園田 2R 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。

2R 園田競馬場ダ1400m 発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タイキクロニクル先行	廣瀬航（兵庫）	実85.6	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/09 園田1R 2着/10頭+0.1秒 10/01 園田1R 9着/9頭+2.7秒 09/09 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/20 園田1R 6着/10頭+1.3秒 08/06 園田1R 3着/9頭+1.0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 5.0着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) +323%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.9% (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	カクヘン逃げ	吉村智（兵庫）	実1.1	◎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8走で勝率25%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 10/09 園田8R 2着/10頭+0.3秒 09/24 園田7R 3着/10頭+1.6秒 05/20 園田9R 3着/12頭 04/30 園田10R 1着/8頭勝利 04/07 園田3R 1着/10頭勝利
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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 50.9% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	ラブユーサクラ差し	田野豊（兵庫）	実12.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/02 園田3R 6着/9頭+0.9秒 09/10 園田5R 3着/10頭+1.7秒 08/20 園田5R 5着/10頭+0.7秒 07/29 園田4R 2着/10頭+1.2秒 07/10 園田3R 3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戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 71走で勝率 8% △ 距離適性同距離 64走で勝率 9% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 8.3%) ※ 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。
4	フェイスナイン逃げ	塩津璃（兵庫）	実232.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場69走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は56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8R 8着/10頭+2.5秒 09/25 園田3R 8着/9頭+2.3秒 09/11 園田10R 10着/10頭+2.7秒 08/19 園田9R 5着/9頭+1.4秒 08/05 園田8R 8着/9頭+3.6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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 69走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56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) +102%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
5	カネトシクラッチ逃げ	小谷哲（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/09 園田12R 5着/12頭+1.5秒 09/25 園田3R 7着/9頭+1.8秒 09/04 園田7R 2着/10頭+0.0秒 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% ※ 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	モイエンド逃げ	杉浦健（兵庫）	実323.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/15 園田7R 10着/10頭+3.0秒 09/02 園田5R 11着/12頭+3.8秒 08/13 園田6R 10着/10頭+5.8秒 12/18 船橋2R 8着/10頭+2.9秒 11/30 船橋2R 6着/8頭+1.7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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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	パサデナドリーム逃げ	佐々世（兵庫）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 10/01 園田3R 2着/3頭 04/22 園田5R 4着/11頭+0.6秒 04/02 園田5R 2着/10頭+1.0秒 01/02 園田7R 8着/12頭+1.0秒 12/17 園田6R 4着/10頭+0.3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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 22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 13.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
8	メタルメタリカ逃げ	高畑皓（兵庫）	実110.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場52走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は39走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田5R 6着/9頭+2.0秒 09/24 園田3R 3着/10頭+0.2秒 09/11 園田1R 3着/8頭+0.5秒 09/02 園田2R 7着/9頭+1.3秒 08/20 園田3R 5着/8頭+0.5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 4.0着 × 当競馬場適性 52走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 39走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +129%（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: 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。
9	メエメエ	笹川翼（大井）	実9.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（128日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 06/17 園田11R 6着/10頭 05/22 園田3R 5着/7頭+0.0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 5.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) △ ローテーション 128日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.2% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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。
10	ベーディーナ自在	井上幹（兵庫）	実228.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均11.0着と低調）
前5走 10/09 園田8R 10着/10頭+3.3秒 09/18 園田1R 12着/12頭+2.4秒 09/02 園田1R 11着/12頭+1.4秒 04/03 川崎7R 9着/10頭+2.8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 11.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +263%（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: 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。

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

カクヘン

騎手吉村智（兵庫）

1.1倍

AI の勝率51%損益の分かれ目91%

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

◎2

カクヘン

吉村智（兵庫）

1.1倍

勝率 51%

›

○9

メエメエ

笹川翼（大井）

9.8倍

勝率 13%

›

▲7

パサデナドリーム

佐々世（兵庫）

6.8倍

勝率 13%

›

△5

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

—

勝率 7%

›

△3

ラブユーサクラ

田野豊（兵庫）

12.1倍

勝率 5%

›

△1

タイキクロニクル

廣瀬航（兵庫）

85.6倍

対象外勝率 5%

›

▽8

メタルメタリカ

高畑皓（兵庫）

110.5倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ベーディーナ

井上幹（兵庫）

228.7倍

対象外勝率 2%

›

▽4

フェイスナイン

塩津璃（兵庫）

232.8倍

対象外勝率 1%

›

▽6

モイエンド

杉浦健（兵庫）

323.6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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