園田12R AI予想

園田 12R 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。

12R 園田競馬場ダート1230m　発走 20:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイチェルペガサス	山本太（兵庫）	実9.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 園田12R 4着/12頭+1.0秒 04/23 園田9R 1着/11頭勝利 03/31 園田5R 2着/11頭+0.0秒 01/02 園田12R 7着/12頭+1.4秒 12/23 園田12R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 26走で勝率 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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	イッツマイビジネス	井上幹（兵庫）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 04/28 園田9R 3着/12頭+1.1秒 04/08 園田8R 3着/10頭+0.4秒 03/18 園田6R 1着/12頭勝利 01/14 園田6R 4着/12頭+0.1秒 01/03 園田9R 6着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 6.6%) ※ 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。
3	バーストオブカラー	南部楓（兵庫）	実21.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/04 園田5R 9着/10頭+2.2秒 04/23 園田10R 5着/11頭+1.1秒 04/08 園田9R 7着/12頭+1.1秒 02/20 大井7R 11着/12頭+2.1秒 01/30 大井5R 7着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 7% ○ ローテーション 25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 3.2% (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	セクシーキャット	下原理（兵庫）	実1.9	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同距離帯6走で勝率33%／前走2着）
前5走 05/14 園田12R 2着/12頭+0.5秒 04/21 園田12R 6着/10頭+0.3秒 03/24 園田12R 6着/12頭+0.5秒 09/11 園田12R 2着/12頭+0.3秒 08/14 園田10R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ○ 当競馬場適性 13走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 35.5% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 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。
5	チビアーサー	小谷周（兵庫）	実66.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.5着と低調）
前5走 05/04 園田5R 7着/10頭+1.0秒 04/02 園田9R 12着/12頭+4.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.5着 (不振) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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	ヤマノアシオト	笹田知（兵庫）	実18.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 04/29 園田12R 7着/12頭+1.1秒 04/08 園田9R 5着/12頭+1.1秒 08/13 大井11R 7着/12頭+3.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 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。
7	キングダイヤモンド	高橋洸（兵庫）	実5.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 05/14 園田12R 5着/12頭+1.5秒 04/28 園田9R 2着/12頭+0.5秒 01/15 園田12R 4着/10頭+0.6秒 12/24 園田12R 2着/11頭+0.8秒 11/11 園田11R 12着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ○ 当競馬場適性 19走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 13走で勝率 23% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 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。
8	タプチャン	山本咲（兵庫）	実31.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯12走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 04/29 園田7R 1着/8頭勝利 04/08 園田8R 4着/10頭+0.8秒 03/17 園田5R 4着/12頭+1.5秒 01/15 園田5R 1着/12頭勝利 12/29 園田12R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 12走で勝率 25% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
9	ブライトカラー	廣瀬航（兵庫）	実17.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は20走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 04/28 園田9R 5着/12頭+1.8秒 04/16 園田12R 4着/12頭+1.3秒 03/18 園田12R 2着/12頭+0.4秒 12/30 園田12R 11着/12頭+1.6秒 07/04 大井12R 4着/11頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 20走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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。
10	スキャットメロディ	吉村智（兵庫）	実20.5	△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 05/14 園田12R 6着/12頭+1.8秒 04/28 園田9R 10着/12頭+2.3秒 04/02 園田9R 3着/12頭+1.7秒 01/13 園田7R 6着/10頭+1.7秒 01/02 園田12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 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) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
11	エイシンチョンパ	大山真（兵庫）	実27.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/07 園田8R 7着/9頭+3.0秒 04/16 園田12R 11着/12頭+3.4秒 03/18 園田12R 5着/12頭+0.7秒 01/13 園田8R 8着/11頭+1.9秒 12/30 園田10R 12着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 19走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 13走で勝率 15% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 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。
12	グラスフラッグ	土方颯（兵庫）	実8.9	○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0%と苦戦傾向／中6日以内の連戦）
前5走 05/22 園田10R 5着/11頭 05/06 園田9R 5着/6頭+2.4秒 04/15 園田10R 5着/10頭+0.6秒 04/02 園田9R 5着/12頭+1.9秒 02/04 川崎4R 8着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 11.2%) ※ 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

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※ オッズは予測時点の値です。締切時には変動します。最終確認のうえご利用ください。

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