園田 3R 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。

3R 園田競馬場ダ1400m 発走 11:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エギエネス逃げ	笹田知（兵庫）	実37.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／162日ぶりの実戦）
前5走 04/28 園田6R 8着/10頭+2.1秒 04/08 園田4R 3着/10頭+0.7秒 03/25 園田7R 4着/10頭+0.2秒 01/02 園田7R 2着/12頭+0.3秒 12/16 園田5R 7着/12頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
2	イエローキャブ先行	竹村達（兵庫）	実35.4	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/17 園田4R 4着/8頭+0.9秒 08/28 園田5R 9着/9頭+5.6秒 08/06 園田3R 2着/8頭+0.4秒 07/16 園田4R 7着/10頭 07/01 園田5R 4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 5.0着 △ 当競馬場適性 83走で勝率 11% △ 距離適性同距離 48走で勝率 15% ○ 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) +74%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	フェスティーヴォ自在	廣瀬航（兵庫）	実34.0	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 09/18 園田2R 2着/8頭+0.4秒 08/27 園田2R 6着/9頭+2.7秒 08/05 園田4R 7着/10頭+2.8秒 07/16 園田2R 8着/10頭 07/03 園田1R 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 5.0着 △ 当競馬場適性 18走で勝率 6% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
4	ミラクルサーダ自在	山本太（兵庫）	実42.2	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場58走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は53走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/23 園田2R 2着/8頭+0.2秒 09/03 園田2R 3着/10頭+0.2秒 08/13 園田1R 10着/10頭+4.3秒 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5秒 07/10 園田2R 2着/10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 5.0着 × 当競馬場適性 58走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 53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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
5	サンエルサ追込	田野豊（兵庫）	実11.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場59走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/25 園田2R 3着/9頭+1.0秒 08/12 園田3R 4着/10頭+1.5秒 07/22 園田4R 3着/12頭+0.2秒 07/09 園田6R 4着/9頭 06/24 園田2R 4着/10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 3.3着 × 当競馬場適性 59走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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。
6	テーオーニコラス先行	下原理（兵庫）	実12.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/16 園田6R 6着/10頭+0.9秒 08/13 園田8R 8着/10頭+1.8秒 07/22 園田7R 6着/10頭+0.8秒 07/08 園田9R 4着/10頭+0.0秒 03/17 園田10R 12着/12頭+2.7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 6.7着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 19走で勝率 16% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
7	アースグレーザー先行	吉村智（兵庫）	実1.2	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（同馬場状態で勝率33%／125日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/04 園田7R 6着/10頭 05/14 園田7R 2着/10頭+0.1秒 01/14 園田12R 8着/12頭+1.1秒 12/23 園田9R 3着/9頭+0.5秒 12/04 園田12R 3着/12頭+0.2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 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 125日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 62.4% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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。
8	エコロアモーレ逃げ	高畑皓（兵庫）	実172.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 09/16 園田12R 11着/11頭+2.6秒 09/04 園田6R 9着/10頭+3.9秒 08/19 園田7R 9着/9頭+3.9秒 08/05 園田8R 9着/9頭+6.3秒 07/23 園田7R 10着/10頭+6.4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戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 5% △ 距離適性同距離 35走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
9	ナリタセレーノ追込	小谷哲（兵庫）	実7.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/16 園田6R 2着/10頭+0.3秒 08/28 園田10R 8着/10頭+2.7秒 08/12 園田12R 8着/12頭+2.8秒 07/30 園田12R 2着/12頭+0.5秒 07/16 園田7R 7着/9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 6.0着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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）

見送りAI の 1 位の馬

アースグレーザー

騎手吉村智（兵庫）

1.2倍

AI の勝率62%損益の分かれ目83%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全9頭

◎7

アースグレーザー

吉村智（兵庫）

1.2倍

勝率 62%

›

○9

ナリタセレーノ

小谷哲（兵庫）

7.0倍

勝率 15%

›

▲6

テーオーニコラス

下原理（兵庫）

12.4倍

勝率 6%

›

△5

サンエルサ

田野豊（兵庫）

11.8倍

勝率 6%

›

△2

イエローキャブ

竹村達（兵庫）

35.4倍

対象外勝率 5%

›

△3

フェスティーヴォ

廣瀬航（兵庫）

34.0倍

対象外勝率 3%

›

▽1

エギエネス

笹田知（兵庫）

37.5倍

対象外勝率 2%

›

×4

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

42.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

エコロアモーレ

高畑皓（兵庫）

172.0倍

対象外勝率 0%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで。

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