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 11:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララヴァンダンジュ差し	松木大（兵庫）	実7.9	△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13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/01 園田7R 4着/9頭+0.4秒 09/02 園田12R 7着/12頭+1.4秒 08/13 園田8R 4着/10頭+0.4秒 07/15 園田8R 6着/10頭 06/24 園田5R 4着/12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 5.0着 × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
2	クァンタムリープ差し	小牧太（兵庫）	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（145日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/05 園田6R 8着/9頭 05/21 園田10R 2着/12頭+0.0秒 04/23 園田6R 9着/12頭+3.1秒 04/02 園田5R 8着/10頭+2.5秒 01/03 園田7R 7着/12頭+1.1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 6.3着 ○ 当競馬場適性 43走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 42走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) △ ローテーション 145日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
3	グランテミス逃げ	小谷周（兵庫）	実105.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/08 園田10R 10着/12頭+1.4秒 09/23 園田3R 5着/9頭+2.7秒 09/03 園田4R 11着/12頭+2.7秒 08/19 園田7R 6着/9頭+2.3秒 07/29 園田5R 8着/10頭+1.7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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 8% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% △ 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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
4	サインポール差し	土方颯（兵庫）	実70.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/16 園田3R 6着/9頭+1.2秒 09/17 園田3R 7着/8頭+1.6秒 09/09 園田3R 7着/10頭+2.5秒 08/26 園田7R 5着/8頭+1.8秒 08/14 園田3R 4着/10頭+1.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 41走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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	ドゥーエニシング自在	井上幹（兵庫）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/08 園田5R 5着/9頭+1.7秒 09/16 園田4R 2着/10頭+0.1秒 05/27 園田8R 8着/9頭 05/15 園田9R 9着/10頭+1.9秒 04/22 園田6R 9着/12頭+1.4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 5.0着 △ 当競馬場適性 37走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 27走で勝率 19% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	オーシンボンバー自在	吉村智（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（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7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3R 3着/3頭 09/11 園田1R 2着/8頭+0.3秒 08/20 園田1R 2着/10頭+0.1秒 07/31 園田2R 4着/8頭+0.6秒 07/08 園田1R 3着/9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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 41.5% (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。
7	アクイール逃げ	廣瀬航（兵庫）	実8.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 09/24 園田4R 3着/10頭+0.4秒 09/03 園田9R 9着/12頭+1.9秒 08/14 園田8R 10着/10頭+1.9秒 07/31 園田7R 5着/6頭+2.9秒 07/17 園田7R 6着/9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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 62走で勝率 6% △ 距離適性同距離 54走で勝率 7% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 6.0% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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。
8	エザルターレ	永井孝（兵庫）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／104日ぶりの実戦）
前5走 07/16 園田6R 3着/10頭+4.0秒 07/02 園田5R 8着/12頭 06/05 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/21 園田10R 11着/12頭 04/30 園田7R 6着/10頭+1.4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 4.3着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.3% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 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	メイショウギシオー追込	大山真（兵庫）	実13.9	▽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7R 6着/10頭+1.1秒 09/30 園田4R 9着/10頭+4.2秒 05/22 園田12R 8着/12頭 05/07 園田9R 10着/10頭+3.3秒 04/14 園田12R 11着/12頭+5.7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 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 28走で勝率 14% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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	アイサマン追込	田野豊（兵庫）	実20.1	×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 10/15 園田2R 3着/9頭+0.8秒 09/30 園田3R 4着/10頭+0.5秒 09/10 園田4R 3着/10頭+0.6秒 08/20 園田1R 3着/10頭+0.3秒 07/31 園田2R 3着/8頭+0.5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 3.3着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。

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

オーシンボンバー

騎手吉村智（兵庫）

3.4倍

AI の勝率41%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

◎6

オーシンボンバー

吉村智（兵庫）

3.4倍

勝率 41%

›

○8

エザルターレ

永井孝（兵庫）

4.9倍

勝率 22%

›

▲5

ドゥーエニシング

井上幹（兵庫）

4.5倍

勝率 11%

›

△2

クァンタムリープ

小牧太（兵庫）

6.5倍

勝率 7%

›

△7

アクイール

廣瀬航（兵庫）

8.9倍

勝率 6%

›

△1

ララヴァンダンジュ

松木大（兵庫）

7.9倍

勝率 5%

›

▽9

メイショウギシオー

大山真（兵庫）

13.9倍

勝率 4%

›

×10

アイサマン

田野豊（兵庫）

20.1倍

勝率 2%

›

▽4

サインポール

土方颯（兵庫）

70.3倍

対象外勝率 1%

›

▽3

グランテミス

小谷周（兵庫）

105.7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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