園田 6R 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。

6R 園田競馬場ダ820m 発走 13:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スマッシュヒット追込	高橋洸（兵庫）	実1.8	◎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11走で勝率36%と適性高／同距離帯8走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/25 園田9R 1着/12頭勝利 09/02 園田6R 2着/12頭+0.0秒 08/20 園田10R 2着/3頭 07/04 園田9R 12着/12頭+6.3秒 12/29 園田8R 1着/9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 11走で勝率 36% (得意) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 31.1% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	ディナーラッシュ逃げ推奨	松木大（兵庫）	実19.4	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+77%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率17%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 10/08 園田9R 2着/12頭+0.0秒 09/18 園田8R 1着/3頭 05/04 園田5R 8着/10頭+1.1秒 04/21 園田6R 5着/10頭+0.4秒 04/09 園田12R 6着/12頭+0.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 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% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +77% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (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。
3	モンテジュエル自在	渡瀬和（兵庫）	実113.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯12走で勝率58%／同馬場状態で勝率31%）
前5走 10/01 船橋10R 13着/14頭+3.9秒 08/11 浦和4R 5着/9頭+1.3秒 07/31 川崎9R 4着/12頭+1.4秒 07/14 浦和2R 2着/12頭+2.0秒 06/15 川崎4R 1着/11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 7.3着 (不振) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 58% ◎ 馬場適性同馬場 16走で勝率 31% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 13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) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	ゼラスエフォーツ自在	田野豊（兵庫）	実65.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯15走で勝率27%／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 09/24 園田12R 7着/12頭+1.4秒 09/10 園田10R 6着/12頭+1.0秒 08/14 園田10R 10着/10頭+1.1秒 07/15 園田12R 3着/11頭 06/17 園田10R 4着/9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 7.7着 (不振) ○ 当競馬場適性 22走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 15走で勝率 27% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +75%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	サウンドアンフィニ先行	小谷哲（兵庫）	実35.2	△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10R 5着/9頭+0.6秒 09/16 園田9R 7着/11頭+1.3秒 09/04 園田12R 6着/11頭+0.9秒 08/14 園田10R 6着/10頭+0.7秒 07/24 園田12R 4着/11頭+0.7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 6.0着 △ 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% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +123%（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: 2.8%) ※ 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。
6	キタノセレナード逃げ	小谷周（兵庫）	実299.5	▽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12.0着と低調）
前5走 10/08 園田9R 12着/12頭+1.7秒 09/24 園田12R 12着/12頭+3.2秒 09/10 園田10R 12着/12頭+2.6秒 07/10 園田10R 7着/7頭+0.0秒 06/30 大井11R 8着/12頭+2.8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 12.0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) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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 0.3% (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。
7	アーニャワクワク逃げ	塩津璃（兵庫）	実79.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/01 園田10R 9着/9頭+2.8秒 09/10 園田10R 10着/12頭+1.8秒 08/06 園田12R 12着/12頭+2.5秒 07/22 園田11R 10着/12頭+1.6秒 12/29 園田12R 4着/12頭+0.6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 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) +44%（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。
8	バクレツマホウ逃げ	永井孝（兵庫）	実42.0	▽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5走 10/08 園田9R 7着/12頭+0.5秒 03/26 園田10R 6着/11頭+1.4秒 01/08 園田12R 1着/12頭勝利 12/24 園田8R 2着/11頭+0.3秒 12/02 園田8R 4着/8頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 30走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ○ 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) +73%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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	アングラー差し	佐々世（兵庫）	実9.6	△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38走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田9R 4着/12頭+0.2秒 09/16 園田9R 6着/11頭+1.0秒 09/04 園田12R 8着/11頭+1.0秒 08/14 園田10R 3着/10頭+0.3秒 07/24 園田12R 2着/11頭+0.4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 38走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
10	ソシジ自在	山本咲（兵庫）	実3.2	○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50%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 09/24 園田12R 1着/12頭勝利 09/10 園田10R 4着/12頭+0.6秒 08/19 園田12R 9着/10頭+2.5秒 10/08 園田3R 4着/7頭+0.5秒 09/04 園田3R 1着/9頭勝利
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 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.1% (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。
11	アサメシマエ逃げ	竹村達（兵庫）	実78.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田9R 6着/12頭+0.4秒 09/24 園田12R 5着/12頭+1.1秒 08/20 園田12R 9着/12頭+2.9秒 08/06 園田8R 4着/8頭+1.6秒 07/24 園田8R 8着/9頭+2.4秒
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 6.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 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) +49%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.9% (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。
12	テクノエクスプレス自在	杉浦健（兵庫）	実7.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場38走で勝率26%と適性高／同距離帯29走で勝率28%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/24 園田12R 3着/12頭+0.5秒 09/03 園田5R 2着/11頭+0.2秒 08/13 園田5R 1着/12頭勝利 06/17 園田1R 1着/10頭 05/28 園田4R 7着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 28% ○ 馬場適性同馬場 25走で勝率 28% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。

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

ディナーラッシュ

騎手松木大（兵庫）

19.4倍

AI の勝率9%損益の分かれ目5%

AI の勝率 9% が損益の分かれ目 5%（1 ÷ 19.4倍）を上回り、期待値 +77% 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）

外れ（4着）

出走馬全12頭

◎1

スマッシュヒット

高橋洸（兵庫）

1.8倍

勝率 31%

›

○10

ソシジ

山本咲（兵庫）

3.2倍

勝率 24%

›

▲12

テクノエクスプレス

杉浦健（兵庫）

7.3倍

勝率 13%

›

△2

ディナーラッシュ

松木大（兵庫）

19.4倍

勝率 9%

›

△5

サウンドアンフィニ

小谷哲（兵庫）

35.2倍

対象外勝率 6%

›

△9

アングラー

佐々世（兵庫）

9.6倍

勝率 5%

›

▽8

バクレツマホウ

永井孝（兵庫）

42.0倍

対象外勝率 4%

›

▽4

ゼラスエフォーツ

田野豊（兵庫）

65.5倍

対象外勝率 3%

›

▽11

アサメシマエ

竹村達（兵庫）

78.1倍

対象外勝率 2%

›

▽7

アーニャワクワク

塩津璃（兵庫）

79.1倍

対象外勝率 2%

›

▽3

モンテジュエル

渡瀬和（兵庫）

113.7倍

対象外勝率 1%

›

▽6

キタノセレナード

小谷周（兵庫）

299.5倍

対象外勝率 0%

›

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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このレースの推奨馬券　AI 期待値プラス判定

単勝 2 ディナーラッシュ ¥100 実19.4倍期待値 +77% 不的中4着単勝 19.4倍

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