園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダ1230m 発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エナノムスメ	小谷哲（兵庫）	実153.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.5着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 10/28 園田7R 10着/10頭+7.8秒 10/08 園田3R 7着/9頭+2.2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 8.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
2	ディルガーム	永井孝（兵庫）	実23.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.0着と低調／176日ぶりの実戦）
前5走 05/12 川崎8R 11着/12頭+3.2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 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 176日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 4.2%) ※ 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。
3	ニシノガランテ自在	山本太（兵庫）	実168.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走で勝率33%と好調／中6日以内の連戦）
前5走 10/28 園田4R 4着/10頭+1.6秒 09/30 園田5R 6着/11頭+2.7秒 08/28 園田9R 1着/12頭勝利 08/14 園田1R 4着/12頭+0.5秒 07/30 園田6R 5着/12頭+0.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +55%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	エクスプレスナイト	杉浦健（兵庫）	実79.5	▽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 10/23 園田7R 9着/10頭+2.3秒 10/02 園田6R 9着/9頭+5.3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 9.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44%（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: 1.3%) ※ 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。
5	ショーライトイヤー	笹田知（兵庫）	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/21 園田5R 7着/12頭+2.5秒 10/08 園田3R 6着/9頭+2.2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 6.5着 ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 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。
6	アークブリッツ	吉村智（兵庫）	実1.8	◎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（騎手は近50戦で勝率24%）
前5走 10/22 園田8R 4着/10頭+0.6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 4.0着 ◎ 騎手近50戦勝率 24% (好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 36.9% (オッズ暗示: 55.6%) ※ 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	キラキラリ逃げ	竹村達（兵庫）	実13.0	▲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4R 5着/11頭+0.5秒 09/30 園田12R 4着/12頭+1.1秒 09/03 園田5R 11着/11頭+1.9秒 08/21 園田6R 4着/8頭+0.6秒 05/06 園田12R 2着/12頭+0.6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 6.7着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
8	ワンダーカラフル	井上幹（兵庫）	実126.6	▽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1R 11着/12頭+2.7秒 09/24 園田5R 9着/10頭+3.2秒 07/15 園田5R 8着/12頭 06/24 園田7R 2着/10頭 06/03 園田12R 5着/12頭
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 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) +78%（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: 0.8%) ※ 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。
9	プリンセスダーコ	新原周（川崎）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 10/21 園田6R 7着/12頭+1.4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 7.0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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 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。
10	スカーレットハニー差し	高畑皓（兵庫）	実35.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 10/21 園田1R 4着/11頭+0.3秒 10/07 園田6R 2着/12頭+0.3秒 09/17 園田6R 3着/12頭+0.2秒 09/03 園田1R 11着/12頭+3.3秒 08/13 園田5R 4着/12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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 27走で勝率 7% △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
11	タンタンドル先行	小牧太（兵庫）	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 10/23 園田4R 4着/10頭+0.4秒 09/30 園田3R 1着/10頭勝利 09/10 園田4R 4着/10頭+1.1秒 08/20 園田5R 8着/10頭+1.1秒 07/29 園田4R 5着/10頭+1.2秒
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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.2% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 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	ペイシャメダリスト逃げ	佐々世（兵庫）	実20.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/21 園田10R 8着/11頭+1.6秒 09/30 園田5R 9着/11頭+4.1秒 09/17 園田12R 9着/12頭+2.8秒 09/03 園田1R 3着/12頭+0.6秒 07/08 園田5R 8着/10頭+0.0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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 10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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.0% (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。

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

アークブリッツ

騎手吉村智（兵庫）

1.8倍

AI の勝率37%損益の分かれ目56%

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

◎6

アークブリッツ

吉村智（兵庫）

1.8倍

勝率 37%

›

○11

タンタンドル

小牧太（兵庫）

3.8倍

勝率 19%

›

▲7

キラキラリ

竹村達（兵庫）

13.0倍

勝率 11%

›

△9

プリンセスダーコ

新原周（川崎）

7.0倍

勝率 10%

›

△5

ショーライトイヤー

笹田知（兵庫）

12.4倍

勝率 8%

›

△12

ペイシャメダリスト

佐々世（兵庫）

20.2倍

勝率 5%

›

▽2

ディルガーム

永井孝（兵庫）

23.9倍

勝率 3%

›

▽10

スカーレットハニー

高畑皓（兵庫）

35.5倍

対象外勝率 2%

›

▽4

エクスプレスナイト

杉浦健（兵庫）

79.5倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ワンダーカラフル

井上幹（兵庫）

126.6倍

対象外勝率 1%

›

▽3

ニシノガランテ

山本太（兵庫）

168.9倍

対象外勝率 1%

›

▽1

エナノムスメ

小谷哲（兵庫）

153.5倍

対象外勝率 1%

›

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