園田 4R 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。

4R 園田競馬場ダ1400m 発走 12:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラトレビアン	下原理（兵庫）	実1.4	◎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
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) × 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 45.8% (オッズ暗示: 71.4%) ※ 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。
2	エピックデイ逃げ	南部楓（兵庫）	実100.1	▽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 10/07 園田7R 7着/9頭+2.7秒 09/17 園田5R 8着/9頭+2.5秒 08/26 園田1R 1着/8頭勝利 08/07 園田1R 4着/10頭+0.7秒 07/15 園田2R 6着/10頭
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 48走で勝率 10% △ 距離適性同距離 35走で勝率 9% ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +45%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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	クルシファー	杉浦健（兵庫）	実6.3	○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／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 園田4R 1着/9頭勝利 07/16 園田6R 9着/10頭 07/03 園田9R 7着/12頭 06/18 園田5R 2着/12頭+2.0秒 06/03 園田7R 4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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	リザンテラ先行	板野央（兵庫）	実31.4	△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／前走勝利の勢い）
前5走 10/14 園田7R 1着/8頭勝利 09/24 園田1R 4着/9頭+1.0秒 09/04 園田5R 3着/9頭+0.8秒 08/21 園田4R 3着/10頭+0.9秒 07/30 園田2R 7着/10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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +122%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
5	アスプロガイア逃げ	永井孝（兵庫）	実40.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/15 園田8R 7着/10頭+2.0秒 09/16 名古屋8R 1着/3頭 09/03 名古屋7R 11着/11頭+4.5秒 08/20 名古屋5R 10着/10頭+3.2秒 07/29 名古屋3R 8着/12頭+2.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 25走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
6	アルリフラ自在	廣瀬航（兵庫）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場31走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し）
前5走 10/09 園田3R 5着/8頭+1.4秒 09/17 園田5R 7着/9頭+2.2秒 08/28 園田3R 8着/9頭+3.1秒 08/06 園田1R 1着/9頭勝利 07/15 園田1R 5着/10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 6.7着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
7	ニシノガランテ自在	山本太（兵庫）	実105.2	▽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 09/30 園田5R 6着/11頭+2.7秒 08/28 園田9R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9秒 07/17 園田12R 8着/11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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ○ 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) +15%（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: 1.0%) ※ 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。
8	ホワイトジェイド先行	笹田知（兵庫）	実37.8	▽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／同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/08 園田3R 8着/9頭+2.5秒 09/25 園田10R 11着/12頭+1.6秒 09/11 園田4R 5着/7頭+2.3秒 08/26 園田4R 4着/10頭+0.8秒 07/29 名古屋5R 9着/12頭+2.8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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +12%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.0% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 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。
9	サトノグラン自在	竹村達（兵庫）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場66走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は55走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/08 園田10R 2着/12頭+0.3秒 09/24 園田3R 2着/10頭+0.1秒 09/09 園田4R 3着/10頭+1.1秒 08/21 園田12R 4着/10頭+0.5秒 08/06 園田4R 3着/10頭+0.7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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 66走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 55走で勝ち無し △ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
10	フィーユチャン差し	土方颯（兵庫）	実34.5	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/07 園田1R 1着/8頭勝利 09/23 園田6R 7着/12頭+1.3秒 08/28 園田9R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田1R 7着/12頭+1.8秒 07/22 園田6R 5着/12頭+1.2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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +91%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.6% (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

ナムラトレビアン

騎手下原理（兵庫）

1.4倍

AI の勝率46%損益の分かれ目71%

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

ナムラトレビアン

下原理（兵庫）

1.4倍

勝率 46%

›

○3

クルシファー

杉浦健（兵庫）

6.3倍

勝率 14%

›

▲9

サトノグラン

竹村達（兵庫）

4.7倍

勝率 13%

›

△6

アルリフラ

廣瀬航（兵庫）

13.4倍

勝率 7%

›

△4

リザンテラ

板野央（兵庫）

31.4倍

対象外勝率 7%

›

△10

フィーユチャン

土方颯（兵庫）

34.5倍

対象外勝率 6%

›

▽8

ホワイトジェイド

笹田知（兵庫）

37.8倍

対象外勝率 3%

›

▽5

アスプロガイア

永井孝（兵庫）

40.1倍

対象外勝率 2%

›

▽2

エピックデイ

南部楓（兵庫）

100.1倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ニシノガランテ

山本太（兵庫）

105.2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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