園田 10R 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。

10R 園田競馬場ダ1400m 発走 15:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レディーペガサス先行	田野豊（兵庫）	実46.9	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/15 園田12R 9着/12頭+1.7秒 09/25 園田4R 5着/8頭+1.7秒 09/09 園田10R 5着/12頭+1.0秒 08/19 園田5R 1着/10頭勝利 07/29 園田7R 3着/10頭+0.3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 6.3着 △ 当競馬場適性 47走で勝率 15% △ 距離適性同距離 28走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ 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) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	ララモンドール	杉浦健（兵庫）	実20.3	△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26%と適性高／同距離帯25走で勝率28%／前走3着）
前5走 06/18 園田10R 3着/9頭+0.0秒 05/27 園田12R 8着/12頭 05/04 園田10R 5着/9頭+2.5秒 04/14 園田8R 3着/8頭+0.2秒 03/18 園田10R 2着/12頭+0.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 27走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 25走で勝率 28% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 141日休養明け × 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 2.6% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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	グディカンワル追込	渡瀬和（兵庫）	実98.7	▽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12R 12着/12頭+2.9秒 04/30 園田12R 4着/11頭+0.8秒 04/08 園田9R 11着/12頭+3.5秒 03/26 園田12R 8着/12頭+2.1秒 10/09 園田10R 8着/10頭+2.1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 53走で勝率 9% △ 距離適性同距離 21走で勝率 10% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	スナークサンダー逃げ	大山真（兵庫）	実8.7	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走3着）
前5走 10/14 園田12R 3着/11頭+0.2秒 09/25 園田8R 7着/9頭+0.8秒 04/28 園田10R 7着/11頭+1.9秒 04/07 園田10R 9着/12頭+1.1秒 03/18 園田10R 5着/12頭+0.6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 5.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ○ 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) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 11.5%) ※ 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	トウケイタンホイザ先行	川原正（兵庫）	実161.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は18走で勝ち無し）
前5走 10/07 園田5R 6着/11頭+1.8秒 09/04 園田11R 8着/12頭+3.6秒 03/17 園田11R 3着/10頭+0.9秒 12/30 園田11R 11着/12頭+2.7秒 12/17 園田11R 8着/8頭+3.4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 5.7着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 18走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6%（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: 0.6%) ※ 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	ナンバーセオリー追込	下原理（兵庫）	実4.3	○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6走で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/14 園田12R 2着/11頭+0.2秒 09/18 園田7R 1着/3頭 08/21 園田10R 2着/9頭+0.5秒 07/31 園田6R 1着/6頭勝利 07/10 園田4R 1着/10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 6走で勝率 50% ○ 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 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 29.7% (オッズ暗示: 23.3%) ※ 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。
7	ウルティモ差し	佐々世（兵庫）	実18.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/15 園田12R 5着/12頭+1.0秒 09/17 園田9R 7着/9頭+0.6秒 08/28 園田7R 4着/8頭+1.9秒 08/07 園田12R 7着/10頭+1.3秒 07/16 園田9R 5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 5.3着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 24走で勝率 8% ○ 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) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
8	エランフェーヴル差し	松木大（兵庫）	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場20走で勝率50%と適性高／同距離帯20走で勝率50%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 10/14 園田12R 5着/11頭+0.6秒 09/18 園田12R 3着/11頭+1.0秒 08/28 園田8R 3着/9頭+1.2秒 07/23 園田12R 5着/12頭+1.4秒 06/18 園田8R 1着/8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 3.7着 ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ ローテーション 23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 3.6% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	マカセナハレ先行	吉村智（兵庫）	実12.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 10/09 園田4R 4着/6頭+1.1秒 09/23 園田8R 4着/9頭+1.3秒 09/11 園田6R 3着/8頭+1.5秒 05/15 園田10R 6着/9頭+1.1秒 04/23 園田11R 6着/9頭+1.8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 3.7着 ○ 当競馬場適性 14走で勝率 21% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 10.6% (オッズ暗示: 7.9%) ※ 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	マテンロウタイム自在	小牧太（兵庫）	実1.6	◎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（前走2着／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 10/15 園田12R 2着/12頭+0.2秒 09/25 園田8R 6着/9頭+0.5秒 08/20 園田12R 3着/12頭+0.8秒 07/01 園田6R 1着/12頭 05/05 園田12R 3着/12頭+0.7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 3.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -39% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 38.3% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。

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

マテンロウタイム

騎手小牧太（兵庫）

1.6倍

AI の勝率38%損益の分かれ目62%

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

◎10

マテンロウタイム

小牧太（兵庫）

1.6倍

勝率 38%

›

○6

ナンバーセオリー

下原理（兵庫）

4.3倍

勝率 30%

›

▲9

マカセナハレ

吉村智（兵庫）

12.7倍

勝率 11%

›

△4

スナークサンダー

大山真（兵庫）

8.7倍

勝率 10%

›

△8

エランフェーヴル

松木大（兵庫）

16.2倍

勝率 4%

›

△2

ララモンドール

杉浦健（兵庫）

20.3倍

勝率 3%

›

×7

ウルティモ

佐々世（兵庫）

18.4倍

勝率 2%

›

▽1

レディーペガサス

田野豊（兵庫）

46.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

グディカンワル

渡瀬和（兵庫）

98.7倍

対象外勝率 1%

›

▽5

トウケイタンホイザ

川原正（兵庫）

161.8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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