園田 10R 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。

10R 園田競馬場ダ1400m 発走 19:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アイヤナ	高橋洸（兵庫）	実21.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／100日ぶりの実戦）
前5走 07/15 園田11R 3着/10頭+2.0秒 07/02 園田11R 3着/11頭 06/10 園田11R 5着/9頭+0.0秒 05/22 園田8R 3着/5頭 05/06 園田10R 5着/11頭+0.7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 3.7着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 12% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 100日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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	ファンシンレディー差し	佐々世（兵庫）	実3.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場32走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/08 園田11R 1着/12頭勝利 09/24 園田11R 2着/12頭+0.0秒 09/10 園田9R 5着/8頭+0.5秒 08/21 園田11R 5着/8頭+1.5秒 07/30 園田9R 3着/7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 32走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 23走で勝率 22% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
3	アグネスシュウ先行	南部楓（兵庫）	実16.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 09/03 園田8R 3着/7頭+0.4秒 08/12 園田11R 4着/8頭+0.6秒 07/29 園田11R 6着/10頭+0.9秒 07/16 園田12R 11着/12頭 07/03 園田10R 8着/10頭+0.0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戦の調子平均 4.3着 ○ 当競馬場適性 40走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 29走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 14走で勝率 21% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 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。
4	トリプルスリル差し	杉浦健（兵庫）	実42.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/01 園田12R 6着/11頭+0.8秒 09/10 園田11R 7着/11頭+1.5秒 08/13 園田9R 5着/7頭+2.2秒 07/23 園田11R 3着/8頭+0.5秒 06/25 園田11R 5着/11頭+0.0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 6.0着 ○ 当競馬場適性 33走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% ○ 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) +5%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.5% (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。
5	ダイヤグラフ逃げ	吉村智（兵庫）	実2.7	◎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（同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/24 園田9R 2着/3頭 09/02 園田8R 1着/7頭勝利 04/14 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/18 園田11R 1着/10頭勝利 10/15 園田9R 2着/7頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 10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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.3% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
6	プレジールミノル差し	大山真（兵庫）	実175.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場28走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 09/10 園田11R 8着/11頭+1.9秒 08/12 園田11R 5着/8頭+1.0秒 07/30 園田11R 6着/8頭+1.4秒 07/15 園田11R 10着/10頭 07/02 園田11R 8着/11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 6.3着 × 当競馬場適性 28走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +97%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.1% (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。
7	アンブロジアーナ追込	廣瀬航（兵庫）	実3.6	○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5走で勝率60%／前走2着）
前5走 09/23 園田10R 2着/3頭 04/14 園田11R 5着/9頭+0.3秒 03/18 園田11R 5着/10頭+0.6秒 01/13 大井10R 9着/13頭+2.2秒 12/25 大井12R 8着/13頭+1.8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 4.0着 ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 60% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.1% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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。
8	ヴォラヴィア逃げ	小谷周（兵庫）	実277.7	▽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4走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/01 園田12R 10着/11頭+2.4秒 09/16 園田8R 8着/8頭+3.6秒 08/12 園田11R 8着/8頭+2.5秒 07/24 園田9R 4着/6頭+1.7秒 07/03 園田10R 10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 8.7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 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +69%（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: 0.4%) ※ 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	ナムラオリビア逃げ	塩津璃（兵庫）	実181.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場34走で勝率26%と適性高／同距離帯30走で勝率30%）
前5走 09/10 園田11R 9着/11頭+2.4秒 08/05 園田9R 7着/7頭+3.1秒 07/24 園田9R 6着/6頭+2.5秒 07/02 園田11R 5着/11頭+6.0秒 06/02 名古屋10R 12着/12頭+4.0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 7.3着 (不振) ◎ 当競馬場適性 34走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 30走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 17走で勝率 29% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +131%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (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。
10	タガノウィリアム先行	下原理（兵庫）	実4.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は10走で勝ち無し／64日ぶりの実戦）
前5走 08/20 園田8R 4着/7頭+0.2秒 07/29 園田11R 7着/10頭+1.2秒 07/15 園田11R 4着/10頭 03/18 園田11R 9着/10頭+1.4秒 10/22 園田11R 10着/11頭+1.9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 26走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し × 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 7.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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

ダイヤグラフ

騎手吉村智（兵庫）

2.7倍

AI の勝率38%損益の分かれ目37%

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

◎5

ダイヤグラフ

吉村智（兵庫）

2.7倍

勝率 38%

›

○7

アンブロジアーナ

廣瀬航（兵庫）

3.6倍

勝率 24%

›

▲2

ファンシンレディー

佐々世（兵庫）

3.7倍

勝率 16%

›

△10

タガノウィリアム

下原理（兵庫）

4.8倍

勝率 7%

›

△3

アグネスシュウ

南部楓（兵庫）

16.8倍

勝率 6%

›

△1

アイヤナ

高橋洸（兵庫）

21.0倍

勝率 4%

›

▽4

トリプルスリル

杉浦健（兵庫）

42.1倍

対象外勝率 2%

›

▽9

ナムラオリビア

塩津璃（兵庫）

181.5倍

対象外勝率 1%

›

▽6

プレジールミノル

大山真（兵庫）

175.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

ヴォラヴィア

小谷周（兵庫）

277.7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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