園田 4R 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。

4R 園田競馬場ダ1400m 発走 12:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プレシャスストーン先行	土方颯（兵庫）	実61.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は40走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/01 園田7R 8着/9頭+1.7秒 09/03 園田9R 12着/12頭+2.8秒 08/21 園田9R 8着/9頭+4.3秒 08/06 園田7R 3着/8頭+1.4秒 07/24 園田6R 8着/9頭+1.4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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 6% ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
2	ウィステリアダディ追込	竹村達（兵庫）	実3.9	◎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（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 09/30 園田4R 3着/10頭+1.2秒 09/09 園田3R 2着/10頭+1.6秒 08/26 園田3R 3着/8頭+0.1秒 07/30 園田4R 9着/10頭+1.5秒 07/08 園田7R 6着/9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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 75走で勝率 9% △ 距離適性同距離 70走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.6% (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。
3	ラロワイヤル差し	長尾翼（兵庫）	実15.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場49走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／前走2着）
前5走 09/09 園田1R 2着/10頭+0.8秒 08/13 園田1R 4着/10頭+1.7秒 07/23 園田2R 7着/12頭+1.4秒 07/01 園田7R 4着/7頭 06/10 園田6R 4着/9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 4.3着 × 当競馬場適性 49走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 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	アスクサヴァイバル先行	大山真（兵庫）	実55.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 10/02 園田3R 8着/9頭+1.8秒 08/28 園田4R 8着/9頭+2.1秒 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12頭 06/17 名古屋1R 3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 6.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.4% (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。
5	イービジョンエイト	笹田知（兵庫）	実5.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 08/28 園田6R 9着/9頭+2.2秒 07/30 園田7R 4着/9頭+2.3秒 07/15 園田8R 9着/10頭 06/25 園田8R 4着/8頭+0.0秒 06/11 園田10R 7着/10頭+0.0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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 19.2%) ※ 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	エクスプロラベスト差し	南部楓（兵庫）	実4.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 10/01 園田7R 3着/9頭+0.2秒 09/17 園田4R 5着/8頭+1.1秒 09/04 園田9R 8着/10頭+2.2秒 08/21 園田10R 7着/9頭+1.9秒 08/07 園田8R 5着/9頭+1.7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 5.3着 △ 当競馬場適性 68走で勝率 7% △ 距離適性同距離 68走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 22.7%) ※ 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。
7	プレザンハーバー追込	井上幹（兵庫）	実6.8	△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15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／119日ぶりの実戦）
前5走 06/17 園田11R 9着/10頭+2.0秒 06/03 園田6R 2着/9頭+2.0秒 05/14 園田9R 7着/8頭+2.7秒 04/23 園田8R 8着/9頭+3.5秒 03/25 園田10R 8着/9頭+3.4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 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ ローテーション 119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 11.0% (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。
8	インノータイム自在	永井孝（兵庫）	実78.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/01 園田5R 6着/11頭+3.3秒 09/17 園田4R 8着/8頭+2.8秒 08/26 園田4R 7着/10頭+1.3秒 08/13 園田6R 9着/10頭+3.8秒 07/22 園田9R 9着/11頭+1.0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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 77走で勝率 6% △ 距離適性同距離 47走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +43%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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。
9	クルシファー	佐々世（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／90日ぶりの実戦）
前5走 07/16 園田6R 9着/10頭 07/03 園田9R 7着/12頭 06/18 園田5R 2着/12頭+2.0秒 06/03 園田7R 4着/10頭 05/20 園田5R 9着/12頭+1.0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戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し △ ローテーション 90日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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

ウィステリアダディ

騎手竹村達（兵庫）

3.9倍

AI の勝率25%損益の分かれ目26%

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

◎2

ウィステリアダディ

竹村達（兵庫）

3.9倍

勝率 25%

›

○9

クルシファー

佐々世（兵庫）

3.0倍

勝率 22%

›

▲6

エクスプロラベスト

南部楓（兵庫）

4.4倍

勝率 15%

›

△5

イービジョンエイト

笹田知（兵庫）

5.2倍

勝率 12%

›

△7

プレザンハーバー

井上幹（兵庫）

6.8倍

勝率 11%

›

△3

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

15.6倍

勝率 8%

›

▽1

プレシャスストーン

土方颯（兵庫）

61.3倍

対象外勝率 2%

›

▽4

アスクサヴァイバル

大山真（兵庫）

55.5倍

対象外勝率 2%

›

▽8

インノータイム

永井孝（兵庫）

78.1倍

対象外勝率 2%

›

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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