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 10:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スバラシイヒビ逃げ	杉浦健（兵庫）	実11.8	△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 10/14 園田7R 3着/8頭+0.4秒 09/30 園田1R 7着/10頭+2.7秒 09/04 園田1R 11着/12頭+2.1秒 08/21 園田8R 8着/10頭+1.9秒 07/24 園田1R 12着/12頭+7.4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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 69走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 63走で勝率 17% ○ 前走実績前走 3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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ジョウショータイプ自在	渡瀬和（兵庫）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場41走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/16 園田2R 3着/8頭+1.0秒 10/01 園田1R 7着/9頭+1.4秒 09/17 園田1R 4着/8頭+1.5秒 09/02 園田4R 3着/10頭+3.2秒 08/12 園田2R 8着/10頭+1.4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 4.7着 × 当競馬場適性 41走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
3	ダリ逃げ	高橋洸（兵庫）	実81.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場61走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/09 園田1R 6着/10頭+3.0秒 09/24 園田6R 12着/12頭+2.4秒 09/04 園田1R 10着/12頭+2.1秒 08/14 園田1R 12着/12頭+2.4秒 07/24 園田4R 10着/12頭+2.1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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 61走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49走で勝ち無し ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (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。
4	クリノビックリバゴ差し	南部楓（兵庫）	実2.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 09/30 園田3R 3着/10頭+0.3秒 09/16 園田1R 3着/8頭+0.4秒 08/27 園田1R 3着/9頭+0.4秒 08/12 園田1R 3着/10頭+2.8秒 07/29 園田6R 7着/12頭+1.1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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 51走で勝率 6% △ 距離適性同距離 37走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。
5	イヤーズストレイト先行	高畑皓（兵庫）	実24.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/15 園田2R 7着/9頭+1.4秒 09/30 園田3R 6着/10頭+1.2秒 09/16 園田4R 8着/10頭+1.6秒 09/03 園田7R 8着/9頭+2.4秒 08/21 園田12R 8着/10頭+1.6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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 82走で勝率 6% △ 距離適性同距離 80走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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	アタックチャンス逃げ	田野豊（兵庫）	実33.7	▽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6走で勝ち無し）
前5走 09/30 園田1R 9着/10頭+3.5秒 09/17 園田1R 8着/8頭+3.3秒 09/02 園田4R 6着/10頭+5.0秒 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8秒 08/07 園田3R 5着/8頭+2.6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 7.7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 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +8%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
7	メイショウマンゲツ逃げ	川原正（兵庫）	実3.4	◎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（同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/03 園田2R 7着/10頭+0.7秒 05/28 園田1R 5着/10頭 12/30 園田1R 1着/10頭勝利 12/11 園田2R 6着/9頭+1.1秒 11/26 園田1R 3着/12頭+1.6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 14走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 30.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
8	デリカテッセン	小谷周（兵庫）	実8.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/14 園田7R 4着/8頭+0.4秒 09/23 園田2R 6着/8頭+1.2秒 07/10 園田5R 7着/9頭+2.0秒 06/25 園田5R 7着/12頭 06/12 園田7R 6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 5.7着 △ 当競馬場適性 64走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 52走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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	ナヴィゲイター逃げ	長尾翼（兵庫）	実131.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場49走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は57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 8着/10頭+4.0秒 09/25 園田1R 8着/9頭+4.1秒 09/11 園田9R 10着/10頭+2.9秒 08/19 園田2R 9着/9頭+1.6秒 08/07 園田3R 7着/8頭+3.8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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 49走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 57走で勝ち無し ○ ローテーション 19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 0.5% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
10	リスノワール逃げ	井上幹（兵庫）	実34.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場47走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は50走で勝ち無し）
前5走 10/16 園田2R 5着/8頭+1.6秒 09/16 園田1R 7着/8頭+1.3秒 08/21 園田1R 10着/10頭+2.6秒 08/06 園田1R 9着/9頭+2.7秒 07/08 園田1R 9着/9頭+0.0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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 50走で勝ち無し × 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 1.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。

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

メイショウマンゲツ

騎手川原正（兵庫）

3.4倍

AI の勝率31%損益の分かれ目29%

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

◎7

メイショウマンゲツ

川原正（兵庫）

3.4倍

勝率 31%

›

○4

クリノビックリバゴ

南部楓（兵庫）

2.0倍

勝率 29%

›

▲2

ジョウショータイプ

渡瀬和（兵庫）

6.6倍

勝率 13%

›

△8

デリカテッセン

小谷周（兵庫）

8.1倍

勝率 9%

›

△1

スバラシイヒビ

杉浦健（兵庫）

11.8倍

勝率 8%

›

△5

イヤーズストレイト

高畑皓（兵庫）

24.8倍

勝率 3%

›

▽6

アタックチャンス

田野豊（兵庫）

33.7倍

対象外勝率 3%

›

▽10

リスノワール

井上幹（兵庫）

34.7倍

対象外勝率 2%

›

▽3

ダリ

高橋洸（兵庫）

81.8倍

対象外勝率 1%

›

▽9

ナヴィゲイター

長尾翼（兵庫）

131.5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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