園田 11R 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。

11R 園田競馬場姫山菊花賞３歳以上登録馬ダ1700m ダート1700m　発走 15:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ハイエストエンド逃げ	杉浦健（兵庫）	実229.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 09/04 園田8R 5着/6頭+1.7秒 08/14 園田11R 8着/12頭+1.9秒 07/16 園田11R 5着/9頭 06/04 園田11R 8着/10頭+1.0秒 05/07 園田10R 4着/8頭+1.7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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ◎ 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) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
2	グーデンドラーク	鷹見陸（大井）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調）
前5走 08/26 船橋11R 5着/13頭+0.6秒 07/02 船橋11R 1着/13頭 05/19 大井11R 1着/10頭勝利 ― ―
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 67% (絶好調) × 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 14.1% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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。
3	テーオーターナー先行	川原正（兵庫）	実160.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場29走で勝率28%と適性高／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/04 園田8R 3着/6頭+1.1秒 08/14 園田11R 7着/12頭+1.8秒 07/16 園田11R 6着/9頭 05/07 園田11R 3着/8頭+1.2秒 01/03 園田11R 7着/12頭+0.6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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 29走で勝率 28% (得意) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 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) +93% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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。
4	タガノエスコート	下原理（兵庫）	実7.8	△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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 08/14 園田11R 2着/12頭+0.3秒 07/16 園田11R 3着/9頭 04/07 園田11R 2着/12頭+0.0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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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	フェアリーブルー差し	田野豊（兵庫）	実49.9	▽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2着／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/04 園田8R 2着/6頭+0.2秒 08/13 園田11R 7着/12頭+0.9秒 07/22 園田8R 1着/6頭勝利 07/08 園田11R 2着/12頭 06/11 園田11R 6着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (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) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
6	シーソーゲーム先行	小牧太（兵庫）	実7.4	△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3走で勝率33%／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 08/19 川崎11R 6着/12頭+1.9秒 07/09 川崎11R 6着/14頭+0.0秒 01/22 船橋11R 3着/9頭+0.2秒 12/29 大井9R 9着/15頭+1.9秒 12/09 船橋11R 1着/8頭勝利
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 5.0着 ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	ラヴィアン差し	廣瀬航（兵庫）	実96.8	▽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53%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 08/28 園田11R 6着/11頭+2.2秒 04/01 園田11R 4着/9頭+1.5秒 02/22 314R 6着/12頭+1.6秒 01/15 園田11R 2着/11頭+0.8秒 12/24 園田11R 1着/8頭勝利
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 19走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
8	マルカイグアス差し	吉村智（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場15走で勝率53%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／同馬場状態で勝率57%）
前5走 08/14 園田11R 3着/12頭+0.3秒 07/03 園田11R 1着/9頭 05/24 316R 6着/11頭+1.5秒 02/23 名古屋7R 5着/12頭+1.2秒 11/27 園田12R 4着/12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 15走で勝率 53% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 7走で勝率 57% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 17.8% (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	フォーチュンテラー追込	永井孝（兵庫）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 08/26 船橋11R 3着/13頭+0.3秒 08/04 船橋9R 3着/6頭+0.2秒 07/09 川崎11R 4着/14頭 05/08 船橋11R 5着/14頭+0.9秒 04/09 川崎11R 10着/14頭+2.6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 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	オマツリオトコ自在	吉原寛（金沢）	実2.5	◎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8走で勝率38%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/14 園田11R 1着/12頭勝利 05/04 園田11R 2着/12頭+0.0秒 12/25 園田11R 3着/11頭+0.3秒 09/26 園田11R 3着/10頭+0.2秒 08/01 園田11R 1着/9頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 39.4% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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。
11	シトラルテミニ追込	土方颯（兵庫）	実361.2	▽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／直近3走平均8.0着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 09/25 園田11R 9着/11頭+2.6秒 08/28 園田11R 9着/11頭+3.9秒 04/02 船橋11R 6着/9頭+1.5秒 03/19 浦和10R 11着/13頭+2.6秒 02/13 船橋11R 11着/11頭+6.5秒
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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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

オマツリオトコ

騎手吉原寛（金沢）

単勝オッズ

2.5倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8マルカイグアス

3.8倍

EV -32%

▲2グーデンドラーク

4.1倍

EV -42%

出走馬全11頭

◎10

オマツリオトコ

吉原寛（金沢）

2.5倍

-1%

›

○8

マルカイグアス

吉村智（兵庫）

3.8倍

-32%

›

▲2

グーデンドラーク

鷹見陸（大井）

4.1倍

-42%

›

△6

シーソーゲーム

小牧太（兵庫）

7.4倍

-15%

›

△4

タガノエスコート

下原理（兵庫）

7.8倍

-47%

›

△9

フォーチュンテラー

永井孝（兵庫）

20.3倍

-22%

›

▽5

フェアリーブルー

田野豊（兵庫）

49.9倍

+24%

›

▽7

ラヴィアン

廣瀬航（兵庫）

96.8倍

+63%

›

▽3

テーオーターナー

川原正（兵庫）

160.3倍

+93%

›

▽11

シトラルテミニ

土方颯（兵庫）

361.2倍

+134%

›

▽1

ハイエストエンド

杉浦健（兵庫）

229.1倍

+46%

›

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