園田1R AI予想 - Stride AI

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 園田競馬場ダート1230m　発走 14:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	チーフインザスカイ	竹村達（兵庫）	実25.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/22 園田5R 2着/9頭+3.0秒 04/30 園田9R 7着/10頭+1.6秒 04/14 園田5R 11着/12頭+2.6秒 03/31 園田5R 6着/11頭+0.9秒 03/18 園田7R 8着/10頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) △ 距離適性同距離 15走で勝率 7% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
2	アコーダンス	下原理（兵庫）	実9.9	▲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3.0着と安定）
前5走 05/14 園田8R 4着/9頭+0.3秒 04/23 園田2R 3着/10頭+0.6秒 04/02 園田6R 2着/9頭+0.1秒 03/18 園田1R 3着/10頭+0.4秒 01/03 園田5R 4着/12頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 27走で勝率 11% ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 10.1%) ※ 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。
3	クレイジーホース	高畑皓（兵庫）	実336.8	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 05/20 園田7R 10着/10頭+2.0秒 05/04 園田9R 6着/7頭+2.1秒 04/22 園田1R 10着/12頭+1.2秒 04/08 園田4R 8着/10頭+1.5秒 03/17 浦和4R 4着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +247% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
4	ブルーディザイア	土方颯（兵庫）	実142.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 05/15 園田2R 4着/10頭+1.0秒 04/23 園田3R 6着/11頭+1.5秒 03/31 園田3R 7着/12頭+1.0秒 07/17 園田3R 8着/11頭+1.0秒 06/27 園田4R 2着/10頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +145% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (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。
5	ゴールデンスキーム	田野豊（兵庫）	実2.3	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/22 園田5R 5着/9頭 01/14 園田5R 2着/12頭+0.3秒 12/16 園田6R 2着/12頭+0.2秒 11/26 園田12R 8着/10頭+1.9秒 03/21 浦和6R 12着/12頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -54% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 43.5%) ※ 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	セイウンダキシメテ	塩津璃（兵庫）	実272.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/22 園田2R 6着/10頭 05/04 園田3R 8着/8頭+3.2秒 04/28 園田7R 8着/10頭+3.4秒 04/15 園田8R 8着/10頭+2.6秒 03/31 園田9R 7着/9頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 16走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +374% (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。
7	テルモピュライ推奨	南部楓（兵庫）	実8.6	🌟◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率23% × オッズ8.6倍で期待値+101%の有力候補（直近3走平均2.7着と安定／前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/20 園田7R 2着/10頭+0.0秒 05/05 園田3R 3着/10頭+1.1秒 04/16 園田4R 3着/10頭+0.9秒 04/02 園田6R 4着/9頭+0.3秒 03/17 園田2R 3着/10頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 11.6%) ※ 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。
8	ガンバルフトシ	永井孝（兵庫）	実13.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/22 園田5R 4着/9頭 05/07 園田5R 4着/12頭+1.1秒 04/30 園田4R 7着/11頭+1.3秒 01/14 園田5R 5着/12頭+0.7秒 12/31 園田5R 2着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (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。
9	ペイシャメダリスト	佐々世（兵庫）	実11.9	○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／前走2着）
前5走 05/22 園田2R 2着/10頭 05/06 園田5R 8着/10頭+1.5秒 01/02 園田8R 7着/12頭+2.5秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.7% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	キャスパインパクト	川原正（兵庫）	実182.6	▽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／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 05/22 園田5R 8着/9頭+7.0秒 05/07 園田5R 5着/12頭+1.2秒 04/21 園田5R 5着/12頭+1.1秒 04/02 園田7R 8着/9頭+3.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.5% (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。
11	ワキノアリエス	小牧太（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/15 園田6R 4着/9頭+1.1秒 04/30 園田4R 4着/11頭+0.8秒 04/15 園田3R 4着/10頭+1.6秒 03/26 園田6R 2着/10頭+0.2秒 11/20 園田5R 3着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
12	バチェロレックス	吉村智（兵庫）	実2.5	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/22 園田5R 3着/9頭+0.0秒 04/21 園田5R 2着/12頭+0.6秒 04/08 園田1R 2着/9頭+0.0秒 03/24 園田1R 2着/10頭+0.6秒 06/20 園田1R 7着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 19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 44% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.3% (オッズ暗示: 40.0%) ※ 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 7 テルモピュライ実8.6倍期待値 +101% 推奨 5.6〜13.3倍 300円 ❌不的中7着
3連複 5-7-9 実33.2倍期待値 +156% 100円 ❌不的中5番(2着)-7番(7着)-9番(5着)

B. 市場除外+キャリブ

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

※ 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

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）

本サイトの予想は機械学習モデルによる参考情報です。過去の実績は将来の結果を保証しません。投資判断は自己責任でお願いします。本サイト運営者は損失について一切の責任を負いません。20歳未満の方は馬券を購入できません。