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 園田競馬場園田チャレンジカップ３歳以上登録馬ダ1400m ダート1400m　発走 20:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュゲムーン差し	赤岡修（高知）	推定—	B▲ A▲勝率15% EV-79% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 11/06 園田11R 3着/12頭+0.4秒 08/03 319R 2着/12頭+5.0秒 06/22 316R 1着/12頭 05/04 316R 1着/12頭 02/23 315R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 323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 2.5% ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.5% / 期待値 -80% ※ 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	サトノルフィアン	吉村智（兵庫）	実5.6	B○ A△勝率12% EV-31% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 園田11R 1着/10頭 05/04 園田11R 3着/12頭+0.2秒 04/07 園田11R 1着/12頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 12.2% / 期待値 -32% ※ 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	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実344.9	B× A▽勝率2% EV+474% 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11R 8着/9頭+2.1秒 07/17 園田11R 3着/3頭 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8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 5.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 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 1.7% / 期待値 +475% ※ 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	ペースセッティング逃げ	下原理（兵庫）	実12.1	B△ A△勝率8% EV-8% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/04 園田11R 5着/12頭+0.7秒 03/24 314R 5着/12頭+1.0秒 01/14 園田11R 1着/12頭勝利 10/22 園田11R 4着/11頭+0.2秒 10/03 園田11R 2着/8頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ ローテーション 144日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 8.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.6% / 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。
5	フラフ先行	山本咲（兵庫）	実14.6	B△ A×勝率3% EV-60% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率57%と適性高／同距離帯11走で勝率73%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 07/03 園田11R 2着/9頭+2.0秒 06/05 園田11R 3着/10頭 05/04 園田11R 1着/12頭勝利 01/03 園田11R 6着/12頭+0.3秒 11/27 園田12R 5着/12頭+1.5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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 73% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.3% (オッズ暗示: 6.8%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.7% / 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。
6	ミスズグランドオー先行	塚本征（愛知）	実3.6	B△ A○勝率17% EV-37% 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4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/19 317R 3着/12頭+0.4秒 06/07 3111R 1着/6頭 05/10 319R 1着/12頭勝利 02/01 315R 2着/11頭+0.1秒 09/26 園田11R 2着/10頭+0.1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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 27.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.3% / 期待値 -38% ※ 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	ヴィーリヤ自在推奨	杉浦健（兵庫）	実5.6	B◎ A△勝率13% EV-28% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率92% × オッズ5.6倍で期待値+416%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場11走で勝率82%と適性高／同距離帯で勝率100%と得意）
前5走 08/28 園田11R 1着/11頭勝利 07/29 園田10R 1着/7頭勝利 01/15 園田11R 7着/11頭+1.8秒 09/05 園田10R 1着/6頭勝利 08/15 園田11R 7着/12頭+1.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 82% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +416% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 92.3% (オッズ暗示: 17.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 12.7% / 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。
8	シトラルテミニ自在	廣瀬航（兵庫）	実375.7	B× A▽勝率1% EV+219% 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 08/28 園田11R 9着/11頭+3.9秒 04/02 船橋11R 6着/9頭+1.5秒 03/19 浦和10R 11着/13頭+2.6秒 02/13 船橋11R 11着/11頭+6.5秒 01/23 船橋11R 10着/11頭+2.8秒
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 28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 +220% ※ 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	ナムラタタ差し	田野豊（兵庫）	実65.9	B× A▽勝率2% EV+31% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率28%と適性高／同距離帯12走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田8R 1着/7頭勝利 04/07 園田11R 5着/12頭+1.0秒 01/03 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/27 園田12R 11着/12頭+2.7秒 08/15 園田11R 1着/12頭勝利
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 29走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.0% / 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。
10	エコロガイア	小牧太（兵庫）	実3.6	B× A◎勝率21% EV-26% 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 04/29 園田11R 8着/11頭+1.9秒 01/17 船橋11R 2着/9頭+0.0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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 879日休養明け × 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 1位 / 勝率 20.5% / 期待値 -26% ※ 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	マンノライトニング逃げ	丸野勝（愛知）	実5.8	B× A×勝率6% EV-67% 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 名古屋11R 1着/11頭 06/03 名古屋11R 3着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 3着/9頭+1.6秒 02/23 名古屋11R 3着/9頭+0.8秒 01/29 名古屋11R 4着/12頭+0.5秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% / 期待値 -68% ※ 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	イザグリーンライト先行	大山真（兵庫）	実212.7	B× A▽勝率2% EV+374% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯16走で勝率31%）
前5走 09/04 園田8R 6着/6頭+2.0秒 08/14 園田11R 11着/12頭+2.5秒 07/29 園田10R 3着/7頭+0.9秒 07/01 園田11R 1着/8頭 06/03 園田11R 6着/10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 6.7着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.2% / 期待値 +375% ※ 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

