園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダ1400m 発走 12:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヒカ先行	田野豊（兵庫）	実26.2	△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）
前5走 10/22 園田10R 8着/10頭+2.4秒 09/24 園田10R 5着/9頭+2.1秒 08/28 園田10R 6着/10頭+1.6秒 08/06 園田3R 7着/8頭+2.0秒 06/05 園田7R 6着/12頭
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 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
2	シェナスカイ差し	廣瀬航（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 10/09 園田8R 3着/10頭+0.5秒 09/23 園田3R 4着/9頭+1.6秒 09/03 園田12R 11着/12頭+2.4秒 08/12 園田6R 3着/10頭+1.4秒 07/29 園田7R 4着/10頭+0.9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 6.0着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.7% (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。
3	ベビーヴァギー先行	小牧太（兵庫）	実27.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 10/23 園田8R 8着/11頭+2.5秒 10/02 園田5R 3着/8頭+0.4秒 09/16 園田2R 4着/8頭+0.8秒 08/26 園田3R 1着/8頭勝利 08/05 園田4R 6着/10頭+2.5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 5.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 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	マッチョサスポ自在	山本咲（兵庫）	実43.3	△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 10/23 園田12R 8着/11頭+4.0秒 09/16 園田10R 7着/9頭+2.6秒 08/26 園田4R 1着/10頭勝利 08/05 園田8R 3着/9頭+0.7秒 07/23 園田5R 1着/12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 42走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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。
5	メイショウガイフウ差し	下原理（兵庫）	実85.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/23 園田8R 9着/11頭+2.7秒 10/08 園田1R 7着/8頭+1.6秒 09/23 園田5R 9着/10頭+1.8秒 09/03 園田4R 10着/12頭+2.1秒 01/02 名古屋10R 8着/11頭+1.8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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 15走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
6	コスモタイシ差し	小谷周（兵庫）	実42.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場86走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 09/30 園田7R 6着/9頭+1.8秒 09/11 園田5R 4着/8頭+1.2秒 08/12 園田5R 3着/10頭+0.5秒 07/24 園田6R 4着/9頭+0.4秒 07/01 園田5R 2着/12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 4.3着 × 当競馬場適性 86走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 33走で勝率 6% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
7	ワンダーアウメント	井上幹（兵庫）	実274.0	▽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 10/21 園田10R 11着/11頭+4.3秒 09/04 園田4R 1着/10頭勝利 08/14 園田3R 9着/10頭+2.9秒 07/17 園田5R 9着/10頭 06/10 園田6R 9着/9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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 39走で勝率 10% △ 距離適性同距離 30走で勝率 10% ▽ 前走実績前走 11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) +24%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.5% (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。
8	エイシングリュック追込	小谷哲（兵庫）	実74.3	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/23 園田6R 6着/12頭+1.4秒 10/08 園田10R 4着/12頭+0.5秒 09/16 園田5R 2着/11頭+0.2秒 09/04 園田1R 12着/12頭+2.1秒 08/21 園田8R 7着/10頭+1.8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 4.0着 △ 当競馬場適性 33走で勝率 6% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ○ 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) +1%（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: 1.3%) ※ 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。
9	パサデナドリーム自在	佐々世（兵庫）	実9.7	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率5%と苦戦傾向／直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 10/23 園田2R 3着/9頭+2.2秒 10/01 園田3R 2着/3頭 04/22 園田5R 4着/11頭+0.6秒 04/02 園田5R 2着/10頭+1.0秒 01/02 園田7R 8着/12頭+1.0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戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 19走で勝率 5% ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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	ブザービーター	吉村智（兵庫）	実1.2	◎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2.0着と安定／前走2着／105日ぶりの実戦）
前5走 07/29 園田7R 2着/10頭+0.2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 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 57.6% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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

ブザービーター

騎手吉村智（兵庫）

1.2倍

AI の勝率58%損益の分かれ目83%

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

ブザービーター

吉村智（兵庫）

1.2倍

勝率 58%

›

○2

シェナスカイ

廣瀬航（兵庫）

4.5倍

勝率 18%

›

▲9

パサデナドリーム

佐々世（兵庫）

9.7倍

勝率 7%

›

△1

ヒカ

田野豊（兵庫）

26.2倍

勝率 6%

›

△3

ベビーヴァギー

小牧太（兵庫）

27.1倍

勝率 4%

›

△4

マッチョサスポ

山本咲（兵庫）

43.3倍

対象外勝率 2%

›

▽6

コスモタイシ

小谷周（兵庫）

42.4倍

対象外勝率 2%

›

▽8

エイシングリュック

小谷哲（兵庫）

74.3倍

対象外勝率 1%

›

▽5

メイショウガイフウ

下原理（兵庫）

85.8倍

対象外勝率 1%

›

▽7

ワンダーアウメント

井上幹（兵庫）

274.0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。

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