園田 7R 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。

7R 園田競馬場ダ1400m 発走 13:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キョウワグロリア差し	田野豊（兵庫）	実30.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は27走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/21 園田3R 2着/10頭+0.5秒 09/03 園田2R 2着/10頭+0.0秒 08/20 園田2R 3着/8頭+0.2秒 08/05 園田1R 4着/10頭+0.5秒 07/17 園田1R 7着/12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 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 27走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
2	ウィステリアダディ自在	竹村達（兵庫）	実26.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均3.0着と安定）
前5走 10/14 園田4R 4着/9頭+1.4秒 09/30 園田4R 3着/10頭+1.2秒 09/09 園田3R 2着/10頭+1.6秒 08/26 園田3R 3着/8頭+0.1秒 07/30 園田4R 9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戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 76走で勝率 9% △ 距離適性同距離 71走で勝率 10% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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	ドリームチェイサー逃げ	小谷周（兵庫）	実57.8	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場51走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は40走で勝ち無し／前走2着）
前5走 10/14 園田7R 2着/8頭+0.4秒 09/25 園田1R 2着/9頭+0.7秒 09/04 園田5R 8着/9頭+1.7秒 08/20 園田1R 4着/10頭+1.0秒 07/30 園田1R 8着/9頭+2.4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 4.0着 × 当競馬場適性 51走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 40走で勝ち無し ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 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。
4	マスターストーン	廣瀬航（兵庫）	実2.6	◎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（104日ぶりの実戦）
前5走 07/23 園田7R 6着/10頭+1.6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 6.0着 ○ 騎手近50戦勝率 14% △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 38.2% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
5	アスクサステナブル逃げ	小谷哲（兵庫）	実6.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 09/02 園田1R 6着/12頭+1.0秒 07/23 園田7R 5着/10頭+1.6秒 06/25 園田2R 1着/10頭 01/13 園田3R 2着/12頭+0.1秒 01/03 園田5R 10着/12頭+1.8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 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% × 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 9.8% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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。
6	コパノジャンピング先行	新原周（川崎）	実46.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均8.7着と低調／132日ぶりの実戦）
前5走 06/25 園田12R 11着/12頭 06/10 園田4R 10着/12頭 05/29 園田7R 5着/10頭 05/13 園田4R 5着/10頭+1.4秒 04/22 園田8R 1着/9頭勝利
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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 45走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 132日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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。
7	ママトモ自在	塩津璃（兵庫）	実5.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 09/10 園田5R 4着/10頭+1.8秒 08/13 園田8R 9着/10頭+1.8秒 07/23 園田8R 5着/10頭+0.6秒 07/09 園田4R 4着/10頭 06/24 園田10R 8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 6.0着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 18.2%) ※ 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	デュランヴェリテ逃げ	大山真（兵庫）	実280.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 10/21 園田2R 6着/6頭+2.3秒 10/02 園田3R 9着/9頭+2.3秒 09/16 園田6R 9着/10頭+3.1秒 08/26 園田4R 9着/10頭+2.5秒 08/07 園田8R 8着/9頭+3.3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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 32走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) +115%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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。
9	サカキ先行	下原理（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 10/15 園田7R 4着/10頭+0.6秒 09/25 園田3R 6着/9頭+1.8秒 09/04 園田6R 7着/10頭+2.6秒 08/06 園田3R 6着/8頭+1.7秒 07/16 園田6R 8着/10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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	ピックプリンサ逃げ	杉浦健（兵庫）	実3.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（104日ぶりの実戦）
前5走 07/23 園田8R 8着/10頭+1.8秒 07/03 園田9R 8着/12頭 01/13 園田6R 4着/10頭+0.4秒 12/23 園田8R 6着/10頭+1.6秒 12/03 園田8R 4着/10頭+1.0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 45走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 39走で勝率 15% △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.8% (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。

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

マスターストーン

騎手廣瀬航（兵庫）

2.6倍

AI の勝率38%損益の分かれ目38%

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

◎4

マスターストーン

廣瀬航（兵庫）

2.6倍

勝率 38%

›

○10

ピックプリンサ

杉浦健（兵庫）

3.1倍

勝率 28%

›

▲5

アスクサステナブル

小谷哲（兵庫）

6.3倍

勝率 10%

›

△7

ママトモ

塩津璃（兵庫）

5.5倍

勝率 10%

›

△9

サカキ

下原理（兵庫）

9.5倍

勝率 6%

›

△2

ウィステリアダディ

竹村達（兵庫）

26.0倍

勝率 4%

›

▽6

コパノジャンピング

新原周（川崎）

46.2倍

対象外勝率 2%

›

▽1

キョウワグロリア

田野豊（兵庫）

30.9倍

対象外勝率 2%

›

▽8

デュランヴェリテ

大山真（兵庫）

280.9倍

対象外勝率 1%

›

×3

ドリームチェイサー

小谷周（兵庫）

57.8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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