園田 9R 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。

9R 園田競馬場ダ1400m 発走 14:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ロケットバディー	南部楓（兵庫）	実114.4	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/14 園田12R 9着/11頭+1.9秒 10/02 園田8R 9着/10頭+2.8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 9.0着 (不振) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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。
2	スペイスフォース差し	下原理（兵庫）	実7.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 09/16 大井7R 5着/10頭+2.1秒 09/01 大井10R 5着/11頭+0.5秒 08/12 大井6R 4着/12頭+0.5秒 07/21 大井8R 9着/11頭+3.4秒 06/30 大井7R 5着/11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戦の調子平均 4.7着 ▽ 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) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
3	レゾンドゥスリール逃げ	田野豊（兵庫）	実49.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3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 10/14 園田11R 9着/10頭+5.3秒 09/30 園田9R 9着/9頭+4.0秒 09/17 園田10R 10着/12頭+2.4秒 02/08 3110R 5着/12頭+1.1秒 01/25 318R 7着/11頭+1.6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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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	テイラーテソーロ逃げ	松木大（兵庫）	実104.3	▽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／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 09/24 園田11R 12着/12頭+5.0秒 09/10 園田8R 7着/8頭+2.5秒 08/06 園田12R 11着/12頭+2.2秒 07/16 園田12R 12着/12頭 ―
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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.5% (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。
5	ペガサスウィンド	廣瀬航（兵庫）	実2.1	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/07 園田5R 1着/11頭勝利 09/23 園田7R 1着/10頭勝利 ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 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) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 25.7% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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。
6	アラン追込	小牧太（兵庫）	実1.9	◎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9走で勝率56%と適性高／同距離帯6走で勝率83%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/07 園田5R 2着/11頭+0.1秒 09/18 園田11R 3着/9頭+1.8秒 08/20 園田12R 1着/12頭勝利 07/30 園田7R 1着/9頭勝利 07/02 園田7R 2着/7頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 56% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 83% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 51.6% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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	リヨン逃げ	小谷周（兵庫）	実102.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均10.3着と低調）
前5走 10/14 園田12R 10着/11頭+2.2秒 10/02 園田8R 10着/10頭+3.6秒 09/10 園田10R 11着/12頭+1.8秒 08/26 園田12R 10着/12頭+2.2秒 08/12 園田7R 7着/9頭+2.9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 10.3着 (不振) × 当競馬場適性 6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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	ピンクマルガリータ自在	高橋洸（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率31%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 園田12R 11着/12頭+3.1秒 08/12 園田10R 1着/10頭勝利 05/13 園田9R 9着/9頭+2.4秒 04/22 園田12R 10着/11頭+1.2秒 03/25 園田12R 7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 46走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 32走で勝率 19% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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	モノクロームスター逃げ	渡瀬和（兵庫）	実44.7	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/16 園田12R 8着/12頭+2.6秒 09/25 園田5R 7着/7頭+2.9秒 09/09 園田9R 9着/9頭+2.9秒 03/23 3111R 2着/10頭 03/16 315R 3着/6頭+1.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 17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) +19%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
10	ファリア逃げ	井上幹（兵庫）	実63.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 09/24 園田11R 11着/12頭+3.6秒 09/09 園田9R 7着/9頭+2.2秒 08/19 園田11R 7着/9頭+0.6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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 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 1.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。

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

アラン

騎手小牧太（兵庫）

1.9倍

AI の勝率52%損益の分かれ目53%

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

アラン

小牧太（兵庫）

1.9倍

勝率 52%

›

○5

ペガサスウィンド

廣瀬航（兵庫）

2.1倍

勝率 26%

›

▲2

スペイスフォース

下原理（兵庫）

7.9倍

勝率 10%

›

△8

ピンクマルガリータ

高橋洸（兵庫）

18.4倍

勝率 5%

›

△9

モノクロームスター

渡瀬和（兵庫）

44.7倍

対象外勝率 3%

›

△3

レゾンドゥスリール

田野豊（兵庫）

49.9倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ファリア

井上幹（兵庫）

63.4倍

対象外勝率 2%

›

▽7

リヨン

小谷周（兵庫）

102.0倍

対象外勝率 1%

›

▽4

テイラーテソーロ

松木大（兵庫）

104.3倍

対象外勝率 1%

›

×1

ロケットバディー

南部楓（兵庫）

114.4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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