園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダ1400m 発走 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リンガスウォリアー	土方颯（兵庫）	実25.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/18 園田5R 3着/8頭+0.2秒 08/28 園田2R 1着/3頭 08/12 園田3R 2着/10頭+0.5秒 07/16 園田2R 5着/10頭 06/25 園田12R 12着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% △ 距離適性同距離 58走で勝率 5% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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	リゴートゥー差し	廣瀬航（兵庫）	実10.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/16 園田2R 2着/8頭+0.2秒 08/20 園田5R 1着/10頭勝利 07/30 園田4R 3着/10頭+0.7秒 07/09 園田6R 2着/9頭 06/17 園田2R 5着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 61走で勝率 7% △ 距離適性同距離 55走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 9.2%) ※ 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。
3	グランワールド	佐々世（兵庫）	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（93日ぶりの実戦）
前5走 07/08 川崎6R 7着/11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 7.0着 (不振) △ ローテーション 93日休養明け × 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 15.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
4	サイレントワルツ	高橋洸（兵庫）	実203.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/23 園田7R 9着/10頭+3.9秒 09/10 園田2R 7着/7頭+4.4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 8.0着 (不振) ○ 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) +35%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
5	エルヴィオラ	山本咲（兵庫）	実127.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/25 園田12R 9着/12頭+3.4秒 ― ― ― ―
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 9.0着 (不振) ○ 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) +86%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ヴィオマージュ先行	山本太（兵庫）	実54.1	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/25 園田10R 4着/12頭+0.9秒 09/11 園田4R 4着/7頭+2.3秒 08/28 園田3R 7着/9頭+3.0秒 08/13 園田6R 8着/10頭+2.4秒 07/24 園田2R 1着/3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 5.0着 △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 65走で勝率 6% ○ 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) +69%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。
7	ジャスティンゴッホ	吉村智（兵庫）	実1.6	◎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（騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.9% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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	テラシエスタ	小牧太（兵庫）	実3.9	○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34%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。

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

ジャスティンゴッホ

騎手吉村智（兵庫）

1.6倍

AI の勝率52%損益の分かれ目62%

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8頭

◎7

ジャスティンゴッホ

吉村智（兵庫）

1.6倍

勝率 52%

›

○8

テラシエスタ

小牧太（兵庫）

3.9倍

勝率 19%

›

▲3

グランワールド

佐々世（兵庫）

4.0倍

勝率 16%

›

△2

リゴートゥー

廣瀬航（兵庫）

10.9倍

勝率 4%

›

△1

リンガスウォリアー

土方颯（兵庫）

25.4倍

勝率 4%

›

△6

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

54.1倍

対象外勝率 3%

›

▽5

エルヴィオラ

山本咲（兵庫）

127.2倍

対象外勝率 1%

›

▽4

サイレントワルツ

高橋洸（兵庫）

203.6倍

対象外勝率 1%

›

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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