園田 6R 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。

6R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 13:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベリルブレード差し	大山真（兵庫）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/17 園田2R 4着/7頭+0.7秒 09/04 園田2R 2着/12頭+0.9秒 08/14 園田2R 7着/12頭+3.1秒 07/08 園田4R 10着/11頭+1.0秒 06/24 園田3R 5着/5頭+0.0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 4.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	スマイルトークン	土方颯（兵庫）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/04 園田3R 4着/12頭+0.2秒 08/05 園田2R 3着/7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 3.5着 ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
3	ワダカツ	吉村智（兵庫）	実24.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/11 園田3R 6着/7頭+4.4秒 08/21 園田3R 4着/8頭+1.4秒 08/05 園田3R 2着/8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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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。
4	コウジュンニコシン	小牧太（兵庫）	実2.9	◎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（直近3走平均2.5着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/04 園田3R 2着/12頭+0.2秒 06/10 園田3R 3着/7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 2.5着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 40.5% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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	リトルプレーヤー	田野豊（兵庫）	実27.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 1.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
6	ダランダダーン	南部楓（兵庫）	実80.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（中6日以内の連戦）
前5走 09/25 園田6R 8着/11頭+2.5秒 06/24 園田3R 4着/5頭+1.0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 6.0着 △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (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。
7	カツヨウザン	竹村達（兵庫）	実94.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/11 園田2R 3着/6頭+0.7秒 08/14 園田2R 11着/12頭+6.6秒 07/22 園田3R 6着/7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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ウチュウカイゾク	松木大（兵庫）	実66.8	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/11 園田2R 4着/6頭+0.7秒 08/21 園田2R 5着/6頭+1.8秒 07/31 園田3R 5着/6頭+2.0秒 07/01 園田3R 5着/5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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (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。
9	エルコールハーバー	下原理（兵庫）	実25.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/09 園田2R 3着/6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 3.0着 (安定) ○ 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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
10	スノーウィザード	廣瀬航（兵庫）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/03 園田3R 4着/7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 4.0着 ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
11	ヒナデコルテ差し	佐々世（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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 09/17 園田2R 2着/7頭+0.2秒 09/04 園田3R 3着/12頭+0.2秒 08/14 園田2R 2着/12頭+0.3秒 07/30 園田8R 3着/6頭+0.7秒 07/17 園田3R 3着/5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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.2% (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。

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

コウジュンニコシン

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

2.9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

○11ヒナデコルテ

3.4倍

EV -38%

▲10スノーウィザード

3.9倍

EV -35%

出走馬全11頭

◎4

コウジュンニコシン

小牧太（兵庫）

2.9倍

+17%

›

○11

ヒナデコルテ

佐々世（兵庫）

3.4倍

-38%

›

▲10

スノーウィザード

廣瀬航（兵庫）

3.9倍

-35%

›

△2

スマイルトークン

土方颯（兵庫）

6.4倍

-47%

›

△9

エルコールハーバー

下原理（兵庫）

25.6倍

+36%

›

△1

ベリルブレード

大山真（兵庫）

15.5倍

-26%

›

▽3

ワダカツ

吉村智（兵庫）

24.6倍

-35%

›

×5

リトルプレーヤー

田野豊（兵庫）

27.3倍

-61%

›

▽7

カツヨウザン

竹村達（兵庫）

94.7倍

+4%

›

▽6

ダランダダーン

南部楓（兵庫）

80.4倍

-31%

›

×8

ウチュウカイゾク

松木大（兵庫）

66.8倍

-60%

›

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