園田 9R 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。

9R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ820m 発走 19:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	サンウイキョウ逃げ	佐々世（兵庫）	実2.3	◎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13走で勝率62%と適性高／同距離帯5走で勝率60%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 09/17 園田10R 1着/12頭勝利 05/29 園田11R 5着/11頭 05/05 園田10R 3着/11頭+0.2秒 04/16 園田10R 1着/12頭勝利 03/26 園田10R 1着/11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 13走で勝率 62% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ◎ 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) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 62.9% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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。
2	ビスケット逃げ	板野央（兵庫）	実172.4	▽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10.0着と低調）
前5走 09/30 園田9R 7着/9頭+3.2秒 09/16 園田11R 12着/12頭+8.9秒 09/04 園田11R 11着/12頭+6.1秒 04/15 浦和4R 10着/11頭+2.6秒 03/29 浦和4R 4着/12頭+0.3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 10.0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 ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) 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。
3	スピネーカー追込	井上幹（兵庫）	実13.5	△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25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 園田11R 5着/12頭+0.8秒 09/18 園田9R 10着/10頭+3.6秒 08/28 園田12R 1着/12頭勝利 08/06 園田11R 3着/12頭+0.2秒 06/29 船橋10R 8着/8頭+5.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。
4	フィオリーノ追込	南部楓（兵庫）	実4.6	△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26走で勝率27%と適性高／同距離帯24走で勝率29%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/17 園田10R 2着/12頭+0.0秒 08/14 園田10R 1着/10頭勝利 07/30 園田10R 4着/12頭+1.1秒 07/15 園田12R 2着/11頭 06/17 園田9R 3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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 26走で勝率 27% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 29% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ワンボイス差し	永井孝（兵庫）	実84.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/09 園田11R 11着/12頭+1.6秒 04/21 園田10R 5着/8頭+1.0秒 04/08 園田11R 2着/12頭+0.3秒 03/25 園田11R 3着/9頭+0.5秒 03/17 園田11R 4着/10頭+1.1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 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 11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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
6	ギフトバスケット自在	笹田知（兵庫）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/09 園田11R 6着/12頭+0.9秒 08/26 園田12R 1着/12頭勝利 08/14 園田10R 4着/10頭+0.4秒 07/30 園田10R 1着/12頭勝利 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.5% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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	カンタウッドテール逃げ	塩津璃（兵庫）	実19.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/09 園田11R 7着/12頭+1.0秒 09/18 園田9R 8着/10頭+1.9秒 09/02 園田10R 6着/8頭+1.2秒 08/06 園田11R 8着/12頭+1.1秒 07/16 園田12R 10着/12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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 49走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	ルヴァンヴェール逃げ	渡瀬和（兵庫）	実77.6	▽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 09/24 園田11R 9着/12頭+2.1秒 09/10 園田8R 6着/8頭+1.7秒 08/14 園田7R 1着/10頭勝利 07/15 園田12R 7着/11頭 07/01 園田12R 5着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.5% (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。
9	ミニフィーユ差し	下原理（兵庫）	実7.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯6走で勝率33%）
前5走 09/30 園田9R 4着/9頭+0.6秒 09/10 園田8R 4着/8頭+0.9秒 07/16 園田12R 5着/12頭 05/22 園田11R 12着/12頭 05/04 園田12R 1着/11頭勝利
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 4.3着 ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 13.2%) ※ 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	カレンマウラー先行	小谷哲（兵庫）	実204.7	▽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／直近3走平均11.7着と低調）
前5走 10/09 園田11R 10着/12頭+1.6秒 09/16 大井6R 11着/11頭+6.3秒 09/01 大井9R 14着/14頭+6.7秒 08/12 大井6R 9着/12頭+2.6秒 07/21 大井8R 10着/11頭+3.5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 11.7着 (不振) × 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) ○ 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 0.3% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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。

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

サンウイキョウ

騎手佐々世（兵庫）

2.3倍

AI の勝率63%損益の分かれ目43%

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

◎1

サンウイキョウ

佐々世（兵庫）

2.3倍

勝率 63%

›

○6

ギフトバスケット

笹田知（兵庫）

3.1倍

勝率 12%

›

▲9

ミニフィーユ

下原理（兵庫）

7.6倍

勝率 9%

›

△4

フィオリーノ

南部楓（兵庫）

4.6倍

勝率 6%

›

△3

スピネーカー

井上幹（兵庫）

13.5倍

勝率 4%

›

△7

カンタウッドテール

塩津璃（兵庫）

19.0倍

勝率 3%

›

▽8

ルヴァンヴェール

渡瀬和（兵庫）

77.6倍

対象外勝率 2%

›

▽5

ワンボイス

永井孝（兵庫）

84.5倍

対象外勝率 1%

›

▽2

ビスケット

板野央（兵庫）

172.4倍

対象外勝率 1%

›

▽10

カレンマウラー

小谷哲（兵庫）

204.7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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