園田 12R 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。

12R 園田競馬場ダ1400m 発走 16:50

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ホワイトフレイムス	吉村智（兵庫）	実2.9	◎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 ― ― ― ― ―
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) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 36.4% (オッズ暗示: 34.5%) ※ 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。
2	グリッタードール逃げ	永井孝（兵庫）	実329.6	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場7走で勝率29%と適性高）
前5走 10/30 園田12R 12着/12頭+3.5秒 10/01 園田9R 7着/9頭+2.3秒 08/12 園田7R 4着/9頭+2.4秒 07/22 園田12R 1着/12頭勝利 07/01 園田8R 3着/11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戦の調子平均 7.7着 (不振) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +165%（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: 0.3%) ※ 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。
3	タガノハスビナー	大山真（兵庫）	実4.0	▲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43%と適性高／同距離帯14走で勝率43%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 10/22 園田9R 2着/3頭 09/24 園田8R 6着/10頭+1.7秒 06/11 園田12R 2着/12頭 05/22 園田10R 5着/11頭 04/30 園田9R 1着/10頭勝利
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 3.3着 ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 43% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.7% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 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	ムーンガーデン	小谷周（兵庫）	実82.4	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走3着／120日ぶりの実戦）
前5走 07/16 園田10R 3着/10頭 06/24 園田12R 4着/12頭 06/11 園田12R 6着/12頭 05/27 園田9R 9着/12頭+2.0秒 05/05 園田5R 1着/10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戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 50走で勝率 12% △ 距離適性同距離 47走で勝率 13% ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +35%（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。
5	アドーネ逃げ	南部楓（兵庫）	実446.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 10/29 園田12R 10着/12頭+3.6秒 10/14 園田12R 11着/11頭+2.3秒 09/23 園田8R 8着/9頭+2.9秒 09/09 園田10R 11着/12頭+2.5秒 08/21 園田7R 4着/8頭+1.4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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 29走で勝率 10% △ 距離適性同距離 23走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +57%（30倍を超える大穴は買う範囲の外） AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.2%) ※ 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	コスモカピタン自在	杉浦健（兵庫）	実21.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/29 園田12R 12着/12頭+4.4秒 10/14 園田12R 8着/11頭+1.3秒 09/25 園田8R 2着/9頭+0.1秒 08/12 園田7R 2着/9頭+1.1秒 07/23 園田8R 1着/10頭勝利
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 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 17% (相性良) △ 距離適性同距離 24走で勝率 12% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.7% (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。
7	ワイドオルデン差し	笹田知（兵庫）	実8.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 09/23 園田9R 2着/10頭+0.3秒 09/02 園田12R 3着/12頭+0.8秒 08/13 園田8R 2着/10頭+0.3秒 07/23 園田8R 2着/10頭+0.0秒 07/01 園田6R 4着/12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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 16走で勝率 19% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
8	ウィリデシルバ逃げ	下原理（兵庫）	実87.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/28 園田8R 6着/10頭+2.2秒 03/26 園田5R 3着/11頭+0.1秒 09/17 園田12R 9着/9頭+3.2秒 08/28 園田12R 1着/11頭勝利 08/06 園田10R 3着/9頭+0.5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 6.0着 ○ 当競馬場適性 28走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 25走で勝率 24% ○ 馬場適性同馬場 16走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19%（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: 1.1%) ※ 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。
9	メイショウハーブス	土方颯（兵庫）	実9.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
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 6位 (中位評価) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -53% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
10	バルデラマ	小牧太（兵庫）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率50%と好調／155日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 06/11 園田12R 4着/12頭 04/22 園田5R 1着/11頭勝利 ― ― ―
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戦の調子勝率 50% (絶好調) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.1% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 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。
11	ルクスディグニティ	廣瀬航（兵庫）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 ― ― ― ― ―
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) ○ 騎手近50戦勝率 18% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。

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

ホワイトフレイムス

騎手吉村智（兵庫）

2.9倍

AI の勝率36%損益の分かれ目34%

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

ホワイトフレイムス

吉村智（兵庫）

2.9倍

勝率 36%

›

○10

バルデラマ

小牧太（兵庫）

5.1倍

勝率 22%

›

▲3

タガノハスビナー

大山真（兵庫）

4.0倍

勝率 16%

›

△11

ルクスディグニティ

廣瀬航（兵庫）

6.4倍

勝率 9%

›

△7

ワイドオルデン

笹田知（兵庫）

8.2倍

勝率 5%

›

△9

メイショウハーブス

土方颯（兵庫）

9.0倍

勝率 5%

›

▽6

コスモカピタン

杉浦健（兵庫）

21.2倍

勝率 3%

›

▽4

ムーンガーデン

小谷周（兵庫）

82.4倍

対象外勝率 2%

›

▽8

ウィリデシルバ

下原理（兵庫）

87.1倍

対象外勝率 1%

›

▽2

グリッタードール

永井孝（兵庫）

329.6倍

対象外勝率 1%

›

▽5

アドーネ

南部楓（兵庫）

446.0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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