園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダ1230m 発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	トライファン追込	下原理（兵庫）	実88.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19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12R 9着/12頭+1.8秒 09/16 園田12R 8着/11頭+1.1秒 09/03 園田5R 9着/11頭+1.1秒 08/13 園田12R 6着/12頭+0.9秒 07/22 園田9R 4着/11頭+0.4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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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) +78%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	バークエム先行	南部楓（兵庫）	実38.8	△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／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 10/16 園田1R 4着/9頭+1.2秒 10/02 園田12R 5着/12頭+0.8秒 09/18 園田3R 3着/3頭 09/02 園田2R 3着/9頭+0.5秒 08/20 園田3R 6着/8頭+0.7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 4.0着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.9% (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。
3	ニューアスラーダ逃げ	山本太（兵庫）	実247.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場16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8.3着と低調）
前5走 10/15 園田2R 9着/9頭+3.1秒 10/01 園田1R 8着/9頭+2.6秒 09/16 園田5R 8着/11頭+1.3秒 09/02 園田7R 9着/10頭+3.4秒 08/20 園田4R 9着/9頭+2.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +61%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
4	キモンキャリントン差し	山本咲（兵庫）	実5.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は16走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/16 園田1R 3着/9頭+0.3秒 10/01 園田5R 8着/11頭+3.4秒 06/03 園田12R 8着/12頭 05/14 園田5R 4着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 3着/8頭+0.9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 6.3着 △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 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 8.2% (オッズ暗示: 17.9%) ※ 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。
5	エクスペリオン逃げ	土方颯（兵庫）	実1.7	◎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7走で勝率43%／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 07/08 園田10R 2着/12頭+3.0秒 05/28 園田5R 3着/12頭 04/29 園田6R 2着/8頭+0.1秒 04/01 園田4R 1着/11頭勝利 12/04 園田5R 2着/12頭+0.0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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 24走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	ブレッシングアイル自在	廣瀬航（兵庫）	実7.3	△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44走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/15 園田7R 3着/10頭+0.2秒 09/30 園田3R 2着/10頭+0.3秒 09/10 園田1R 2着/10頭+0.0秒 08/26 園田3R 4着/8頭+0.3秒 06/10 園田2R 4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 44走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 13.7%) ※ 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。
7	ノブノキャット先行	板野央（兵庫）	実191.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場20走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田5R 6着/11頭+1.1秒 10/07 園田6R 8着/12頭+1.7秒 09/17 園田6R 7着/12頭+0.8秒 08/26 園田6R 8着/9頭+1.5秒 08/05 園田5R 12着/12頭+4.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.7% (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。
8	フェスティヴルキナ自在	永井孝（兵庫）	実45.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/09 園田12R 8着/12頭+1.8秒 09/23 園田6R 9着/12頭+1.8秒 09/03 園田6R 5着/12頭+0.3秒 08/13 園田2R 3着/9頭+1.2秒 07/24 園田4R 5着/12頭+0.7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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +14%（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: 2.2%) ※ 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。
9	シルエッタ逃げ	長尾翼（兵庫）	実214.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/15 園田2R 8着/9頭+3.1秒 09/30 園田6R 11着/12頭+3.3秒 08/27 園田1R 9着/9頭+2.5秒 08/12 園田1R 5着/10頭+4.0秒 07/29 園田1R 9着/10頭+2.4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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.4% (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。
10	ワキノグラス自在	松木大（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 10/09 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/13 園田8R 10着/10頭+2.1秒 07/22 園田7R 2着/10頭+0.0秒 07/03 園田6R 9着/12頭 06/17 園田12R 4着/12頭
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 4.7着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 28.6% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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。
11	ミトロージア差し	竹村達（兵庫）	実24.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 10/08 園田5R 4着/9頭+1.5秒 09/23 園田3R 6着/9頭+2.7秒 09/02 園田5R 7着/12頭+2.2秒 08/12 園田5R 9着/10頭+3.0秒 07/22 園田2R 6着/9頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 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 26走で勝率 4% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.1%) ※ 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

エクスペリオン

騎手土方颯（兵庫）

1.7倍

AI の勝率44%損益の分かれ目59%

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11頭

◎5

エクスペリオン

土方颯（兵庫）

1.7倍

勝率 44%

›

○10

ワキノグラス

松木大（兵庫）

4.0倍

勝率 29%

›

▲4

キモンキャリントン

山本咲（兵庫）

5.6倍

勝率 8%

›

△6

ブレッシングアイル

廣瀬航（兵庫）

7.3倍

勝率 6%

›

△11

ミトロージア

竹村達（兵庫）

24.4倍

勝率 4%

›

△2

バークエム

南部楓（兵庫）

38.8倍

対象外勝率 3%

›

▽8

フェスティヴルキナ

永井孝（兵庫）

45.7倍

対象外勝率 3%

›

▽1

トライファン

下原理（兵庫）

88.4倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ノブノキャット

板野央（兵庫）

191.0倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ニューアスラーダ

山本太（兵庫）

247.1倍

対象外勝率 1%

›

▽9

シルエッタ

長尾翼（兵庫）

214.4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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