園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダ1230m 発走 16:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	コメットテイル	小谷哲（兵庫）	実26.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 10/01 園田2R 2着/5頭+0.0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 2.0着 (安定) ○ 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) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
2	ヒナデコルテ差し	南部楓（兵庫）	実2.8	◎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8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/01 園田6R 2着/3頭 09/17 園田2R 2着/7頭+0.2秒 09/04 園田3R 3着/12頭+0.2秒 08/14 園田2R 2着/12頭+0.3秒 07/30 園田8R 3着/6頭+0.7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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 39.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
3	オーガ	山本太（兵庫）	実59.7	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 06/25 園田3R 10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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	ライチャン	永井孝（兵庫）	実57.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／70日ぶりの実戦）
前5走 08/14 園田2R 10着/12頭+6.0秒 07/23 園田3R 3着/3頭 07/17 園田3R 5着/5頭 06/25 園田3R 9着/10頭 05/20 園田3R 4着/4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 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
5	リトルプレーヤー	田野豊（兵庫）	実178.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
6	ウチュウカイゾク	井上幹（兵庫）	実30.4	▽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）
前5走 09/11 園田2R 4着/6頭+0.7秒 08/21 園田2R 5着/6頭+1.8秒 07/31 園田3R 5着/6頭+2.0秒 07/01 園田3R 5着/5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 4.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) × 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 1.7% (オッズ暗示: 3.3%) ※ 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	エルコールハーバー	下原理（兵庫）	実47.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/09 園田2R 3着/6頭 ― ― ― ―
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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
8	スマイルマイニング	松木大（兵庫）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 09/25 園田6R 2着/11頭+0.1秒 09/02 園田3R 3着/6頭+2.2秒 08/05 園田3R 3着/8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 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 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 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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	ウメスイショウ	佐々世（兵庫）	実26.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/07 園田4R 9着/12頭+5.6秒 09/23 園田4R 5着/12頭+2.0秒 09/11 園田2R 5着/6頭+0.7秒 08/27 園田3R 6着/7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 6.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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。
10	アオイノイコロ先行	杉浦健（兵庫）	実6.4	△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6走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 10/07 園田4R 2着/12頭+0.8秒 09/23 園田4R 2着/12頭+0.6秒 09/04 園田3R 7着/12頭+1.4秒 07/30 園田8R 4着/6頭+0.9秒 07/15 園田7R 5着/5頭
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 3.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.2% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
11	スノーウィザード	小牧太（兵庫）	実2.9	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/01 園田6R 3着/3頭 09/03 園田3R 4着/7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 3.5着 ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 3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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.0% (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。
12	ロゼハイスクール	渡瀬和（兵庫）	実17.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 5.8%) ※ 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。

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

ヒナデコルテ

騎手南部楓（兵庫）

2.8倍

AI の勝率39%損益の分かれ目36%

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12頭

◎2

ヒナデコルテ

南部楓（兵庫）

2.8倍

勝率 39%

›

○11

スノーウィザード

小牧太（兵庫）

2.9倍

勝率 24%

›

▲8

スマイルマイニング

松木大（兵庫）

5.6倍

勝率 12%

›

△10

アオイノイコロ

杉浦健（兵庫）

6.4倍

勝率 8%

›

△1

コメットテイル

小谷哲（兵庫）

26.1倍

勝率 4%

›

△12

ロゼハイスクール

渡瀬和（兵庫）

17.3倍

勝率 3%

›

▽9

ウメスイショウ

佐々世（兵庫）

26.8倍

勝率 2%

›

▽7

エルコールハーバー

下原理（兵庫）

47.6倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ウチュウカイゾク

井上幹（兵庫）

30.4倍

対象外勝率 2%

›

▽4

ライチャン

永井孝（兵庫）

57.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

リトルプレーヤー

田野豊（兵庫）

178.4倍

対象外勝率 1%

›

×3

オーガ

山本太（兵庫）

59.7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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