園田 4R 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。

4R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:18

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サクラグラシュー	永井孝（兵庫）	実29.1	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/09 園田4R 7着/10頭+2.4秒 07/29 園田5R 7着/10頭+1.3秒 07/09 園田4R 9着/10頭 06/25 園田5R 3着/12頭+1.0秒 06/10 園田4R 8着/12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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 11% △ 距離適性同距離 35走で勝率 11% ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (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。
2	メイショウギシオー自在	大山真（兵庫）	実42.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調／131日ぶりの実戦）
前5走 05/22 園田12R 8着/12頭 05/07 園田9R 10着/10頭+3.3秒 04/14 園田12R 11着/12頭+5.7秒 03/25 園田9R 7着/9頭+1.6秒 09/18 園田10R 7着/8頭+1.4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 9.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) △ 距離適性同距離 21走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 131日休養明け × 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: 2.3%) ※ 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。
3	テーオーニュートン先行	下原理（兵庫）	実8.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／110日ぶりの実戦）
前5走 06/12 園田8R 6着/10頭+2.0秒 05/28 園田7R 4着/10頭 05/06 園田5R 2着/10頭+0.5秒 04/16 園田7R 2着/7頭+0.3秒 01/07 園田7R 6着/10頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 6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 110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 14.8% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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。
4	ペンペングサ自在	井上幹（兵庫）	実13.3	×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25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/30 園田4R 1着/10頭勝利 12/10 園田7R 4着/10頭+0.9秒 11/05 園田8R 8着/9頭+3.1秒 12/11 園田3R 3着/7頭+1.1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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 274日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
5	ビカムキング逃げ	笹田知（兵庫）	実1.9	◎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2着）
前5走 09/10 園田5R 2着/10頭+0.6秒 08/21 園田10R 4着/9頭+1.4秒 07/30 園田12R 11着/12頭+2.1秒 07/10 園田9R 5着/10頭 06/03 園田9R 2着/10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 5.7着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.2% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
6	ウィステリアダディ自在	竹村達（兵庫）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 09/09 園田3R 2着/10頭+1.6秒 08/26 園田3R 3着/8頭+0.1秒 07/30 園田4R 9着/10頭+1.5秒 07/08 園田7R 6着/9頭 06/04 園田8R 8着/10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 4.7着 △ 当競馬場適性 74走で勝率 9% △ 距離適性同距離 69走で勝率 10% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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	モウショウ差し	塩津璃（兵庫）	実8.8	△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43走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/11 園田10R 2着/10頭+0.3秒 08/13 園田4R 3着/10頭+0.1秒 07/16 園田5R 5着/11頭 05/28 園田5R 11着/12頭 04/15 園田4R 5着/12頭+0.7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 3.3着 × 当競馬場適性 43走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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	ミコカスターニャ先行推奨	田野豊（兵庫）	実7.0	○詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場で勝率23%と相性良／同距離帯で勝率23%）
前5走 09/09 園田4R 6着/10頭+1.4秒 05/13 園田4R 4着/10頭+1.0秒 04/21 園田2R 3着/9頭+0.9秒 03/31 園田8R 4着/10頭+0.7秒 12/25 園田2R 1着/10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 4.3着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 18.9% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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	アストリット自在	廣瀬航（兵庫）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 09/09 園田4R 2着/10頭+0.9秒 08/19 園田7R 7着/9頭+2.5秒 07/29 園田5R 9着/10頭+2.3秒 07/03 園田1R 11着/12頭 06/18 園田1R 1着/10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 6.0着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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 6.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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	サクラトップセラー	佐々世（兵庫）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/11 園田10R 8着/10頭+2.0秒 08/07 園田6R 3着/9頭+0.3秒 07/16 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/24 園田4R 6着/12頭 06/05 園田4R 6着/9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 4.3着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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。

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

ビカムキング

騎手笹田知（兵庫）

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-17%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ミコカスターニャ

7.0倍

EV +32%

▲3テーオーニュートン

8.7倍

EV +28%

出走馬全10頭

◎5

ビカムキング

笹田知（兵庫）

1.9倍

-17%

›

○8

ミコカスターニャ

田野豊（兵庫）

7.0倍

+32%

›

▲3

テーオーニュートン

下原理（兵庫）

8.7倍

+28%

›

△9

アストリット

廣瀬航（兵庫）

9.6倍

-36%

›

△7

モウショウ

塩津璃（兵庫）

8.8倍

-54%

›

△10

サクラトップセラー

佐々世（兵庫）

9.1倍

-61%

›

×4

ペンペングサ

井上幹（兵庫）

13.3倍

-51%

›

×1

サクラグラシュー

永井孝（兵庫）

29.1倍

-59%

›

▽2

メイショウギシオー

大山真（兵庫）

42.8倍

-45%

›

▽6

ウィステリアダディ

竹村達（兵庫）

73.6倍

-41%

›

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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 8 ミコカスターニャ ¥100 確定4.3倍期待値 +32% 的中1着確定 4.3倍430円

※ オッズは予測時点の値です。

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