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 園田競馬場ダ1230m 発走 16:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビクトリーブリッジ逃げ	廣瀬航（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（当競馬場11走で勝率91%と適性高／同距離帯7走で勝率86%／同馬場状態で勝率89%）
前5走 10/15 園田10R 1着/3頭 08/05 園田12R 1着/12頭勝利 05/14 園田12R 1着/12頭勝利 04/14 園田5R 1着/12頭勝利 03/17 園田5R 1着/12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 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 11走で勝率 91% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 86% ◎ 馬場適性同馬場 9走で勝率 89% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 58.0% (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。
2	エイシンリガーズ逃げ	吉村智（兵庫）	実5.0	○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67%と適性高／同距離帯3走で勝率100%／同馬場状態で勝率75%）
前5走 07/30 園田9R 1着/7頭勝利 05/13 園田11R 1着/12頭勝利 04/14 園田10R 1着/12頭勝利 11/27 園田11R 8着/12頭+2.7秒 10/29 園田11R 3着/8頭+0.7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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 100% ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 104日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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	カレンマウラー	井上幹（兵庫）	実106.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/23 園田9R 9着/10頭+1.6秒 10/09 園田11R 10着/12頭+1.6秒 09/16 大井6R 11着/11頭+6.3秒 09/01 大井9R 14着/14頭+6.7秒 08/12 大井6R 9着/12頭+2.6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 10.0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 4走で勝ち無し ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
4	ミルトライディーン	杉浦健（兵庫）	実30.4	△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／前走2着）
前5走 10/15 園田10R 2着/3頭 08/06 園田11R 9着/12頭+1.6秒 07/22 園田11R 5着/12頭+1.0秒 07/02 園田11R 11着/11頭+2.0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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ 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) +29%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.3% (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。
5	ニシノタンギー	山本太（兵庫）	実119.9	▽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 09/30 園田10R 9着/9頭+4.2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 9.0着 (不振) × 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 0.6% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
6	ノイジーアプローチ	渡瀬和（兵庫）	実121.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は14走で勝ち無し／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 10/14 園田11R 10着/10頭+5.8秒 09/10 園田11R 11着/11頭+3.2秒 06/15 3112R 9着/12頭 06/01 317R 7着/10頭+0.0秒 05/18 319R 9着/10頭+0.0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戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 14走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
7	シルバーブレッド先行	土方颯（兵庫）	実88.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/08 園田11R 9着/12頭+0.7秒 05/20 園田11R 6着/10頭 04/30 園田8R 4着/6頭+2.4秒 01/15 園田10R 1着/10頭勝利 12/29 園田11R 5着/9頭+0.8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戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	ワイルドゴーア逃げ	大山真（兵庫）	実135.8	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 09/29 船橋6R 12着/12頭+6.9秒 09/24 浦和10R 6着/12頭+1.1秒 08/11 浦和8R 10着/12頭+1.7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 9.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 0.4% (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。
9	ニシノヴィヴィ	佐々世（兵庫）	実26.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
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) △ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 5位 (中位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (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。
10	マイドオオキニ追込	笹田知（兵庫）	実48.3	△詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場17走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 09/18 園田9R 3着/10頭+0.2秒 08/28 園田12R 2着/12頭+0.2秒 08/06 園田11R 5着/12頭+0.6秒 07/02 園田10R 4着/11頭 05/29 園田11R 10着/11頭
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 3.3着 × 当競馬場適性 17走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.7% (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。
11	アンノドミニ追込	田野豊（兵庫）	実8.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場14走で勝率29%と適性高／同距離帯4走で勝率75%／同馬場状態で勝率38%）
前5走 10/22 園田11R 1着/11頭勝利 09/30 園田10R 2着/9頭+0.8秒 09/10 園田8R 1着/8頭勝利 08/19 園田10R 1着/3頭 07/16 園田10R 2着/10頭
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) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 75% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ◎ 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) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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

ビクトリーブリッジ

騎手廣瀬航（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11頭

◎1

ビクトリーブリッジ

廣瀬航（兵庫）

1.2倍

勝率 58%

›

○2

エイシンリガーズ

吉村智（兵庫）

5.0倍

勝率 20%

›

▲11

アンノドミニ

田野豊（兵庫）

8.0倍

勝率 9%

›

△4

ミルトライディーン

杉浦健（兵庫）

30.4倍

対象外勝率 4%

›

△9

ニシノヴィヴィ

佐々世（兵庫）

26.1倍

勝率 4%

›

△10

マイドオオキニ

笹田知（兵庫）

48.3倍

対象外勝率 3%

›

▽7

シルバーブレッド

土方颯（兵庫）

88.0倍

対象外勝率 1%

›

▽5

ニシノタンギー

山本太（兵庫）

119.9倍

対象外勝率 1%

›

▽3

カレンマウラー

井上幹（兵庫）

106.8倍

対象外勝率 0%

›

▽8

ワイルドゴーア

大山真（兵庫）

135.8倍

対象外勝率 0%

›

×6

ノイジーアプローチ

渡瀬和（兵庫）

121.3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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