園田 10R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

10R 園田競馬場ダ1400m 発走 15:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナッシングベター差し推奨	永井孝（兵庫）	実16.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+72%の中穴候補（前走3着で力を示す／95日の休養を経て臨戦態勢）
前5走 07/18 315R 3着/11頭+0.5秒 07/04 315R 5着/10頭+1.0秒 06/20 317R 2着/10頭+0.5秒 06/07 318R 2着/9頭+2.0秒 05/24 317R 4着/9頭+2.6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 3.3着 ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 95日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +72% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 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。
2	ワンダーアウメント	井上幹（兵庫）	実241.4	▽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 09/04 園田4R 1着/10頭勝利 08/14 園田3R 9着/10頭+2.9秒 07/17 園田5R 9着/10頭 06/10 園田6R 9着/9頭 05/21 園田7R 10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 38走で勝率 11% △ 距離適性同距離 29走で勝率 10% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59%（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: 0.4%) ※ 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	アロンジカフェ追込	長尾翼（兵庫）	実21.6	△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／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 園田3R 1着/3頭 09/03 園田7R 4着/9頭+0.5秒 08/14 園田4R 3着/11頭+0.2秒 07/23 園田5R 3着/12頭+0.1秒 07/01 園田6R 8着/12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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	ミコカスターニャ先行	田野豊（兵庫）	実2.1	◎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14走で勝率29%と適性高／同距離帯14走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/30 園田4R 1着/10頭勝利 09/09 園田4R 6着/10頭+1.4秒 05/13 園田4R 4着/10頭+1.0秒 04/21 園田2R 3着/9頭+0.9秒 03/31 園田8R 4着/10頭+0.7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 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 29% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.9% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	グルーヴグルーヴ追込	渡瀬和（兵庫）	実32.0	△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 10/09 園田7R 1着/10頭勝利 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
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 14走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +100%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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。
6	ペイシャメダリスト逃げ	佐々世（兵庫）	実57.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場9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 09/30 園田5R 9着/11頭+4.1秒 09/17 園田12R 9着/12頭+2.8秒 09/03 園田1R 3着/12頭+0.6秒 07/08 園田5R 8着/10頭+0.0秒 06/18 園田4R 3着/10頭
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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 9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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +65%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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	ウィスピースノー追込	小谷哲（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/08 園田10R 1着/12頭勝利 09/23 園田3R 3着/9頭+1.4秒 09/16 園田12R 5着/11頭+0.4秒 09/03 園田12R 5着/12頭+0.6秒 08/26 園田5R 8着/10頭+2.1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 32走で勝率 9% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 13.9% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
8	シュライフェ自在	塩津璃（兵庫）	実167.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は29走で勝ち無し）
前5走 10/07 園田7R 6着/9頭+2.6秒 09/24 園田10R 6着/9頭+3.9秒 09/10 園田2R 6着/7頭+3.3秒 08/14 園田5R 3着/10頭+0.4秒 07/29 園田2R 1着/10頭勝利
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 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 29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) +77%（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: 0.6%) ※ 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。
9	ディアマント差し	土方颯（兵庫）	実40.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 09/16 名古屋6R 4着/11頭+1.9秒 09/03 名古屋5R 3着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 4着/12頭+1.4秒 07/29 名古屋12R 5着/12頭+1.9秒 06/30 名古屋5R 1着/11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 3.7着 ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
10	クールブリエ差し	高畑皓（兵庫）	実98.5	▽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 10/01 園田1R 1着/9頭勝利 09/10 園田1R 4着/10頭+0.9秒 08/19 園田1R 4着/9頭+0.9秒 07/29 園田1R 6着/10頭+1.4秒 06/24 園田1R 2着/10頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 58走で勝率 7% △ 距離適性同距離 54走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +29%（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: 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。
11	オーシンエンジェル追込	竹村達（兵庫）	実4.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走2着）
前5走 10/08 園田5R 2着/9頭+0.1秒 09/24 園田4R 2着/10頭+0.2秒 09/09 園田4R 5着/10頭+1.3秒 08/12 園田3R 3着/10頭+1.2秒 07/09 園田7R 4着/9頭
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 31走で勝率 13% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 24% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 11.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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）

買うAI の推奨

ナッシングベター

騎手永井孝（兵庫）

16.4倍

AI の勝率11%損益の分かれ目6%

AI の勝率 11% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 16.4倍）を上回り、期待値 +72% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

的中 100円→1,500円

出走馬全11頭

◎4

ミコカスターニャ

田野豊（兵庫）

2.1倍

勝率 43%

›

○7

ウィスピースノー

小谷哲（兵庫）

2.9倍

勝率 14%

›

▲11

オーシンエンジェル

竹村達（兵庫）

4.1倍

勝率 11%

›

△1

ナッシングベター

永井孝（兵庫）

16.4倍

勝率 11%

›

△5

グルーヴグルーヴ

渡瀬和（兵庫）

32.0倍

対象外勝率 6%

›

△3

アロンジカフェ

長尾翼（兵庫）

21.6倍

勝率 6%

›

▽9

ディアマント

土方颯（兵庫）

40.4倍

対象外勝率 3%

›

▽6

ペイシャメダリスト

佐々世（兵庫）

57.0倍

対象外勝率 3%

›

▽10

クールブリエ

高畑皓（兵庫）

98.5倍

対象外勝率 1%

›

▽8

シュライフェ

塩津璃（兵庫）

167.8倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ワンダーアウメント

井上幹（兵庫）

241.4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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単勝 1 ナッシングベター ¥100 確定15.0倍期待値 +72% 的中1着確定 15.0倍1,500円

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