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。

1R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 10:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クールブリエ差し	高畑皓（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 09/10 園田1R 4着/10頭+0.9秒 08/19 園田1R 4着/9頭+0.9秒 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0秒 05/29 園田1R 10着/10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 4.7着 △ 当競馬場適性 57走で勝率 5% △ 距離適性同距離 53走で勝率 6% ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
2	ドナルドポーカー逃げ	廣瀬航（兵庫）	実5.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/17 園田3R 6着/8頭+1.4秒 08/28 園田1R 5着/8頭+1.6秒 08/06 園田4R 8着/10頭+2.9秒 07/16 園田1R 6着/10頭 06/26 園田7R 11着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.6% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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。
3	タイキクロニクル先行	永井孝（兵庫）	実8.4	△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17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は17走で勝ち無し）
前5走 09/09 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/20 園田1R 6着/10頭+1.3秒 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭 06/25 園田2R 9着/10頭+3.0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戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 17走で勝ち無し ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	ヘルタースケルター先行	井上幹（兵庫）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田4R 10着/10頭+2.6秒 08/21 園田4R 4着/10頭+1.0秒 07/29 園田6R 4着/12頭+0.7秒 07/08 園田12R 6着/11頭 06/18 園田6R 2着/12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 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 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
5	ニューアスラーダ逃げ	山本太（兵庫）	実51.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 09/16 園田5R 8着/11頭+1.3秒 09/02 園田7R 9着/10頭+3.4秒 08/20 園田4R 9着/9頭+2.6秒 08/05 園田1R 5着/10頭+1.9秒 06/25 園田4R 11着/11頭+2.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
6	レンガノコブタサン逃げ	川原正（兵庫）	実53.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 09/17 園田1R 6着/8頭+2.3秒 09/03 園田2R 6着/10頭+0.7秒 08/19 園田4R 8着/9頭+2.7秒 07/30 園田1R 4着/9頭+1.6秒 07/17 園田2R 5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 6.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 30走で勝ち無し ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ジョウショータイプ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実9.9	△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39走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 09/17 園田1R 4着/8頭+1.5秒 09/02 園田4R 3着/10頭+3.2秒 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4秒 07/29 園田2R 10着/10頭+2.8秒 07/17 園田5R 6着/10頭+0.0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 5.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
8	ランボシ	田野豊（兵庫）	実2.3	◎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39走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 09/11 園田1R 5着/8頭+0.9秒 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0秒 05/29 園田3R 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 5.0着 × 当競馬場適性 39走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 46走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 41.5% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
9	アルザード自在	竹村達（兵庫）	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/10 園田6R 7着/10頭+1.4秒 08/12 園田4R 7着/10頭+2.6秒 07/29 園田4R 9着/10頭+2.6秒 07/15 園田3R 7着/7頭 07/01 園田5R 11着/12頭+2.0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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 40走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 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。

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

ランボシ

騎手田野豊（兵庫）

単勝オッズ

2.3倍

AI期待値

-4%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4ヘルタースケルター

3.5倍

EV -32%

▲2ドナルドポーカー

5.7倍

EV -5%

出走馬全9頭

◎8

ランボシ

田野豊（兵庫）

2.3倍

-4%

›

○4

ヘルタースケルター

井上幹（兵庫）

3.5倍

-32%

›

▲2

ドナルドポーカー

廣瀬航（兵庫）

5.7倍

-5%

›

△3

タイキクロニクル

永井孝（兵庫）

8.4倍

-32%

›

△7

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

9.9倍

-40%

›

△9

アルザード

竹村達（兵庫）

13.7倍

-52%

›

▽1

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

25.3倍

-32%

›

▽5

ニューアスラーダ

山本太（兵庫）

51.7倍

-15%

›

×6

レンガノコブタサン

川原正（兵庫）

53.4倍

-54%

›

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