園田 8R 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。

8R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 14:14

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インタールード差し	下原理（兵庫）	実14.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/11 園田4R 3着/7頭+1.2秒 08/20 園田2R 1着/8頭勝利 07/10 園田1R 7着/11頭 06/12 園田5R 9着/9頭 10/15 園田12R 3着/12頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
2	フルリミット	杉浦健（兵庫）	実40.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/09 園田6R 5着/10頭+1.0秒 07/23 園田1R 1着/12頭勝利 07/01 園田4R 4着/12頭 06/17 園田4R 6着/11頭 05/29 園田5R 3着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	セキセイ追込	吉村智（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 09/10 園田5R 1着/10頭勝利 08/13 園田4R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田5R 4着/9頭+1.5秒 01/08 園田9R 9着/10頭+0.5秒 12/23 園田8R 3着/10頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.0% (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。
4	ヤマトフェイス追込	田野豊（兵庫）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/04 園田6R 3着/10頭+0.4秒 08/13 園田1R 1着/10頭勝利 04/14 園田5R 3着/12頭+1.6秒 03/19 園田9R 4着/9頭+1.3秒 12/31 園田9R 6着/9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 18走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.8% (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。
5	カムフラージュ先行	笹田知（兵庫）	実38.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/09 園田1R 1着/10頭勝利 08/20 園田5R 7着/10頭+0.8秒 07/29 園田4R 8着/10頭+2.5秒 01/14 園田7R 5着/10頭+0.3秒 12/29 園田7R 2着/7頭+0.3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 14走で勝率 14% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 3.6% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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	ビロウィダダ先行	松木大（兵庫）	実45.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 園田5R 8着/12頭+2.3秒 08/05 園田8R 5着/9頭+2.4秒 07/09 園田2R 1着/9頭 05/29 園田2R 9着/10頭 04/30 園田3R 6着/9頭+2.2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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 23走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 17% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
7	ハギノギフテッド	渡瀬和（兵庫）	実2.8	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 32.1% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
8	マリーナサンライズ自在	塩津璃（兵庫）	実6.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/10 園田12R 1着/10頭勝利 08/21 園田6R 8着/8頭+1.3秒 08/07 園田10R 8着/9頭+1.6秒 07/29 園田9R 4着/9頭+1.2秒 04/15 園田9R 7着/10頭+1.5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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 36走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
9	アネモスエルピーダ自在	板野央（兵庫）	実48.5	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/09 園田6R 6着/10頭+1.2秒 08/21 園田9R 6着/9頭+3.1秒 08/05 園田1R 1着/10頭勝利 07/22 園田1R 4着/11頭+1.6秒 07/02 園田1R 9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 34走で勝率 6% △ 距離適性同距離 30走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。

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

ハギノギフテッド

騎手渡瀬和（兵庫）

単勝オッズ

2.8倍

AI期待値

-10%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3セキセイ

2.9倍

EV -7%

▲4ヤマトフェイス

3.9倍

EV -42%

出走馬全9頭

◎7

ハギノギフテッド

渡瀬和（兵庫）

2.8倍

-10%

›

○3

セキセイ

吉村智（兵庫）

2.9倍

-7%

›

▲4

ヤマトフェイス

田野豊（兵庫）

3.9倍

-42%

›

△8

マリーナサンライズ

塩津璃（兵庫）

6.6倍

-57%

›

△1

インタールード

下原理（兵庫）

14.4倍

-8%

›

△5

カムフラージュ

笹田知（兵庫）

38.0倍

+36%

›

▽2

フルリミット

杉浦健（兵庫）

40.5倍

-1%

›

▽6

ビロウィダダ

松木大（兵庫）

45.3倍

-12%

›

×9

アネモスエルピーダ

板野央（兵庫）

48.5倍

-81%

›

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