園田 8R 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。

8R 園田競馬場ダ1400m 発走 18:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ベーディーナ差し	井上幹（兵庫）	実307.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.7着と低調）
前5走 09/18 園田1R 12着/12頭+2.4秒 09/02 園田1R 11着/12頭+1.4秒 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 10.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12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) +68%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
2	シェナスカイ先行	廣瀬航（兵庫）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 09/23 園田3R 4着/9頭+1.6秒 09/03 園田12R 11着/12頭+2.4秒 08/12 園田6R 3着/10頭+1.4秒 07/29 園田7R 4着/10頭+0.9秒 07/09 園田5R 3着/10頭+0.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
3	ヴァイスリヒト先行	田野豊（兵庫）	実18.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場82走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し）
前5走 09/24 園田7R 5着/10頭+1.8秒 09/10 園田5R 7着/10頭+2.5秒 08/21 園田12R 6着/10頭+1.2秒 07/31 園田5R 2着/9頭+0.5秒 07/17 園田5R 2着/10頭+1.0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 6.0着 × 当競馬場適性 82走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
4	シューペルブリアン追込	松木大（兵庫）	実27.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 09/16 園田6R 3着/10頭+0.3秒 08/28 園田4R 6着/9頭+0.9秒 08/12 園田5R 7着/10頭+1.0秒 07/10 園田9R 8着/10頭 06/26 園田7R 9着/11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 5.3着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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	ノリウッドテール逃げ	下原理（兵庫）	実5.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（127日ぶりの実戦）
前5走 06/04 園田7R 8着/10頭 05/20 園田6R 2着/12頭 05/05 園田7R 3着/10頭+0.3秒 04/28 園田6R 2着/10頭+0.0秒 04/16 園田6R 3着/8頭+0.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 21走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
6	オールザレイジ逃げ	山本咲（兵庫）	実4.3	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/17 園田4R 2着/8頭+0.2秒 06/03 園田9R 7着/10頭+6.0秒 05/15 園田9R 3着/10頭+0.6秒 04/21 園田3R 2着/9頭+0.2秒 03/31 園田9R 3着/9頭+0.2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 4.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
7	グッドホース自在	小谷哲（兵庫）	実283.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 09/23 園田3R 8着/9頭+2.8秒 09/10 園田5R 9着/10頭+3.4秒 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9秒 07/09 園田9R 6着/9頭 06/26 園田6R 6着/10頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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	ラムセスノムスメ逃げ	小谷周（兵庫）	実109.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（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／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 09/24 園田4R 9着/10頭+2.0秒 09/04 園田9R 9着/10頭+3.2秒 08/21 園田10R 9着/9頭+2.8秒 07/29 園田9R 9着/9頭+2.5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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 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) +37%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
9	カクヘン逃げ	吉村智（兵庫）	実1.7	◎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（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/24 園田7R 3着/10頭+1.6秒 05/20 園田9R 3着/12頭 04/30 園田10R 1着/8頭勝利 04/07 園田3R 1着/10頭勝利 01/15 園田2R 2着/11頭+0.3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 7走で勝率 29% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 50.9% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
10	フェイスナイン逃げ	南部楓（兵庫）	実97.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場68走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し）
前5走 09/25 園田3R 8着/9頭+2.3秒 09/11 園田10R 10着/10頭+2.7秒 08/19 園田9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6秒 07/22 園田2R 7着/9頭+2.9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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 68走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55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) +20%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。

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

カクヘン

騎手吉村智（兵庫）

1.7倍

AI の勝率51%損益の分かれ目59%

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

◎9

カクヘン

吉村智（兵庫）

1.7倍

勝率 51%

›

○6

オールザレイジ

山本咲（兵庫）

4.3倍

勝率 18%

›

▲5

ノリウッドテール

下原理（兵庫）

5.8倍

勝率 11%

›

△2

シェナスカイ

廣瀬航（兵庫）

6.5倍

勝率 8%

›

△3

ヴァイスリヒト

田野豊（兵庫）

18.5倍

勝率 5%

›

△4

シューペルブリアン

松木大（兵庫）

27.4倍

勝率 4%

›

▽8

ラムセスノムスメ

小谷周（兵庫）

109.2倍

対象外勝率 1%

›

▽10

フェイスナイン

南部楓（兵庫）

97.8倍

対象外勝率 1%

›

▽7

グッドホース

小谷哲（兵庫）

283.5倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ベーディーナ

井上幹（兵庫）

307.7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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