園田 11R 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。

11R 園田競馬場夜さ恋サマースプリントＡダ1400m 発走 16:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リネアグローリア	小牧太（兵庫）	実2.5	◎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36%）
前5走 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 36.6% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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	フェアリーブルー差し	廣瀬航（兵庫）	実33.2	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/01 園田11R 9着/11頭+1.5秒 09/04 園田8R 2着/6頭+0.2秒 08/13 園田11R 7着/12頭+0.9秒 07/22 園田8R 1着/6頭勝利 07/08 園田11R 2着/12頭
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 6.0着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 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。
3	ジェネラーレ	吉村智（兵庫）	実18.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率50%と好調／140日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 06/18 園田11R 10着/11頭 05/22 園田11R 1着/12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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 140日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	アストラカ追込	杉浦健（兵庫）	実4.5	△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4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 園田10R 1着/8頭勝利 09/18 園田10R 3着/9頭+0.3秒 08/28 園田11R 2着/11頭+0.8秒 08/07 園田11R 1着/9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 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.1% (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	ナリタシン自在	山本太（兵庫）	実153.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場31走で勝率32%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率40%）
前5走 10/23 園田11R 12着/12頭+2.5秒 10/02 園田11R 5着/9頭+1.1秒 09/11 園田11R 7着/9頭+2.0秒 08/13 園田11R 11着/12頭+2.0秒 05/15 園田11R 1着/12頭勝利
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 8.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 31走で勝率 32% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1%（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: 0.7%) ※ 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	シアージスト逃げ	川原正（兵庫）	実64.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 10/02 園田11R 9着/9頭+1.8秒 09/11 園田11R 3着/9頭+1.1秒 08/28 園田11R 11着/11頭+6.5秒 04/15 大井11R 14着/14頭+4.3秒 03/26 大井11R 6着/13頭+0.8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 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (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。
7	ロードラディウス	下原理（兵庫）	実4.8	○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 7 ◎ 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 2位 (上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
8	ドラゴンゴクウ差し	小谷哲（兵庫）	実57.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／前走3着）
前5走 10/09 園田9R 3着/7頭+0.5秒 09/11 園田7R 4着/7頭+1.4秒 07/29 園田10R 6着/7頭+1.1秒 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10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 4.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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	ラピドフィオーレ自在	田野豊（兵庫）	実4.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯11走で勝率36%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/14 園田10R 3着/8頭+0.3秒 09/18 園田10R 1着/9頭勝利 08/14 園田11R 12着/12頭+2.9秒 07/22 園田8R 2着/6頭+0.0秒 06/24 園田11R 2着/10頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 36% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.2% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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	ダイジョバナイ差し	大山真（兵庫）	実15.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率41%と適性高／同距離帯14走で勝率36%／前走2着）
前5走 10/09 園田9R 2着/7頭+0.3秒 09/11 園田11R 9着/9頭+2.4秒 08/13 園田11R 2着/12頭+0.0秒 06/05 園田11R 4着/10頭 05/04 園田11R 11着/12頭+3.5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 4.3着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 41% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 36% ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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。
11	ロイガヴェーグル	井上幹（兵庫）	実30.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 8位 (中位評価) × 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: 3.3%) ※ 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

リネアグローリア

騎手小牧太（兵庫）

2.5倍

AI の勝率37%損益の分かれ目40%

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11頭

◎1

リネアグローリア

小牧太（兵庫）

2.5倍

勝率 37%

›

○7

ロードラディウス

下原理（兵庫）

4.8倍

勝率 23%

›

▲9

ラピドフィオーレ

田野豊（兵庫）

4.7倍

勝率 12%

›

△4

アストラカ

杉浦健（兵庫）

4.5倍

勝率 11%

›

△10

ダイジョバナイ

大山真（兵庫）

15.4倍

勝率 5%

›

△3

ジェネラーレ

吉村智（兵庫）

18.2倍

勝率 5%

›

▽2

フェアリーブルー

廣瀬航（兵庫）

33.2倍

対象外勝率 2%

›

▽11

ロイガヴェーグル

井上幹（兵庫）

30.6倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ドラゴンゴクウ

小谷哲（兵庫）

57.1倍

対象外勝率 1%

›

▽6

シアージスト

川原正（兵庫）

64.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ナリタシン

山本太（兵庫）

153.8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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