園田 4R 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。

4R 園田競馬場ダ1400m 発走 12:10

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カネトシクラッチ逃げ	小谷哲（兵庫）	実4.0	◎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12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 10/09 園田12R 5着/12頭+1.5秒 09/25 園田3R 7着/9頭+1.8秒 09/04 園田7R 2着/10頭+0.0秒 08/05 園田10R 12着/12頭+1.4秒 07/03 園田5R 3着/12頭+0.0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 4.7着 × 当競馬場適性 12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 27日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 38.1% (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。
2	ピロコギガマックス追込	杉浦健（兵庫）	実28.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 06/10 園田4R 11着/12頭 05/20 園田5R 8着/12頭 05/05 園田8R 10着/10頭+1.8秒 04/23 園田6R 10着/12頭+3.6秒 04/09 園田1R 1着/8頭勝利
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 72走で勝率 11% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
3	グッドホース先行	廣瀬航（兵庫）	実188.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 10/21 園田1R 10着/11頭+1.9秒 10/09 園田8R 9着/10頭+2.7秒 09/23 園田3R 8着/9頭+2.8秒 09/10 園田5R 9着/10頭+3.4秒 08/06 園田2R 5着/7頭+1.9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戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +38%（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。
4	アスクサヴァイバル先行	塩津璃（兵庫）	実67.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/14 園田4R 9着/9頭+2.1秒 10/02 園田3R 8着/9頭+1.8秒 08/28 園田4R 8着/9頭+2.1秒 07/31 園田6R 4着/6頭+1.5秒 07/01 名古屋12R 5着/12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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	サクラグラシュー先行	田野豊（兵庫）	実3.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着）
前5走 10/15 園田7R 2着/10頭+0.2秒 09/30 園田4R 8着/10頭+3.3秒 09/09 園田4R 7着/10頭+2.4秒 07/29 園田5R 7着/10頭+1.3秒 07/09 園田4R 9着/10頭
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 5.7着 △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% ○ 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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.4% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
6	ジーティーパール	高畑皓（兵庫）	実17.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し）
前5走 10/21 園田4R 6着/10頭+1.8秒 10/07 園田2R 5着/9頭+1.0秒 09/24 園田7R 9着/10頭+2.7秒 09/11 園田10R 4着/10頭+0.8秒 08/28 園田2R 3着/3頭
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 6.7着 × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
7	リビングラヴ先行	渡瀬和（兵庫）	実24.5	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 10/22 園田2R 7着/10頭+1.1秒 10/08 園田5R 9着/9頭+3.4秒 09/17 園田3R 2着/8頭+0.9秒 08/05 園田6R 9着/12頭+1.5秒 07/15 園田6R 8着/10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 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (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。
8	カイリ	大山真（兵庫）	実6.6	△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8.3着と低調／119日ぶりの実戦）
前5走 07/09 園田5R 10着/10頭+5.0秒 06/11 園田10R 9着/10頭 05/20 園田9R 6着/12頭 04/30 園田10R 5着/8頭+1.6秒 04/09 園田8R 1着/8頭勝利
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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 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。
9	グティ逃げ	井上幹（兵庫）	実3.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 07/29 園田7R 10着/10頭+3.3秒 06/12 園田7R 4着/10頭+2.0秒 05/21 園田10R 8着/12頭 04/30 園田7R 3着/10頭+0.8秒 04/15 園田2R 1着/10頭勝利
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 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.0% (オッズ暗示: 31.2%) ※ 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。
10	ラムセスノムスメ逃げ	小谷周（兵庫）	実9.1	△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5走で勝ち無し）
前5走 10/22 園田2R 5着/10頭+0.7秒 10/09 園田8R 7着/10頭+2.1秒 09/24 園田4R 9着/10頭+2.0秒 09/04 園田9R 9着/10頭+3.2秒 08/21 園田10R 9着/9頭+2.8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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 6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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 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

カネトシクラッチ

騎手小谷哲（兵庫）

4.0倍

AI の勝率38%損益の分かれ目25%

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

◎1

カネトシクラッチ

小谷哲（兵庫）

4.0倍

勝率 38%

›

○5

サクラグラシュー

田野豊（兵庫）

3.5倍

勝率 24%

›

▲9

グティ

井上幹（兵庫）

3.2倍

勝率 11%

›

△8

カイリ

大山真（兵庫）

6.6倍

勝率 11%

›

△10

ラムセスノムスメ

小谷周（兵庫）

9.1倍

勝率 6%

›

△2

ピロコギガマックス

杉浦健（兵庫）

28.5倍

勝率 4%

›

×6

ジーティーパール

高畑皓（兵庫）

17.6倍

勝率 3%

›

×7

リビングラヴ

渡瀬和（兵庫）

24.5倍

勝率 2%

›

▽4

アスクサヴァイバル

塩津璃（兵庫）

67.8倍

対象外勝率 1%

›

▽3

グッドホース

廣瀬航（兵庫）

188.0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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項