園田 12R 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。

12R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シンギタイ	松木大（兵庫）	実6.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調）
前5走 09/16 園田8R 4着/8頭+0.4秒 08/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 ― ― ―
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 50% (絶好調) ○ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	サノノロンドン逃げ	高畑皓（兵庫）	実159.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/10 園田11R 4着/11頭+0.8秒 08/24 名古屋8R 10着/12頭+1.9秒 07/31 名古屋8R 10着/11頭+2.6秒 07/02 名古屋8R 12着/12頭+4.0秒 06/04 名古屋5R 2着/12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 8.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 8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 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (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。
3	スマイルクラーク	田野豊（兵庫）	実4.6	△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28走で勝率29%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／同馬場状態で勝率50%）
前5走 09/04 園田11R 1着/12頭勝利 08/05 園田11R 5着/10頭+0.3秒 07/15 園田10R 2着/9頭 06/10 園田12R 1着/12頭 05/21 園田9R 3着/8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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 28走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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。
4	トップオブザライン	竹村達（兵庫）	実21.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/18 園田11R 7着/9頭+2.3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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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	ビジュードネージュ逃げ	小谷周（兵庫）	実109.5	▽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25%と適性高）
前5走 09/10 園田11R 6着/11頭+1.3秒 08/12 園田11R 6着/8頭+1.0秒 07/23 園田11R 8着/8頭+1.7秒 09/17 園田10R 1着/8頭勝利 ―
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 6.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +217% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
6	エイシンビリオン	杉浦健（兵庫）	実5.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	ヴォラヴィア逃げ	塩津璃（兵庫）	実215.7	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/16 園田8R 8着/8頭+3.6秒 08/12 園田11R 8着/8頭+2.5秒 07/24 園田9R 4着/6頭+1.7秒 07/03 園田10R 10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 6.7着 × 当競馬場適性 4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 4% (やや苦戦) ○ 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
8	ラブミーメアリー差し	吉村智（兵庫）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 09/10 園田11R 2着/11頭+0.1秒 05/27 園田11R 4着/9頭 05/14 園田10R 1着/8頭勝利 04/29 園田11R 7着/9頭+1.0秒 04/08 園田11R 5着/12頭+0.5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 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.4% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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。
9	ウインオーブ先行	下原理（兵庫）	実8.3	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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11R 1着/11頭勝利 08/20 園田8R 5着/7頭+0.3秒 07/29 園田11R 2着/10頭+0.2秒 07/09 園田8R 6着/7頭 10/08 園田11R 8着/12頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 12.0%) ※ 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。
10	アシャカデュメ追込	川原正（兵庫）	実3.3	◎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（前走3着）
前5走 09/10 園田11R 3着/11頭+0.3秒 08/20 園田8R 2着/7頭+0.1秒 07/29 園田11R 5着/10頭+0.7秒 06/10 園田11R 3着/9頭 05/22 園田8R 2着/5頭+1.0秒
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 3.3着 ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 25.9% (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。
11	トリプルスリル差し	大山真（兵庫）	実192.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田11R 7着/11頭+1.5秒 08/13 園田9R 5着/7頭+2.2秒 07/23 園田11R 3着/8頭+0.5秒 06/25 園田11R 5着/11頭+0.0秒 06/03 園田11R 7着/10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 5.0着 ○ 当競馬場適性 32走で勝率 16% (相性良) ▽ 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 21日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。

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

アシャカデュメ

騎手川原正（兵庫）

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-14%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8ラブミーメアリー

4.9倍

EV +9%

▲6エイシンビリオン

5.4倍

EV -28%

出走馬全11頭

◎10

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

3.3倍

-14%

›

○8

ラブミーメアリー

吉村智（兵庫）

4.9倍

+9%

›

▲6

エイシンビリオン

杉浦健（兵庫）

5.4倍

-28%

›

△3

スマイルクラーク

田野豊（兵庫）

4.6倍

-50%

›

△9

ウインオーブ

下原理（兵庫）

8.3倍

-29%

›

△1

シンギタイ

松木大（兵庫）

6.3倍

-46%

›

▽4

トップオブザライン

竹村達（兵庫）

21.6倍

›

▽5

ビジュードネージュ

小谷周（兵庫）

109.5倍

+217%

›

▽2

サノノロンドン

高畑皓（兵庫）

159.5倍

+126%

›

▽11

トリプルスリル

大山真（兵庫）

192.1倍

+100%

›

▽7

ヴォラヴィア

塩津璃（兵庫）

215.7倍

+62%

›

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