園田 6R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

6R 園田競馬場ダ1400m 発走 13:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	カクヘン追込	吉村智（兵庫）	実1.1	×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9走で勝率33%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/23 園田2R 1着/9頭勝利 10/09 園田8R 2着/10頭+0.3秒 09/24 園田7R 3着/10頭+1.6秒 05/20 園田9R 3着/12頭 04/30 園田10R 1着/8頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 43.1% (オッズ暗示: 90.9%) ※ 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	アネモスエルピーダ自在	板野央（兵庫）	実233.7	▽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4R 6着/8頭+1.9秒 10/01 園田8R 7着/9頭+2.1秒 09/09 園田6R 6着/10頭+1.2秒 08/21 園田9R 6着/9頭+3.1秒 08/05 園田1R 1着/10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 6.3着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 6% △ 距離適性同距離 32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) +2%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (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。
3	ディアナゼロス逃げ	川原正（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/15 園田1R 12着/12頭+4.5秒 09/23 園田12R 9着/12頭+1.7秒 09/02 園田1R 8着/12頭+1.2秒 08/06 園田6R 1着/10頭勝利 07/17 園田12R 3着/11頭
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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 37走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.1% ※ 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。
4	デルマサターン差し	下原理（兵庫）	実6.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/21 園田2R 1着/6頭勝利 10/08 園田5R 3着/9頭+0.3秒 04/16 園田9R 3着/8頭+0.9秒 03/24 園田7R 1着/10頭勝利 11/19 園田8R 1着/10頭勝利
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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 22.6% (オッズ暗示: 16.4%) ※ 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。
5	サクラトップクロス先行	杉浦健（兵庫）	実37.7	△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／前走3着）
前5走 10/07 園田7R 3着/9頭+2.1秒 09/23 園田1R 1着/9頭勝利 07/30 園田2R 3着/10頭+0.7秒 07/01 園田6R 11着/12頭 05/21 園田12R 12着/12頭+0.0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 46走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 39走で勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +52%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
6	クオンタムゲート自在	竹村達（兵庫）	実32.4	△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）
前5走 10/23 園田4R 6着/10頭+1.1秒 10/09 園田12R 1着/12頭勝利 09/25 園田7R 6着/11頭+0.7秒 09/10 園田5R 8着/10頭+2.9秒 08/26 園田5R 7着/10頭+2.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 17走で勝率 12% △ 距離適性同距離 8走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +74%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	タッタタラリラ自在	山本太（兵庫）	実77.3	▽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）
前5走 10/15 園田8R 8着/10頭+2.9秒 09/24 園田1R 1着/9頭勝利 09/10 園田1R 3着/10頭+0.8秒 08/19 園田1R 2着/9頭+0.0秒 07/30 園田1R 3着/9頭+1.6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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +4%（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。
8	ディアマント差し	土方颯（兵庫）	実61.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/21 園田10R 6着/11頭+1.2秒 09/16 名古屋6R 4着/11頭+1.9秒 09/03 名古屋5R 3着/10頭+0.1秒 08/19 名古屋2R 4着/12頭+1.4秒 07/29 名古屋12R 5着/12頭+1.9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 4.3着 ○ 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 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +39%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.3% (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。
9	テーオーロビンソン自在推奨	笹田知（兵庫）	実10.1	▲詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+44%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率22%と相性良／同距離帯で勝率25%と得意）
前5走 10/16 園田3R 1着/9頭勝利 09/25 園田3R 5着/9頭+1.5秒 01/02 園田8R 11着/12頭+3.6秒 12/18 園田6R 3着/10頭+0.7秒 11/27 園田1R 1着/12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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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% (妙味あり) AI 予想勝率 14.4% (オッズ暗示: 9.9%) ※ 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。
10	ドナルドポーカー逃げ	廣瀬航（兵庫）	実82.6	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 10/15 園田2R 1着/9頭勝利 10/01 園田1R 5着/9頭+0.4秒 09/17 園田3R 6着/8頭+1.4秒 08/28 園田1R 5着/8頭+1.6秒 08/06 園田4R 8着/10頭+2.9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +11%（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: 1.2%) ※ 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。

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）

買うAI の推奨

テーオーロビンソン

騎手笹田知（兵庫）

10.1倍

AI の勝率14%損益の分かれ目10%

AI の勝率 14% が損益の分かれ目 10%（1 ÷ 10.1倍）を上回り、期待値 +45% が買う基準（+30%）以上。

賭け金の目安 ¥100（AI の自信に応じて変えています）

外れ（2着）

出走馬全10頭

×1

カクヘン

吉村智（兵庫）

1.1倍

勝率 43%

›

○4

デルマサターン

下原理（兵庫）

6.1倍

勝率 23%

›

▲9

テーオーロビンソン

笹田知（兵庫）

10.1倍

勝率 14%

›

△6

クオンタムゲート

竹村達（兵庫）

32.4倍

対象外勝率 5%

›

△3

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

—

勝率 5%

›

△5

サクラトップクロス

杉浦健（兵庫）

37.7倍

対象外勝率 4%

›

▽8

ディアマント

土方颯（兵庫）

61.0倍

対象外勝率 2%

›

▽10

ドナルドポーカー

廣瀬航（兵庫）

82.6倍

対象外勝率 1%

›

▽7

タッタタラリラ

山本太（兵庫）

77.3倍

対象外勝率 1%

›

▽2

アネモスエルピーダ

板野央（兵庫）

233.7倍

対象外勝率 0%

›

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　AI 期待値プラス判定

単勝9テーオーロビンソン不的中 2着

オッズ10.1倍予測時点
期待値+45%
賭け金¥100

※ オッズの下の言葉: 確定 = 当たった買い目の払戻から出したオッズ・予測時点 = 予測した時のオッズ・推定 = 予測時点のオッズが取れず見込みの値。

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