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 16:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ビーザラキエスト	高畑皓（兵庫）	実213.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/22 園田12R 10着/12頭 05/07 園田8R 9着/9頭+4.3秒 04/15 園田9R 8着/10頭+1.6秒 03/31 園田12R 9着/12頭+2.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 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) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +243% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	イセベイ	南部楓（兵庫）	実42.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率39%と適性高／同距離帯5走で勝率40%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/06 園田12R 12着/12頭+7.8秒 07/30 園田9R 1着/9頭勝利 07/11 園田12R 3着/11頭+0.4秒 06/19 園田8R 3着/11頭+0.5秒 05/30 園田7R 4着/8頭+0.5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 18走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 40% ▽ 前走実績前走 12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) +88% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 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	テイケイリノ	新庄海（兵庫）	実6.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/14 園田6R 1着/9頭勝利 04/30 園田4R 1着/11頭勝利 04/07 園田12R 3着/12頭+0.2秒 03/26 園田6R 4着/10頭+0.5秒 01/03 園田7R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 17走で勝率 18% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 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) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
4	ワンダーカラフル	高橋洸（兵庫）	実13.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%）
前5走 05/21 園田12R 8着/12頭 05/06 園田5R 3着/10頭+0.6秒 04/23 園田6R 3着/12頭+1.7秒 04/01 園田5R 10着/12頭+1.6秒 01/08 園田6R 2着/10頭+0.0秒
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 22走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +25% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
5	パッションプリマ推奨	吉村智（兵庫）	実2.9	◎詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均2.0着と安定／前走2着で力を示す／騎手は近50戦勝率36%と好調）
前5走 05/22 園田7R 2着/8頭 04/29 園田7R 2着/8頭+0.1秒 04/14 園田5R 2着/12頭+1.5秒 03/24 園田8R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田8R 10着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +11% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 38.6% (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。
6	シロノクミキョク	塩津璃（兵庫）	実87.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 05/22 園田7R 5着/8頭 05/06 園田12R 3着/12頭+0.8秒 04/21 園田3R 6着/9頭+1.1秒 04/08 園田8R 6着/10頭+1.4秒 03/25 園田6R 8着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +33% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (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。
7	キモンキャリントン	廣瀬航（兵庫）	実28.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は13走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/14 園田5R 4着/10頭+1.4秒 04/29 園田6R 3着/8頭+0.9秒 04/08 園田7R 2着/10頭+0.7秒 03/18 園田5R 4着/12頭+1.2秒 01/15 園田5R 7着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 23走で勝率 9% ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +68% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
8	キタノハヤブサ	竹村達（兵庫）	実239.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 05/22 園田7R 8着/8頭 05/04 園田5R 10着/10頭+2.5秒 04/14 園田12R 12着/12頭+8.5秒 03/26 園田5R 11着/11頭+7.1秒 01/15 大井6R 14着/14頭+5.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 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) +303% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
9	スカイピース	小谷哲（兵庫）	実232.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は21走で勝ち無し）
前5走 05/22 園田6R 8着/8頭+0.0秒 05/04 園田2R 7着/7頭+2.6秒 04/21 園田3R 7着/9頭+1.8秒 04/08 園田8R 8着/10頭+1.8秒 03/25 園田6R 11着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 21走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +270% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	ミュトスオード	下原理（兵庫）	実27.7	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定／前走2着）
前5走 05/14 園田6R 2着/9頭+0.7秒 04/30 園田4R 3着/11頭+0.6秒 04/16 園田4R 2着/10頭+0.1秒 03/19 園田6R 3着/10頭+1.3秒 01/03 園田8R 3着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 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 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.8% (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。
11	モノノフイエロー	永井孝（兵庫）	実13.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場37走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 05/20 園田6R 6着/12頭 01/08 園田12R 7着/12頭+0.9秒 12/24 園田8R 4着/11頭+0.5秒 12/10 園田12R 7着/12頭+0.8秒 11/25 園田9R 5着/10頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 37走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 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) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.7%) ※ 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。
12	グランサントル	杉浦健（兵庫）	実2.0	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場5走で勝率40%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/05 園田7R 4着/10頭+0.7秒 04/08 園田4R 1着/10頭勝利 05/23 園田3R 4着/12頭+0.9秒 04/30 園田4R 1着/12頭勝利 04/08 園田2R 4着/11頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 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 40% (得意) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 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。

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

このレースの推奨馬券　2モデル並走 (AI 期待値プラス判定)

A. 市場込みモデル

単勝 5 パッションプリマ実2.9倍期待値 +-39% 200円
3連複 2-3-5 実139.2倍期待値 +612% 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 12 グランサントル実2.0倍期待値 +-80% 100円

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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