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820m 発走 18:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バクレツマホウ逃げ	佐々世（兵庫）	実6.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/22 園田6R 8着/12頭+0.9秒 10/08 園田9R 7着/12頭+0.5秒 03/26 園田10R 6着/11頭+1.4秒 01/08 園田12R 1着/12頭勝利 12/24 園田8R 2着/11頭+0.3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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 18走で勝率 17% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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。
2	ヴェレノージ差し	永井孝（兵庫）	実63.0	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/08 園田9R 10着/12頭+0.9秒 09/10 園田10R 8着/12頭+1.2秒 08/14 園田10R 7着/10頭+0.8秒 05/05 園田9R 8着/9頭+1.0秒 04/16 園田10R 9着/12頭+2.4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 8.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	ミストルティン差し	南部楓（兵庫）	実62.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は30走で勝ち無し）
前5走 10/08 園田9R 8着/12頭+0.9秒 09/24 園田12R 4着/12頭+0.8秒 09/10 園田10R 5着/12頭+0.8秒 08/26 園田12R 4着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 3着/10頭+0.3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 5.7着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 30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 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.2% (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。
4	メイショウマサツラ自在	山田貴（佐賀）	実24.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯7走で勝率29%）
前5走 10/08 園田9R 9着/12頭+0.9秒 09/10 園田10R 3着/12頭+0.6秒 07/24 園田12R 6着/11頭+0.8秒 07/10 園田12R 6着/12頭 06/17 園田10R 5着/9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 6.0着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% (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。
5	セレリタス逃げ	笹田知（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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 10/08 園田9R 3着/12頭+0.2秒 01/03 園田3R 5着/11頭+0.9秒 12/03 園田4R 1着/12頭勝利 11/12 園田3R 2着/5頭+0.1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 4走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 49.5% (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	ハーティパーティ先行	竹村達（兵庫）	実19.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/07 園田5R 9着/11頭+3.0秒 09/16 園田9R 9着/11頭+1.8秒 09/04 園田12R 7着/11頭+0.9秒 08/19 園田12R 7着/10頭+1.9秒 07/24 園田10R 3着/10頭+0.1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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 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。
7	チーフインザスカイ差し	下原理（兵庫）	実9.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/15 園田4R 1着/11頭勝利 09/30 園田12R 3着/12頭+0.6秒 09/16 園田7R 2着/12頭+1.0秒 08/28 園田5R 2着/9頭+0.7秒 08/13 園田8R 5着/10頭+0.8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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
8	アッケシ先行	松木大（兵庫）	実20.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走2着）
前5走 10/16 園田8R 2着/3頭 10/01 園田9R 5着/9頭+1.0秒 09/17 園田8R 6着/9頭+1.3秒 08/07 園田7R 2着/8頭+0.3秒 07/22 園田9R 5着/11頭+0.6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 4.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
9	ヴァンセゾニエ逃げ	塩津璃（兵庫）	実4.0	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 10/08 園田9R 11着/12頭+1.3秒 09/24 園田12R 2着/12頭+0.1秒 08/26 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/14 園田7R 5着/10頭+0.4秒 07/01 園田12R 7着/11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戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 16走で勝率 12% △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 22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 19.2% (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。

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

セレリタス

騎手笹田知（兵庫）

1.7倍

AI の勝率50%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9頭

◎5

セレリタス

笹田知（兵庫）

1.7倍

勝率 50%

›

○9

ヴァンセゾニエ

塩津璃（兵庫）

4.0倍

勝率 19%

›

▲1

バクレツマホウ

佐々世（兵庫）

6.8倍

勝率 10%

›

△7

チーフインザスカイ

下原理（兵庫）

9.6倍

勝率 7%

›

△6

ハーティパーティ

竹村達（兵庫）

19.9倍

勝率 5%

›

△8

アッケシ

松木大（兵庫）

20.4倍

勝率 4%

›

▽4

メイショウマサツラ

山田貴（佐賀）

24.3倍

勝率 2%

›

▽3

ミストルティン

南部楓（兵庫）

62.4倍

対象外勝率 1%

›

×2

ヴェレノージ

永井孝（兵庫）

63.0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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