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1230m 発走 12:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	イレブンアップ自在	高橋洸（兵庫）	実115.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田2R 6着/8頭+0.5秒 08/05 園田10R 2着/12頭+0.1秒 07/23 園田9R 7着/12頭+0.6秒 07/03 園田5R 2着/12頭 06/10 園田7R 2着/9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 5.0着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +59%（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: 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	ノルディア追込	廣瀬航（兵庫）	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 10/08 園田2R 2着/8頭+0.0秒 09/23 園田12R 3着/12頭+0.2秒 09/04 園田1R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 2着/12頭+0.1秒 04/30 園田6R 11着/12頭+1.7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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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。
3	スタンダールロマン	山本咲（兵庫）	実185.3	▽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 10/15 園田1R 9着/12頭+2.3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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +101%（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: 0.5%) ※ 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。
4	ソレム	杉浦健（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（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/15 園田1R 3着/12頭+0.7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 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.3% (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。
5	ブレッティレディ	小牧太（兵庫）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 10/08 園田7R 3着/9頭+1.3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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 29.2% (オッズ暗示: 32.3%) ※ 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。
6	ミアエッテ	下原理（兵庫）	実140.5	▽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7R 7着/9頭+3.3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 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +129%（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: 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。
7	ヴァンガルダ追込	松木大（兵庫）	実49.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田1R 6着/12頭+1.8秒 09/25 園田9R 4着/12頭+1.0秒 09/02 園田1R 2着/12頭+0.2秒 08/07 園田1R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 2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戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +91%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.9% (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。
8	スケダチムヨウ自在	土方颯（兵庫）	実424.0	▽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 09/30 園田5R 10着/11頭+4.7秒 09/11 園田5R 8着/8頭+3.8秒 07/31 名古屋2R 9着/12頭+4.1秒 07/03 名古屋2R 7着/12頭 06/18 名古屋2R 8着/11頭+1.0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 9.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +90%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	インタールード差し	小谷周（兵庫）	実219.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯8走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/01 園田8R 9着/9頭+3.0秒 09/11 園田4R 3着/7頭+1.2秒 08/20 園田2R 1着/8頭勝利 07/10 園田1R 7着/11頭 06/12 園田5R 9着/9頭
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +43%（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。
10	スティールソニック逃げ	田野豊（兵庫）	実38.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯6走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/08 園田1R 8着/8頭+2.2秒 09/16 園田12R 1着/11頭勝利 09/02 園田12R 10着/12頭+4.3秒 08/13 園田12R 10着/12頭+1.7秒 07/22 園田7R 10着/10頭+3.8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 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +110%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.4% (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。
11	テンタイムトップ	吉村智（兵庫）	実5.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
12	ミスマラッカ	小谷哲（兵庫）	実61.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/08 園田7R 8着/9頭+2.9秒 ― ― ― ―
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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 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) +30%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.1% (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

ソレム

騎手杉浦健（兵庫）

1.9倍

AI の勝率30%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12頭

◎4

ソレム

杉浦健（兵庫）

1.9倍

勝率 30%

›

○5

ブレッティレディ

小牧太（兵庫）

3.1倍

勝率 29%

›

▲11

テンタイムトップ

吉村智（兵庫）

5.1倍

勝率 16%

›

△2

ノルディア

廣瀬航（兵庫）

7.2倍

勝率 8%

›

△10

スティールソニック

田野豊（兵庫）

38.9倍

対象外勝率 5%

›

△7

ヴァンガルダ

松木大（兵庫）

49.3倍

対象外勝率 4%

›

▽12

ミスマラッカ

小谷哲（兵庫）

61.4倍

対象外勝率 2%

›

▽6

ミアエッテ

下原理（兵庫）

140.5倍

対象外勝率 2%

›

▽1

イレブンアップ

高橋洸（兵庫）

115.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

スタンダールロマン

山本咲（兵庫）

185.3倍

対象外勝率 1%

›

▽9

インタールード

小谷周（兵庫）

219.4倍

対象外勝率 1%

›

▽8

スケダチムヨウ

土方颯（兵庫）

424.0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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