園田 1R 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。

1R 園田競馬場ダ1400m 発走 10:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ブエイ先行	渡瀬和（兵庫）	実83.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場50走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は45走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/07 園田2R 9着/9頭+2.5秒 09/24 園田7R 10着/10頭+4.3秒 09/10 園田4R 7着/10頭+1.6秒 08/28 園田1R 2着/8頭+0.4秒 08/14 園田4R 6着/11頭+0.9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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 45走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 1.6% (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。
2	アタックチャンス逃げ	塩津璃（兵庫）	実39.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は7走で勝ち無し／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 10/28 園田1R 8着/10頭+3.8秒 09/30 園田1R 9着/10頭+3.5秒 09/17 園田1R 8着/8頭+3.3秒 09/02 園田4R 6着/10頭+5.0秒 08/20 園田1R 7着/10頭+1.8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 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 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) +73%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
3	サクラヴィグール追込	吉村智（兵庫）	実3.7	◎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30%）
前5走 10/21 園田3R 4着/10頭+1.0秒 10/02 園田3R 4着/9頭+0.8秒 09/16 園田4R 6着/10頭+1.1秒 08/26 園田7R 4着/8頭+0.7秒 08/06 園田5R 5着/10頭+2.0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 4.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 8% △ 距離適性同距離 23走で勝率 9% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 21.8% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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	カヤコ差し	山本咲（兵庫）	実46.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場46走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は43走で勝ち無し）
前5走 09/30 園田1R 4着/10頭+1.3秒 09/17 園田1R 3着/8頭+1.3秒 08/27 園田1R 5着/9頭+0.8秒 08/06 園田1R 5着/9頭+1.2秒 07/17 園田2R 9着/10頭
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 4.0着 × 当競馬場適性 46走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 43走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +54%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 3.3% (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。
5	ワンダーエルピス先行推奨	高橋洸（兵庫）	実17.6	△詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+71%の中穴候補（市場想定よりAI評価が高く妙味）
前5走 10/07 園田1R 5着/8頭+1.2秒 09/17 園田1R 5着/8頭+1.8秒 09/03 園田2R 5着/10頭+0.6秒 08/13 園田1R 6着/10頭+3.2秒 07/22 園田1R 9着/11頭+2.9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 5.0着 × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +71% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.7% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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	メイショウギシオー追込	大山真（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走3着）
前5走 10/28 園田2R 3着/10頭+0.8秒 10/15 園田7R 6着/10頭+1.1秒 09/30 園田4R 9着/10頭+4.2秒 05/22 園田12R 8着/12頭 05/07 園田9R 10着/10頭+3.3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 6.0着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 18.3% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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	クリムゾンレッド先行	廣瀬航（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 10/22 園田4R 6着/11頭+0.9秒 06/10 園田5R 4着/12頭 05/29 園田9R 8着/10頭+4.0秒 05/13 園田4R 1着/10頭勝利 04/22 園田5R 5着/11頭+1.0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 6.0着 △ 当競馬場適性 38走で勝率 13% △ 距離適性同距離 36走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.0% ※ 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。
8	ランボシ自在	小谷哲（兵庫）	実21.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率2%と苦戦傾向）
前5走 10/01 園田1R 4着/9頭+0.3秒 09/11 園田1R 5着/8頭+0.9秒 07/30 園田2R 4着/10頭+0.7秒 07/10 園田3R 6着/10頭 06/17 園田2R 9着/10頭+4.0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 × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) △ 距離適性同距離 47走で勝率 9% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.2% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	メイショウロールス逃げ	長尾翼（兵庫）	実133.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場88走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は80走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 10/15 園田5R 10着/11頭+2.2秒 10/01 園田7R 9着/9頭+2.7秒 09/17 園田4R 7着/8頭+2.7秒 09/02 園田5R 12着/12頭+4.1秒 08/19 園田9R 9着/9頭+3.1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 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 88走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 80走で勝ち無し ▽ 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) +18%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.9% (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。
10	メイショウマサカリ	南部楓（兵庫）	実1.5	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 10/23 園田1R 3着/3頭 08/07 園田5R 2着/9頭+0.3秒 07/24 園田2R 3着/3頭 07/08 園田3R 8着/9頭 06/17 園田2R 6着/10頭+4.0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 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 52走で勝率 8% △ 距離適性同距離 49走で勝率 8% △ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.7% (オッズ暗示: 66.7%) ※ 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。

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

ワンダーエルピス

騎手高橋洸（兵庫）

17.6倍

AI の勝率10%損益の分かれ目6%

AI の勝率 10% が損益の分かれ目 6%（1 ÷ 17.6倍）を上回り、期待値 +71% 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（4着）

出走馬全10頭

◎3

サクラヴィグール

吉村智（兵庫）

3.7倍

勝率 22%

›

○10

メイショウマサカリ

南部楓（兵庫）

1.5倍

勝率 22%

›

▲6

メイショウギシオー

大山真（兵庫）

6.5倍

勝率 18%

›

△7

クリムゾンレッド

廣瀬航（兵庫）

—

勝率 12%

›

△5

ワンダーエルピス

高橋洸（兵庫）

17.6倍

勝率 10%

›

△8

ランボシ

小谷哲（兵庫）

21.2倍

勝率 6%

›

▽2

アタックチャンス

塩津璃（兵庫）

39.4倍

対象外勝率 4%

›

▽4

カヤコ

山本咲（兵庫）

46.7倍

対象外勝率 3%

›

▽1

ブエイ

渡瀬和（兵庫）

83.5倍

対象外勝率 2%

›

▽9

メイショウロールス

長尾翼（兵庫）

133.4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。

▶ 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5ワンダーエルピス不的中 4着

オッズ17.6倍予測時点
期待値+71%
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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