園田 7R 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。

7R 園田競馬場ダ1400m 発走 17:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	シロノクミキョク	佐々世（兵庫）	実32.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場23走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 08/12 園田4R 8着/10頭+2.8秒 07/15 園田3R 2着/7頭+3.0秒 07/03 園田9R 9着/12頭 06/03 園田12R 10着/12頭 05/22 園田7R 5着/8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戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
2	ケンシロウニセイ追込	長尾翼（兵庫）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 09/24 園田3R 5着/10頭+0.5秒 09/10 園田4R 5着/10頭+1.1秒 08/21 園田4R 2着/10頭+0.9秒 08/07 園田4R 4着/9頭+0.5秒 07/23 園田1R 3着/12頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
3	ブロンドエール先行	塩津璃（兵庫）	実3.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/25 園田2R 8着/9頭+2.4秒 07/24 園田1R 2着/12頭+0.8秒 07/09 園田2R 5着/9頭 03/17 園田2R 8着/10頭+1.4秒 01/03 園田5R 5着/12頭+0.5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 5.0着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 30.2% (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。
4	セトノダイヤモンド	永井孝（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（前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 08/07 園田4R 2着/9頭+0.3秒 07/15 園田2R 9着/10頭 06/25 園田2R 5着/10頭 06/05 園田3R 3着/10頭 05/14 園田2R 3着/9頭+0.4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 5.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 39走で勝率 13% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (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。
5	チェリースカヤ追込	高畑皓（兵庫）	実170.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 09/30 園田3R 8着/10頭+1.8秒 09/09 園田8R 7着/9頭+2.4秒 08/26 園田6R 6着/9頭+1.5秒 08/13 園田7R 7着/10頭+0.9秒 07/30 園田6R 11着/12頭+1.6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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20%（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: 0.6%) ※ 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。
6	マイネルトラキア先行	竹村達（兵庫）	実9.2	△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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 09/24 園田7R 8着/10頭+2.6秒 09/04 園田5R 5着/9頭+1.1秒 08/12 園田4R 2着/10頭+1.6秒 04/09 園田9R 4着/8頭+1.3秒 03/26 園田9R 6着/9頭+1.2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 5.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 10.9%) ※ 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。
7	ニシノフォーリーフ先行	南部楓（兵庫）	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場89走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は71走で勝ち無し）
前5走 09/23 園田1R 7着/9頭+2.2秒 08/13 園田1R 5着/10頭+2.2秒 07/30 園田2R 5着/10頭+0.9秒 07/17 園田5R 4着/10頭+1.0秒 07/01 園田2R 3着/7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 5.7着 × 当競馬場適性 89走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 71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 16日の間隔 (理想的) × 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 1.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
8	ピエスダルジャン	廣瀬航（兵庫）	実3.7	◎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 09/23 園田1R 3着/9頭+1.4秒 08/14 園田3R 2着/10頭+0.7秒 07/15 園田2R 7着/10頭+0.0秒 06/24 園田2R 8着/10頭 06/10 園田6R 5着/9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 4.0着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 33.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
9	ジョイブラック自在	小谷哲（兵庫）	実8.8	△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65走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し）
前5走 09/25 園田2R 5着/9頭+1.4秒 09/09 園田1R 9着/10頭+3.4秒 08/21 園田4R 7着/10頭+2.0秒 08/07 園田4R 3着/9頭+0.4秒 07/17 園田5R 5着/10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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 65走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54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 14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 6.2% (オッズ暗示: 11.4%) ※ 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。
10	グルーヴグルーヴ逃げ	渡瀬和（兵庫）	実9.6	×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13走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 09/24 園田6R 8着/12頭+1.9秒 09/10 園田6R 8着/10頭+1.4秒 08/13 園田2R 2着/9頭+0.5秒 07/16 園田5R 3着/11頭 05/07 園田4R 6着/12頭+1.7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 6.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。

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

ピエスダルジャン

騎手廣瀬航（兵庫）

3.7倍

AI の勝率33%損益の分かれ目27%

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

◎8

ピエスダルジャン

廣瀬航（兵庫）

3.7倍

勝率 33%

›

○3

ブロンドエール

塩津璃（兵庫）

3.2倍

勝率 30%

›

▲2

ケンシロウニセイ

長尾翼（兵庫）

6.8倍

勝率 10%

›

△4

セトノダイヤモンド

永井孝（兵庫）

7.4倍

勝率 9%

›

△9

ジョイブラック

小谷哲（兵庫）

8.8倍

勝率 6%

›

△6

マイネルトラキア

竹村達（兵庫）

9.2倍

勝率 4%

›

×10

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

9.6倍

勝率 4%

›

▽7

ニシノフォーリーフ

南部楓（兵庫）

29.8倍

勝率 2%

›

×1

シロノクミキョク

佐々世（兵庫）

32.9倍

対象外勝率 1%

›

▽5

チェリースカヤ

高畑皓（兵庫）

170.7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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