園田 2R 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。

2R 園田競馬場ダ1400m 発走 11:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スミレブーケ先行	土方颯（兵庫）	実116.2	▽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22走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田5R 9着/11頭+1.9秒 09/16 園田1R 4着/8頭+0.7秒 09/02 園田4R 8着/10頭+5.6秒 08/21 園田1R 4着/10頭+1.8秒 08/05 園田1R 9着/10頭+3.0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 20走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22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 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.7% (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	グランディーヴァ追込	井上幹（兵庫）	実1.5	◎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8走で勝率25%と適性高／同馬場状態で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田5R 4着/12頭+2.0秒 05/29 園田1R 1着/10頭 03/19 園田5R 11着/12頭+3.2秒 10/01 園田9R 9着/10頭+4.1秒 09/11 園田8R 4着/10頭+1.5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 8走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 43.4% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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	トゥームレイダー自在	吉村智（兵庫）	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場35走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し／105日ぶりの実戦）
前5走 07/22 園田4R 8着/12頭+1.1秒 05/27 園田3R 6着/10頭 05/06 園田5R 7着/10頭+1.4秒 04/30 園田11R 10着/10頭+3.8秒 04/16 園田8R 6着/8頭+1.7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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 35走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.2% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 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	ケンシロウニセイ追込	田野豊（兵庫）	実6.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 10/22 園田1R 5着/9頭+0.7秒 10/09 園田7R 9着/10頭+2.4秒 09/24 園田3R 5着/10頭+0.5秒 09/10 園田4R 5着/10頭+1.1秒 08/21 園田4R 2着/10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 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 15.2%) ※ 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。
5	ビップピュアエース逃げ	高畑皓（兵庫）	実77.3	▽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2R 6着/8頭+1.9秒 10/02 園田1R 2着/3頭 09/09 園田1R 8着/10頭+3.4秒 08/26 園田2R 7着/7頭+2.3秒 08/06 園田1R 4着/9頭+1.2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 5.3着 △ 当競馬場適性 28走で勝率 7% △ 距離適性同距離 32走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	ミッドナイトフライ先行	南部楓（兵庫）	実47.9	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 10/07 園田1R 6着/8頭+1.6秒 09/25 園田1R 4着/9頭+1.7秒 09/10 園田1R 8着/10頭+1.9秒 08/21 園田1R 3着/10頭+1.7秒 08/06 園田6R 7着/10頭+2.6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 6.0着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +48%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
7	ミラクルサーダ逃げ	山本太（兵庫）	実13.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場59走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は54走で勝ち無し）
前5走 10/07 園田3R 9着/9頭+4.8秒 09/23 園田2R 2着/8頭+0.2秒 09/03 園田2R 3着/10頭+0.2秒 08/13 園田1R 10着/10頭+4.3秒 07/29 園田4R 7着/10頭+2.5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 4.7着 × 当競馬場適性 59走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 54走で勝ち無し ○ 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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 7.2%) ※ 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。
8	シュタイナー先行	大山真（兵庫）	実153.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場35走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は67走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田5R 7着/11頭+1.7秒 09/18 園田2R 6着/8頭+2.0秒 09/09 園田1R 7着/10頭+2.9秒 08/20 園田1R 9着/10頭+2.3秒 07/29 園田2R 9着/10頭+2.1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 6.7着 × 当競馬場適性 35走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 67走で勝ち無し ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (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。
9	ノルドステラ自在	永井孝（兵庫）	実38.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場25走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田2R 5着/9頭+1.3秒 09/24 園田1R 6着/9頭+1.1秒 09/10 園田1R 7着/10頭+1.6秒 08/26 園田2R 2着/7頭+0.3秒 08/07 園田1R 9着/10頭+1.6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 6.0着 × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20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 20日の間隔 (理想的) △ 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 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。
10	ウォニー追込	小谷哲（兵庫）	実13.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/15 園田5R 8着/11頭+1.7秒 09/30 園田3R 7着/10頭+1.2秒 09/17 園田3R 5着/8頭+1.2秒 09/04 園田5R 4着/9頭+1.0秒 08/19 園田4R 6着/9頭+1.4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 6.7着 △ 当競馬場適性 92走で勝率 5% △ 距離適性同距離 54走で勝率 6% ○ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.4%) ※ 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。

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

グランディーヴァ

騎手井上幹（兵庫）

1.5倍

AI の勝率43%損益の分かれ目67%

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

◎2

グランディーヴァ

井上幹（兵庫）

1.5倍

勝率 43%

›

○3

トゥームレイダー

吉村智（兵庫）

4.1倍

勝率 26%

›

▲4

ケンシロウニセイ

田野豊（兵庫）

6.6倍

勝率 11%

›

△10

ウォニー

小谷哲（兵庫）

13.5倍

勝率 7%

›

△7

ミラクルサーダ

山本太（兵庫）

13.9倍

勝率 4%

›

△6

ミッドナイトフライ

南部楓（兵庫）

47.9倍

対象外勝率 3%

›

▽9

ノルドステラ

永井孝（兵庫）

38.2倍

対象外勝率 3%

›

▽5

ビップピュアエース

高畑皓（兵庫）

77.3倍

対象外勝率 1%

›

▽1

スミレブーケ

土方颯（兵庫）

116.2倍

対象外勝率 1%

›

▽8

シュタイナー

大山真（兵庫）

153.2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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