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 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブリングジョイ	高橋洸（兵庫）	実7.5	△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12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 09/30 園田7R 5着/9頭+1.3秒 08/06 園田5R 4着/10頭+2.0秒 07/17 園田6R 2着/10頭 06/26 園田4R 6着/8頭 06/05 園田5R 9着/9頭+0.0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 3.7着 × 当競馬場適性 12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 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 13.3%) ※ 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	ウインソラネル追込	杉浦健（兵庫）	実3.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/25 園田3R 1着/9頭勝利 09/02 園田12R 11着/12頭+5.0秒 08/12 園田6R 10着/10頭+5.4秒 07/23 園田8R 9着/10頭+2.4秒 07/02 園田9R 8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 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 19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 25.7% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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	クアトロフォルトナ差し	小牧太（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（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 10/02 園田5R 7着/8頭+1.8秒 09/17 園田12R 6着/12頭+1.7秒 08/05 園田5R 1着/12頭勝利 07/22 園田4R 2着/12頭+0.1秒 07/03 園田4R 2着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 35.9% (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。
4	ブルヴェール先行	土方颯（兵庫）	実71.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/30 園田1R 1着/10頭勝利 09/11 園田1R 7着/8頭+3.4秒 03/17 園田1R 7着/10頭+1.6秒 10/16 園田5R 2着/12頭+0.1秒 09/24 園田2R 7着/9頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 39走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 35走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
5	スーパークール先行	渡瀬和（兵庫）	実28.8	△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5走 09/24 園田5R 6着/10頭+2.4秒 08/28 園田3R 6着/9頭+2.5秒 08/07 園田6R 1着/9頭勝利 07/16 園田2R 4着/10頭 06/25 園田5R 8着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39% (妙味あり) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	フレーヴォ逃げ	佐々世（兵庫）	実51.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/16 園田2R 7着/8頭+2.0秒 09/04 園田6R 8着/10頭+3.4秒 08/12 園田2R 1着/10頭勝利 08/07 園田4R 9着/9頭+2.7秒 07/10 園田3R 8着/10頭+3.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 79走で勝率 5% △ 距離適性同距離 67走で勝率 6% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	リリーパーク先行	塩津璃（兵庫）	実4.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 09/30 園田7R 3着/9頭+0.7秒 09/11 園田8R 1着/3頭 08/27 園田2R 3着/9頭+1.8秒 08/12 園田2R 4着/10頭+0.8秒 07/23 園田4R 4着/12頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (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。
8	ニシノガランテ自在	南部楓（兵庫）	実29.5	▽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5走 09/30 園田5R 6着/11頭+2.7秒 08/28 園田9R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (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。
9	マリーナサンライズ自在	永井孝（兵庫）	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/01 園田8R 4着/9頭+0.4秒 09/10 園田12R 1着/10頭勝利 08/21 園田6R 8着/8頭+1.3秒 08/07 園田10R 8着/9頭+1.6秒 07/29 園田9R 4着/9頭+1.2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 37走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 12走で勝ち無し × 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 10.1% (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。

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

クアトロフォルトナ

騎手小牧太（兵庫）

3.2倍

AI の勝率36%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9頭

◎3

クアトロフォルトナ

小牧太（兵庫）

3.2倍

勝率 36%

›

○2

ウインソラネル

杉浦健（兵庫）

3.4倍

勝率 26%

›

▲7

リリーパーク

塩津璃（兵庫）

4.0倍

勝率 11%

›

△9

マリーナサンライズ

永井孝（兵庫）

5.8倍

勝率 10%

›

△1

ブリングジョイ

高橋洸（兵庫）

7.5倍

勝率 6%

›

△5

スーパークール

渡瀬和（兵庫）

28.8倍

勝率 5%

›

▽8

ニシノガランテ

南部楓（兵庫）

29.5倍

勝率 4%

›

▽4

ブルヴェール

土方颯（兵庫）

71.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

フレーヴォ

佐々世（兵庫）

51.6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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