園田 10R 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。

10R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 15:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ココロネ自在	杉浦健（兵庫）	実65.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 園田12R 9着/11頭+1.7秒 08/19 園田12R 4着/10頭+0.9秒 07/24 園田10R 7着/10頭+0.9秒 07/10 園田12R 4着/12頭 06/10 園田10R 8着/9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 6.7着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.9% (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。
2	ボールザマホーニー	吉村智（兵庫）	実6.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/02 園田11R 5着/11頭+1.2秒 08/19 園田10R 3着/3頭 07/24 園田12R 3着/11頭+0.7秒 07/08 園田8R 4着/7頭 06/18 園田8R 4着/8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 3.7着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 12.8% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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	シャナオウ追込	廣瀬航（兵庫）	実3.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場21走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 09/16 園田9R 3着/11頭+0.4秒 09/04 園田12R 2着/11頭+0.6秒 08/05 園田12R 2着/12頭+0.1秒 07/01 園田9R 5着/10頭 06/10 園田12R 10着/12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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 21走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 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。
4	アーニャワクワク逃げ	塩津璃（兵庫）	実78.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/10 園田10R 10着/12頭+1.8秒 08/06 園田12R 12着/12頭+2.5秒 07/22 園田11R 10着/12頭+1.6秒 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6秒 12/11 園田5R 2着/12頭+0.3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 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
5	サウンドアンフィニ先行	佐々世（兵庫）	実11.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/16 園田9R 7着/11頭+1.3秒 09/04 園田12R 6着/11頭+0.9秒 08/14 園田10R 6着/10頭+0.7秒 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7秒 07/01 園田12R 11着/11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 6.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 4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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.3% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	セイウンダマシイ自在	山本太（兵庫）	実195.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/16 園田9R 11着/11頭+2.5秒 08/06 園田12R 9着/12頭+1.3秒 07/22 園田11R 12着/12頭+1.7秒 07/09 園田11R 8着/12頭+1.0秒 06/03 園田10R 10着/12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 10.7着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ▽ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。
7	ベラジオレジーナ逃げ	田野豊（兵庫）	実17.9	△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0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/02 園田11R 10着/11頭+3.5秒 12/24 園田10R 4着/11頭+0.8秒 11/11 園田8R 2着/10頭+1.7秒 10/15 園田3R 5着/8頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
8	フラッシュケリー逃げ	下原理（兵庫）	実1.7	◎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5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 06/10 園田12R 4着/12頭+0.0秒 05/27 園田12R 2着/12頭+6.0秒 04/29 園田10R 5着/9頭+0.6秒 04/16 園田12R 1着/12頭勝利 04/02 園田9R 1着/12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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 53.1% (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。
9	コパノジェームス差し	小谷周（兵庫）	実12.7	△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0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 09/04 園田12R 4着/11頭+0.9秒 08/14 園田7R 7着/10頭+0.5秒 07/30 園田10R 7着/12頭+1.3秒 07/15 園田9R 3着/10頭 06/13 315R 10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 6.0着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ○ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。

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

フラッシュケリー

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-9%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3シャナオウ

3.3倍

EV -53%

▲2ボールザマホーニー

6.9倍

EV -11%

出走馬全9頭

◎8

フラッシュケリー

下原理（兵庫）

1.7倍

-9%

›

○3

シャナオウ

廣瀬航（兵庫）

3.3倍

-53%

›

▲2

ボールザマホーニー

吉村智（兵庫）

6.9倍

-11%

›

△5

サウンドアンフィニ

佐々世（兵庫）

11.9倍

-13%

›

△9

コパノジェームス

小谷周（兵庫）

12.7倍

-27%

›

△7

ベラジオレジーナ

田野豊（兵庫）

17.9倍

-37%

›

▽1

ココロネ

杉浦健（兵庫）

65.9倍

+27%

›

▽4

アーニャワクワク

塩津璃（兵庫）

78.9倍

-19%

›

▽6

セイウンダマシイ

山本太（兵庫）

195.8倍

-2%

›

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