園田 1R 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。

1R 園田競馬場ダ1400m 発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サクセスカノン差し	川原正（兵庫）	実3.2	◎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（前走3着）
前5走 09/25 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/31 園田4R 8着/9頭+3.9秒 07/10 園田3R 10着/10頭 06/05 園田3R 10着/10頭 01/15 園田6R 6着/10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戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% △ 距離適性同距離 16走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.9% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
2	ミストレビノ差し	高畑皓（兵庫）	実14.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 09/23 園田1R 6着/9頭+1.9秒 09/09 園田3R 8着/10頭+2.5秒 08/26 園田7R 8着/8頭+2.9秒 08/14 園田4R 7着/11頭+1.2秒 07/30 園田4R 8着/10頭+1.4秒
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 45走で勝率 7% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ナヴィゲイター逃げ	長尾翼（兵庫）	実180.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場48走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/25 園田1R 8着/9頭+4.1秒 09/11 園田9R 10着/10頭+2.9秒 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8秒 07/24 園田1R 9着/12頭+1.9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 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 48走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56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 14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 0.3% (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	ダリ逃げ	高橋洸（兵庫）	実57.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場60走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は48走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 09/24 園田6R 12着/12頭+2.4秒 09/04 園田1R 10着/12頭+2.1秒 08/14 園田1R 12着/12頭+2.4秒 07/24 園田4R 10着/12頭+2.1秒 06/25 園田6R 10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 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 60走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 48走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
5	サバイブドーロ	山本咲（兵庫）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 09/25 園田1R 5着/9頭+2.0秒 09/04 園田4R 7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 6.0着 ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 19.0% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ヤシロスマイリー自在	南部楓（兵庫）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/23 園田6R 12着/12頭+2.2秒 09/03 園田6R 4着/12頭+0.3秒 08/21 園田8R 4着/10頭+1.2秒 07/30 園田1R 9着/9頭+3.5秒 07/17 園田1R 9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 6.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
7	ペイルブルードット逃げ	佐々世（兵庫）	実23.0	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 09/23 園田2R 8着/8頭+2.8秒 09/09 園田5R 2着/3頭 08/19 園田2R 8着/9頭+1.2秒 08/06 園田6R 9着/10頭+3.1秒 07/17 園田1R 12着/12頭+2.0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 6.0着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 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	ララアンセストラル逃げ	杉浦健（兵庫）	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 09/16 園田4R 7着/10頭+1.5秒 08/26 園田3R 7着/8頭+2.1秒 08/07 園田5R 8着/9頭+2.5秒 07/16 園田1R 3着/10頭 06/26 園田2R 6着/10頭
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% △ 距離適性同距離 43走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.0% (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。
9	エイシンシャルマン逃げ	塩津璃（兵庫）	実31.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/25 園田1R 9着/9頭+4.7秒 08/19 園田1R 8着/9頭+2.3秒 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1秒 07/09 園田1R 9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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
10	タイキクロニクル先行	廣瀬航（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18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 10/01 園田1R 9着/9頭+2.7秒 09/09 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/20 園田1R 6着/10頭+1.3秒 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0秒 07/16 園田1R 9着/10頭
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 6.3着 × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.4% (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。

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

サクセスカノン

騎手川原正（兵庫）

3.2倍

AI の勝率40%損益の分かれ目31%

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10頭

◎1

サクセスカノン

川原正（兵庫）

3.2倍

勝率 40%

›

○5

サバイブドーロ

山本咲（兵庫）

2.6倍

勝率 19%

›

▲8

ララアンセストラル

杉浦健（兵庫）

4.6倍

勝率 16%

›

△10

タイキクロニクル

廣瀬航（兵庫）

7.8倍

勝率 9%

›

△6

ヤシロスマイリー

南部楓（兵庫）

16.8倍

勝率 7%

›

△2

ミストレビノ

高畑皓（兵庫）

14.8倍

勝率 4%

›

×7

ペイルブルードット

佐々世（兵庫）

23.0倍

勝率 2%

›

×9

エイシンシャルマン

塩津璃（兵庫）

31.0倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ダリ

高橋洸（兵庫）

57.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ナヴィゲイター

長尾翼（兵庫）

180.7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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