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1400m 発走 14:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ダイメイプリンス	杉浦健（兵庫）	実162.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/21 園田5R 10着/12頭+3.0秒 09/16 名古屋10R 10着/11頭+4.7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 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +51%（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。
2	チョウリニア差し	永井孝（兵庫）	実115.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（301日ぶりの実戦）
前5走 01/07 園田10R 6着/11頭+1.7秒 12/25 園田9R 5着/12頭+1.1秒 12/03 園田9R 8着/12頭+0.5秒 11/11 園田12R 3着/12頭+0.7秒 10/16 園田12R 5着/12頭+1.8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 6.3着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ ローテーション 301日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +283%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (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。
3	エルグランゴラッソ	川原正（兵庫）	実4.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走2着／111日ぶりの実戦）
前5走 07/16 園田9R 2着/10頭 06/24 園田10R 3着/11頭+0.0秒 05/29 園田10R 4着/9頭 04/29 園田9R 5着/9頭+1.7秒 04/09 園田11R 3着/12頭+0.2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 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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 111日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 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	ハピネスサンライズ	下原理（兵庫）	実4.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 3位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	スタンダールロマン	小谷哲（兵庫）	実206.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.5着と低調／中6日以内の連戦）
前5走 10/29 園田4R 10着/12頭+2.5秒 10/15 園田1R 9着/12頭+2.3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 9.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49%（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。
6	オリヒメボシ	廣瀬航（兵庫）	実7.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 12.8%) ※ 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。
7	レヴィアタン自在	小牧太（兵庫）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/16 園田7R 3着/9頭+0.7秒 06/24 園田12R 7着/12頭 06/11 園田12R 9着/12頭 05/15 園田12R 8着/11頭+1.7秒 03/31 園田12R 7着/12頭+2.0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 6.3着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 21.9% (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。
8	ハローチュース差し	高橋洸（兵庫）	実111.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場29走で勝率31%と適性高／同距離帯29走で勝率31%／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 09/25 園田12R 10着/12頭+3.5秒 04/30 園田12R 10着/11頭+2.3秒 04/01 園田10R 4着/9頭+0.1秒 01/14 園田12R 3着/12頭+0.3秒 12/23 園田9R 4着/9頭+0.8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 29走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 29走で勝率 31% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98%（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: 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。
9	カワキタベレッタ	吉村智（兵庫）	実2.2	◎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／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/14 園田9R 3着/8頭+0.4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 3.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.9% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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	ジャスティンカレラ	笹田知（兵庫）	実61.3	△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4R 9着/11頭+1.1秒 09/30 園田12R 9着/12頭+2.1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 9.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) +178%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.5% (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

カワキタベレッタ

騎手吉村智（兵庫）

2.2倍

AI の勝率36%損益の分かれ目45%

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

◎9

カワキタベレッタ

吉村智（兵庫）

2.2倍

勝率 36%

›

○7

レヴィアタン

小牧太（兵庫）

5.1倍

勝率 22%

›

▲4

ハピネスサンライズ

下原理（兵庫）

4.5倍

勝率 16%

›

△3

エルグランゴラッソ

川原正（兵庫）

4.6倍

勝率 10%

›

△10

ジャスティンカレラ

笹田知（兵庫）

61.3倍

対象外勝率 5%

›

△6

オリヒメボシ

廣瀬航（兵庫）

7.8倍

勝率 4%

›

▽2

チョウリニア

永井孝（兵庫）

115.3倍

対象外勝率 3%

›

▽8

ハローチュース

高橋洸（兵庫）

111.6倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ダイメイプリンス

杉浦健（兵庫）

162.1倍

対象外勝率 1%

›

▽5

スタンダールロマン

小谷哲（兵庫）

206.3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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