園田 12R 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。

12R 園田競馬場ダ1400m 発走 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホウオウヌーヴォー	土方颯（兵庫）	実273.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 10/15 園田12R 11着/12頭+2.6秒 09/11 園田6R 7着/8頭+2.6秒 08/13 園田10R 10着/12頭+3.8秒 07/17 園田10R 3着/9頭 06/25 園田10R 6着/11頭
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.6% (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。
2	アンデルマット差し	竹村達（兵庫）	実56.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 10/16 園田10R 2着/10頭+0.4秒 09/30 園田11R 2着/12頭+0.7秒 09/17 園田9R 4着/9頭+0.3秒 09/02 園田11R 9着/11頭+3.3秒 08/12 園田9R 6着/10頭+1.6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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25%（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: 1.8%) ※ 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。
3	ギユウ先行	小牧太（兵庫）	実17.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は11走で勝ち無し／直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 05/20 園田10R 3着/11頭 04/29 園田10R 3着/9頭+0.4秒 04/09 園田10R 2着/6頭+0.5秒 03/19 園田10R 4着/12頭+0.4秒 01/15 園田12R 3着/10頭+0.2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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 33走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 161日休養明け × 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 3.5% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
4	サバンナモンキー先行	川原正（兵庫）	実149.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場31走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は19走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/07 園田5R 3着/11頭+0.6秒 09/18 園田12R 8着/11頭+3.0秒 08/26 園田11R 8着/8頭+1.8秒 08/06 園田11R 11着/12頭+1.9秒 07/10 園田10R 6着/7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 6.3着 × 当競馬場適性 31走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3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) +58%（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: 0.7%) ※ 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。
5	インオービット逃げ	山本咲（兵庫）	実250.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/09 園田4R 6着/6頭+1.7秒 09/23 園田8R 5着/9頭+1.9秒 09/11 園田6R 5着/8頭+2.4秒 08/13 園田10R 6着/12頭+2.8秒 07/17 園田10R 7着/9頭
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 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) +154%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.0% (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。
6	グローリアスキング自在	南部楓（兵庫）	実261.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8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 10/09 園田10R 8着/8頭+2.9秒 09/24 園田12R 9着/12頭+2.0秒 07/02 園田9R 6着/10頭+0.0秒 06/03 園田8R 7着/7頭+2.0秒 05/14 園田12R 8着/12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戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (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。
7	ナムラオットー先行	永井孝（兵庫）	実94.2	▽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%）
前5走 10/15 園田11R 8着/9頭+1.4秒 10/02 園田8R 5着/10頭+0.9秒 09/18 園田12R 7着/11頭+2.9秒 09/02 園田9R 4着/11頭+0.7秒 08/20 園田7R 1着/10頭勝利
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 6.7着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
8	ヤマニンコルザ	田野豊（兵庫）	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 09/16 園田10R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 15.4% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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	アスコットダンス	杉浦健（兵庫）	実12.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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。
10	ルクスドリーム	下原理（兵庫）	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/02 園田6R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
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 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
11	チョッパスニー差し	廣瀬航（兵庫）	実10.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯17走で勝率35%）
前5走 10/14 園田12R 6着/11頭+0.6秒 09/25 園田8R 4着/9頭+0.2秒 09/09 園田10R 2着/12頭+0.0秒 08/28 園田6R 1着/9頭勝利 07/31 園田7R 1着/6頭勝利
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 4.0着 ○ 当競馬場適性 30走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 17走で勝率 35% ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.5% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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。
12	ジャスティンアポロ	吉村智（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（直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 10/08 園田7R 1着/9頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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 20% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 45.1% (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。

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

ジャスティンアポロ

騎手吉村智（兵庫）

1.7倍

AI の勝率45%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12頭

◎12

ジャスティンアポロ

吉村智（兵庫）

1.7倍

勝率 45%

›

○10

ルクスドリーム

下原理（兵庫）

6.9倍

勝率 17%

›

▲8

ヤマニンコルザ

田野豊（兵庫）

3.9倍

勝率 15%

›

△11

チョッパスニー

廣瀬航（兵庫）

10.7倍

勝率 7%

›

△9

アスコットダンス

杉浦健（兵庫）

12.6倍

勝率 5%

›

△3

ギユウ

小牧太（兵庫）

17.8倍

勝率 3%

›

▽2

アンデルマット

竹村達（兵庫）

56.0倍

対象外勝率 2%

›

▽7

ナムラオットー

永井孝（兵庫）

94.2倍

対象外勝率 2%

›

▽4

サバンナモンキー

川原正（兵庫）

149.2倍

対象外勝率 1%

›

▽5

インオービット

山本咲（兵庫）

250.7倍

対象外勝率 1%

›

▽1

ホウオウヌーヴォー

土方颯（兵庫）

273.2倍

対象外勝率 1%

›

▽6

グローリアスキング

南部楓（兵庫）

261.5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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