園田 1R 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。

1R 園田競馬場ダ1230m 発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ルヴァロワール	吉村智（兵庫）	実1.4	◎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12走で勝率33%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/02 園田3R 10着/12頭 06/11 園田9R 2着/9頭 05/22 園田5R 1着/9頭 01/08 園田9R 2着/10頭+0.1秒 12/16 園田6R 1着/12頭勝利
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 12走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 106日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.4% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
2	バークエム差し	塩津璃（兵庫）	実52.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場21走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 10/02 園田12R 5着/12頭+0.8秒 09/18 園田3R 3着/3頭 09/02 園田2R 3着/9頭+0.5秒 08/20 園田3R 6着/8頭+0.7秒 08/05 園田5R 4着/12頭+0.3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 3.7着 × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	アスクヴレーヴモア逃げ	杉浦健（兵庫）	実19.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場18走で勝率44%と適性高／同馬場状態で勝率38%）
前5走 09/25 園田3R 9着/9頭+2.4秒 06/10 園田5R 7着/12頭 05/15 園田7R 5着/10頭+1.4秒 04/14 園田5R 4着/12頭+1.8秒 03/26 園田8R 4着/10頭+0.9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 7.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 18走で勝率 44% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 38% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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	ヌーヴォルミエール差し	山本太（兵庫）	実90.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/02 園田12R 4着/12頭+0.7秒 09/10 園田6R 4着/10頭+0.9秒 08/20 園田3R 4着/8頭+0.5秒 08/05 園田5R 8着/12頭+1.3秒 07/23 園田4R 7着/12頭+1.2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 4.0着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ボトムレス	田野豊（兵庫）	実5.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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3.0着と安定）
前5走 10/02 園田12R 2着/12頭+0.6秒 06/18 園田7R 4着/12頭 05/28 園田9R 3着/9頭 05/04 園田4R 8着/10頭+2.0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 3.0着 (安定) × 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 16% ○ 前走実績前走 2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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
6	スパークロス差し	廣瀬航（兵庫）	実55.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 09/11 園田10R 5着/10頭+1.3秒 08/28 園田5R 4着/9頭+2.1秒 08/07 園田7R 8着/8頭+1.6秒 07/10 園田9R 7着/10頭 06/25 園田12R 7着/12頭+1.0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戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (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	キモンキャリントン先行	山本咲（兵庫）	実29.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 10/01 園田5R 8着/11頭+3.4秒 06/03 園田12R 8着/12頭 05/14 園田5R 4着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 3着/8頭+0.9秒 04/08 園田7R 2着/10頭+0.7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 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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	モンサンヴェロニカ差し	川原正（兵庫）	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 09/25 園田7R 3着/11頭+0.3秒 09/10 園田12R 3着/10頭+0.7秒 05/29 園田8R 8着/8頭+0.0秒 05/07 園田12R 10着/12頭+1.2秒 04/14 園田9R 5着/11頭+1.6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 4.7着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 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	ワローテル自在	佐々世（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/02 園田12R 6着/12頭+0.9秒 09/16 園田12R 2着/11頭+0.1秒 08/28 園田6R 7着/9頭+1.5秒 08/07 園田10R 7着/9頭+1.5秒 07/22 園田12R 7着/12頭+0.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 9% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。

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

ルヴァロワール

騎手吉村智（兵庫）

1.4倍

AI の勝率51%損益の分かれ目71%

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

◎1

ルヴァロワール

吉村智（兵庫）

1.4倍

勝率 51%

›

○5

ボトムレス

田野豊（兵庫）

5.0倍

勝率 17%

›

▲8

モンサンヴェロニカ

川原正（兵庫）

7.1倍

勝率 15%

›

△3

アスクヴレーヴモア

杉浦健（兵庫）

19.1倍

勝率 6%

›

△9

ワローテル

佐々世（兵庫）

9.5倍

勝率 5%

›

△7

キモンキャリントン

山本咲（兵庫）

29.0倍

勝率 2%

›

▽6

スパークロス

廣瀬航（兵庫）

55.1倍

対象外勝率 2%

›

▽2

バークエム

塩津璃（兵庫）

52.9倍

対象外勝率 1%

›

▽4

ヌーヴォルミエール

山本太（兵庫）

90.3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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