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。

3R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 11:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エコロアモーレ逃げ	高畑皓（兵庫）	実63.1	×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）
前5走 09/16 園田12R 11着/11頭+2.6秒 09/04 園田6R 9着/10頭+3.9秒 08/19 園田7R 9着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4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戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 5% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	ライトブラーヴ自在	山本太（兵庫）	実59.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場61走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 09/16 園田1R 2着/8頭+0.3秒 09/02 園田7R 7着/10頭+3.1秒 08/06 園田4R 10着/10頭+5.9秒 07/22 園田1R 3着/11頭+0.4秒 07/09 園田1R 3着/9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 61走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 55走で勝率 5% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +75% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
3	キョウワグロリア自在	大山真（兵庫）	実22.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 09/03 園田2R 2着/10頭+0.0秒 08/20 園田2R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12頭 07/02 園田1R 6着/10頭
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 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
4	パサデナドリーム逃げ	佐々世（兵庫）	実1.7	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（162日ぶりの実戦）
前5走 04/22 園田5R 4着/11頭+0.6秒 04/02 園田5R 2着/10頭+1.0秒 01/02 園田7R 8着/12頭+1.0秒 12/17 園田6R 4着/10頭+0.3秒 11/26 園田3R 2着/12頭+0.1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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% △ ローテーション 162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 32.4% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	バイオサファイア先行	廣瀬航（兵庫）	実41.4	△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24走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田4R 6着/10頭+1.2秒 08/20 園田4R 4着/9頭+0.7秒 08/06 園田1R 2着/9頭+0.7秒 07/17 園田4R 7着/10頭 06/24 園田1R 5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 4.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 24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) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	アロンジカフェ追込	吉村智（兵庫）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/03 園田7R 4着/9頭+0.5秒 08/14 園田4R 3着/11頭+0.2秒 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12頭 05/29 園田9R 10着/10頭+4.0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 3.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.0% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	ゴールドプレミアム自在	永井孝（兵庫）	実44.5	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/09 園田3R 9着/10頭+2.5秒 08/19 園田4R 7着/9頭+1.5秒 07/29 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/18 園田2R 2着/10頭 06/04 園田1R 3着/10頭
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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13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) +199% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
8	オーシンボンバー自在	下原理（兵庫）	実3.8	◎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6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2.7着と安定）
前5走 09/11 園田1R 2着/8頭+0.3秒 08/20 園田1R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9頭 06/17 園田4R 4着/11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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 6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 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) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 35.5% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	シトロネット先行	土方颯（兵庫）	実84.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/18 園田2R 3着/8頭+0.6秒 09/02 園田7R 8着/10頭+3.1秒 08/19 園田4R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田1R 5着/12頭+1.8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 5.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (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。

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

オーシンボンバー

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

+34%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4パサデナドリーム

1.7倍

EV -44%

▲6アロンジカフェ

3.4倍

EV -65%

出走馬全9頭

◎8

オーシンボンバー

下原理（兵庫）

3.8倍

+34%

›

○4

パサデナドリーム

佐々世（兵庫）

1.7倍

-44%

›

▲6

アロンジカフェ

吉村智（兵庫）

3.4倍

-65%

›

△3

キョウワグロリア

大山真（兵庫）

22.8倍

+56%

›

△7

ゴールドプレミアム

永井孝（兵庫）

44.5倍

+199%

›

△5

バイオサファイア

廣瀬航（兵庫）

41.4倍

+56%

›

▽2

ライトブラーヴ

山本太（兵庫）

59.6倍

+75%

›

▽9

シトロネット

土方颯（兵庫）

84.5倍

-9%

›

×1

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

63.1倍

-54%

›

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