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1400m 発走 14:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブラックアスラーダ先行	山本太（兵庫）	実81.5	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/08 園田4R 10着/10頭+2.8秒 09/24 園田1R 9着/9頭+2.6秒 09/02 園田4R 7着/10頭+5.3秒 08/21 園田1R 8着/10頭+2.5秒 08/05 園田1R 8着/10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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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。
2	エイシンシャルマン逃げ	塩津璃（兵庫）	実67.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場30走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/09 園田1R 9着/10頭+4.0秒 09/25 園田1R 9着/9頭+4.7秒 08/19 園田1R 8着/9頭+2.3秒 08/06 園田1R 8着/9頭+2.7秒 07/22 園田1R 6着/11頭+2.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 30走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
3	ハワイアンセーラ先行	土方颯（兵庫）	実63.5	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田4R 5着/10頭+1.5秒 09/24 園田1R 5着/9頭+1.1秒 09/10 園田1R 9着/10頭+2.0秒 08/27 園田1R 8着/9頭+2.2秒 08/13 園田1R 7着/10頭+3.5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 6.3着 × 当競馬場適性 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +3%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
4	ユウバエ逃げ	佐々世（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場73走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し）
前5走 10/09 園田12R 6着/12頭+1.7秒 09/24 園田3R 6着/10頭+0.7秒 09/09 園田3R 4着/10頭+2.0秒 08/14 園田3R 3着/10頭+0.8秒 07/31 園田4R 3着/9頭+1.5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 5.3着 × 当競馬場適性 73走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	メイショウマサカリ	南部楓（兵庫）	実6.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／77日ぶりの実戦）
前5走 08/07 園田5R 2着/9頭+0.3秒 07/24 園田2R 3着/3頭 07/08 園田3R 8着/9頭 06/17 園田2R 6着/10頭+4.0秒 06/03 園田2R 5着/10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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% △ 距離適性同距離 48走で勝率 8% △ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 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。
6	キャノンボール	吉村智（兵庫）	実1.2	◎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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 68.2% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	アウトサイドベット追込	小谷哲（兵庫）	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場34走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 10/07 園田2R 6着/9頭+1.2秒 09/02 園田7R 3着/10頭+1.3秒 08/21 園田4R 5着/10頭+1.5秒 08/07 園田5R 4着/9頭+0.8秒 07/01 園田2R 2着/7頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 34走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 31走で勝率 6% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
8	カヤコ差し	山本咲（兵庫）	実19.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し）
前5走 09/30 園田1R 4着/10頭+1.3秒 09/17 園田1R 3着/8頭+1.3秒 08/27 園田1R 5着/9頭+0.8秒 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10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戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ ローテーション 23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 4.9% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	ゴールドプレミアム自在	永井孝（兵庫）	実78.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 09/09 園田3R 9着/10頭+2.5秒 08/19 園田4R 7着/9頭+1.5秒 07/29 園田2R 2着/10頭+0.0秒 06/18 園田2R 2着/10頭 06/04 園田1R 3着/10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 6.0着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (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。
10	ワンダーエルピス先行	高橋洸（兵庫）	実102.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は15走で勝ち無し）
前5走 10/07 園田1R 5着/8頭+1.2秒 09/17 園田1R 5着/8頭+1.8秒 09/03 園田2R 5着/10頭+0.6秒 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9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戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。

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

キャノンボール

騎手吉村智（兵庫）

1.2倍

AI の勝率68%損益の分かれ目83%

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10頭

◎6

キャノンボール

吉村智（兵庫）

1.2倍

勝率 68%

›

○5

メイショウマサカリ

南部楓（兵庫）

6.0倍

勝率 11%

›

▲4

ユウバエ

佐々世（兵庫）

6.5倍

勝率 7%

›

△8

カヤコ

山本咲（兵庫）

19.5倍

勝率 5%

›

△7

アウトサイドベット

小谷哲（兵庫）

27.6倍

勝率 4%

›

△3

ハワイアンセーラ

土方颯（兵庫）

63.5倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ゴールドプレミアム

永井孝（兵庫）

78.6倍

対象外勝率 1%

›

▽2

エイシンシャルマン

塩津璃（兵庫）

67.1倍

対象外勝率 1%

›

▽10

ワンダーエルピス

高橋洸（兵庫）

102.3倍

対象外勝率 1%

›

×1

ブラックアスラーダ

山本太（兵庫）

81.5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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