B推奨Aモデル △

ヴィーリヤ

騎手杉浦健（兵庫）

単勝オッズ

5.6倍

AI期待値

+416%

買い目

¥2,200

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△2サトノルフィアン

5.6倍

EV -83%

▲A:▲1ジュゲムーン

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:△7

ヴィーリヤ

杉浦健（兵庫）

5.6倍

+416%

›

○A:△2

サトノルフィアン

吉村智（兵庫）

5.6倍

-83%

›

▲A:▲1

ジュゲムーン

赤岡修（高知）

—

›

△A:△4

ペースセッティング

下原理（兵庫）

12.1倍

-83%

›

△A:○6

ミスズグランドオー

塚本征（愛知）

3.6倍

-98%

›

△A:×5

フラフ

山本咲（兵庫）

14.6倍

-95%

›

×A:▽9

ナムラタタ

田野豊（兵庫）

65.9倍

-88%

›

×A:▽12

イザグリーンライト

大山真（兵庫）

212.7倍

-61%

›

×A:◎10

エコロガイア

小牧太（兵庫）

3.6倍

-99%

›

×A:×11

マンノライトニング

丸野勝（愛知）

5.8倍

-99%

›

×A:▽3

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

344.9倍

-99%

›

×A:▽8

シトラルテミニ

廣瀬航（兵庫）

375.7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 7 ヴィーリヤ ¥2,200 実5.6倍期待値 +417% 不的中4着単勝 5.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

