+1.6秒 08/19 園田7R 4着/9頭+2.2秒 07/29 園田5R 6着/10頭+1.2秒 06/18 園田2R 1着/10頭 05/27 園田2R 2着/10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 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 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) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
12	アンジュボヌール推奨	山本咲（兵庫）	実29.1	▽詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率50%と絶好調／前走勝利の勢い継続／騎手の手腕も後押し）
前5走 08/26 園田2R 1着/7頭勝利 07/22 園田1R 5着/11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 50% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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

キーチジャステン

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.2倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2スマートカナートス

7.7倍

EV +30%

▲5カイラシ

4.9倍

EV -24%

出走馬全12頭

◎7

キーチジャステン

田野豊（兵庫）

2.2倍

-45%

›

○2

スマートカナートス

井上幹（兵庫）

7.7倍

+30%

›

▲5

カイラシ

南部楓（兵庫）

4.9倍

-24%

›

△9

シンパティア

杉浦健（兵庫）

6.5倍

-7%

›

△6

アコーダンス

小谷哲（兵庫）

7.2倍

-42%

›

△4

ココリカレドニアン

永井孝（兵庫）

20.3倍

+26%

›

▽10

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

25.3倍

-3%

›

▽12

アンジュボヌール

山本咲（兵庫）

29.1倍

-3%

›

▽8

セイウンスペリオル

竹村達（兵庫）

82.6倍

+127%

›

▽3

クロスノット

下原理（兵庫）

37.6倍

-8%

›

▽11

ピンクブルー

大山真（兵庫）

124.0倍

+63%

›

×1

ホワイトジェイド

塩津璃（兵庫）

43.9倍

-59%

›

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。

▶ 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

単勝 2 スマートカナートス ¥100 実7.7倍期待値 +30% 不的中9着単勝 7.7倍

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 アンジュボヌール ¥600 実29.1倍期待値 -4% 不的中2着単勝 29.1倍

※ オッズは予測時点の値です。

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