園田 9R 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。

9R 園田競馬場ダ1400m 発走 14:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	モーモーシャイン差し	竹村達（兵庫）	実31.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/02 園田7R 6着/8頭+1.3秒 09/11 園田3R 1着/7頭勝利 08/26 園田9R 2着/7頭+1.1秒 08/07 園田2R 3着/7頭+1.0秒 07/22 園田3R 2着/7頭+0.0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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し × 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 2.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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	ブラーヴテン	井上幹（兵庫）	実36.3	▽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50%と好調）
前5走 10/09 園田2R 7着/7頭+1.9秒 08/05 園田2R 1着/7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戦の調子勝率 50% (絶好調) △ 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 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	ヒナデコルテ差し	南部楓（兵庫）	実21.9	△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／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/23 園田5R 1着/12頭勝利 10/01 園田6R 2着/3頭 09/17 園田2R 2着/7頭+0.2秒 09/04 園田3R 3着/12頭+0.2秒 08/14 園田2R 2着/12頭+0.3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戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
4	コパノジャマイカ	吉村智（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 10/29 園田11R 7着/11頭+1.7秒 10/09 園田2R 4着/7頭+0.7秒 09/16 園田3R 1着/3頭 08/27 園田3R 1着/7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% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 26.7% (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。
5	ベラジオエイチャン	笹田知（兵庫）	実39.9	▽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 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 2.8% (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。
6	イトシノファーザ自在	廣瀬航（兵庫）	実9.3	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/30 園田3R 1着/3頭 10/14 園田3R 2着/8頭+0.1秒 09/30 園田2R 3着/6頭+0.9秒 09/16 園田3R 2着/3頭 09/04 園田3R 8着/12頭+1.4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戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +20% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.0% (オッズ暗示: 10.8%) ※ 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	プリンセスロード自在	高橋洸（兵庫）	実92.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/02 園田7R 8着/8頭+3.4秒 09/11 園田2R 1着/6頭勝利 08/26 園田9R 4着/7頭+3.0秒 08/07 園田2R 6着/7頭+2.5秒 07/16 園田3R 4着/5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 5走で勝率 20% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (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	シンティランテ	杉浦健（兵庫）	実134.7	▽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100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 10/01 園田2R 1着/5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戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.8% (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	ペリドット	田野豊（兵庫）	実16.1	△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）
前5走 09/17 園田11R 6着/9頭+2.4秒 09/09 園田2R 1着/6頭 ― ― ―
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 50% (絶好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (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。
10	クールスカイ差し	小牧太（兵庫）	実1.5	×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（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 10/29 園田11R 5着/11頭+1.1秒 10/09 園田2R 3着/7頭+0.7秒 09/23 園田11R 10着/12頭+2.5秒 07/16 園田3R 1着/5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 6.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 30.2% (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。
11	アカネノソラ自在	小谷哲（兵庫）	実49.1	▽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／前走勝利の勢い）
前5走 10/16 園田5R 1着/12頭勝利 09/17 園田11R 7着/9頭+3.2秒 08/21 園田3R 2着/8頭+0.7秒 07/31 園田3R 3着/6頭+0.4秒 07/09 園田3R 2着/5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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
12	ルジュエ	大山真（兵庫）	実19.3	△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／前走勝利の勢い／83日ぶりの実戦）
前5走 08/21 園田3R 1着/8頭勝利 05/20 園田3R 2着/4頭+0.0秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 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) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。

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

クールスカイ

騎手小牧太（兵庫）

1.5倍

AI の勝率30%損益の分かれ目67%

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12頭

×10

クールスカイ

小牧太（兵庫）

1.5倍

勝率 30%

›

○4

コパノジャマイカ

吉村智（兵庫）

4.3倍

勝率 27%

›

▲6

イトシノファーザ

廣瀬航（兵庫）

9.3倍

勝率 13%

›

△9

ペリドット

田野豊（兵庫）

16.1倍

勝率 8%

›

△3

ヒナデコルテ

南部楓（兵庫）

21.9倍

勝率 6%

›

△12

ルジュエ

大山真（兵庫）

19.3倍

勝率 6%

›

▽2

ブラーヴテン

井上幹（兵庫）

36.3倍

対象外勝率 3%

›

▽5

ベラジオエイチャン

笹田知（兵庫）

39.9倍

対象外勝率 3%

›

▽1

モーモーシャイン

竹村達（兵庫）

31.6倍

対象外勝率 2%

›

▽11

アカネノソラ

小谷哲（兵庫）

49.1倍

対象外勝率 1%

›

▽8

シンティランテ

杉浦健（兵庫）

134.7倍

対象外勝率 1%

›

×7

プリンセスロード

高橋洸（兵庫）

92.3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。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券

見送り

次の推奨を X で受け取る

あわせて読む

本日のAI予想購入戦略の解説 AIモデルの仕組み運用実績（回収率）

予想は参考情報です。馬券購入は自己責任で。20歳未満は購入できません。免責事項