11R 園田競馬場園田チャレンジカップ３歳以上登録馬ダ1400m ダート1400m　発走 20:00

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ジュゲムーン差し	赤岡修（高知）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 11/06 園田11R 3着/12頭+0.4秒 08/03 319R 2着/12頭+5.0秒 06/22 316R 1着/12頭 05/04 316R 1着/12頭 02/23 315R 1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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 323日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.5% ※ 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。
2	サトノルフィアン	吉村智（兵庫）	実5.6	△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3走で勝率67%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/05 園田11R 1着/10頭 05/04 園田11R 3着/12頭+0.2秒 04/07 園田11R 1着/12頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
3	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実344.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 09/11 園田11R 8着/9頭+2.1秒 07/17 園田11R 3着/3頭 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8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 5.3着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 21% (相性良) △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 19走で勝率 26% ○ 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) +474% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
4	ペースセッティング逃げ	下原理（兵庫）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率33%と適性高／同距離帯7走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/04 園田11R 5着/12頭+0.7秒 03/24 314R 5着/12頭+1.0秒 01/14 園田11R 1着/12頭勝利 10/22 園田11R 4着/11頭+0.2秒 10/03 園田11R 2着/8頭+0.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ ローテーション 144日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
5	フラフ先行	山本咲（兵庫）	実14.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場23走で勝率57%と適性高／同距離帯11走で勝率73%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 07/03 園田11R 2着/9頭+2.0秒 06/05 園田11R 3着/10頭 05/04 園田11R 1着/12頭勝利 01/03 園田11R 6着/12頭+0.3秒 11/27 園田12R 5着/12頭+1.5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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 23走で勝率 57% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 73% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 2.7% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ミスズグランドオー先行	塚本征（愛知）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯4走で勝率50%／同馬場状態で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 07/19 317R 3着/12頭+0.4秒 06/07 3111R 1着/6頭 05/10 319R 1着/12頭勝利 02/01 315R 2着/11頭+0.1秒 09/26 園田11R 2着/10頭+0.1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) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.3% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
7	ヴィーリヤ自在推奨	杉浦健（兵庫）	実5.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場11走で勝率82%と適性高／同距離帯で勝率100%と得意）
前5走 08/28 園田11R 1着/11頭勝利 07/29 園田10R 1着/7頭勝利 01/15 園田11R 7着/11頭+1.8秒 09/05 園田10R 1着/6頭勝利 08/15 園田11R 7着/12頭+1.0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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 82% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 80% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28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 12.7% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
8	シトラルテミニ自在	廣瀬航（兵庫）	実375.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 08/28 園田11R 9着/11頭+3.9秒 04/02 船橋11R 6着/9頭+1.5秒 03/19 浦和10R 11着/13頭+2.6秒 02/13 船橋11R 11着/11頭+6.5秒 01/23 船橋11R 10着/11頭+2.8秒
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 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +219% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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	ナムラタタ差し	田野豊（兵庫）	実65.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率28%と適性高／同距離帯12走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/19 園田8R 1着/7頭勝利 04/07 園田11R 5着/12頭+1.0秒 01/03 園田11R 2着/12頭+0.2秒 11/27 園田12R 11着/12頭+2.7秒 08/15 園田11R 1着/12頭勝利
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 29走で勝率 28% (得意) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
10	エコロガイア	小牧太（兵庫）	実3.6	◎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（879日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 04/29 園田11R 8着/11頭+1.9秒 01/17 船橋11R 2着/9頭+0.0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 5.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 879日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.5% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
11	マンノライトニング逃げ	丸野勝（愛知）	実5.8	×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17走で勝率35%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 07/02 名古屋11R 1着/11頭 06/03 名古屋11R 3着/10頭+0.0秒 05/04 名古屋8R 3着/9頭+1.6秒 02/23 名古屋11R 3着/9頭+0.8秒 01/29 名古屋11R 4着/12頭+0.5秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 5.6% (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。
12	イザグリーンライト先行	大山真（兵庫）	実212.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯16走で勝率31%）
前5走 09/04 園田8R 6着/6頭+2.0秒 08/14 園田11R 11着/12頭+2.5秒 07/29 園田10R 3着/7頭+0.9秒 07/01 園田11R 1着/8頭 06/03 園田11R 6着/10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 6.7着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +374% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (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。

AIの本命

AI評価1位

エコロガイア

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.6倍

AI期待値

-26%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6ミスズグランドオー

3.6倍

EV -37%

▲1ジュゲムーン

—

EV —

出走馬全12頭

◎10

エコロガイア

小牧太（兵庫）

3.6倍

-26%

›

○6

ミスズグランドオー

塚本征（愛知）

3.6倍

-37%

›

▲1

ジュゲムーン

赤岡修（高知）

—

›

△7

ヴィーリヤ

杉浦健（兵庫）

5.6倍

-28%

›

△2

サトノルフィアン

吉村智（兵庫）

5.6倍

-31%

›

△4

ペースセッティング

下原理（兵庫）

12.1倍

-8%

›

×11

マンノライトニング

丸野勝（愛知）

5.8倍

-67%

›

×5

フラフ

山本咲（兵庫）

14.6倍

-60%

›

▽12

イザグリーンライト

大山真（兵庫）

212.7倍

+374%

›

▽9

ナムラタタ

田野豊（兵庫）

65.9倍

+31%

›

▽3

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

344.9倍

+474%

›

▽8

シトラルテミニ

廣瀬航（兵庫）

375.7倍

+219%

›

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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 7 ヴィーリヤ ¥2,200 実5.6倍期待値 -29% 不的中4着単勝 5.6倍

※ オッズは予測時点の値です。

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