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820m　発走 20:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ペイシャツネ	廣瀬航（兵庫）	実11.8	△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）
前5走 05/04 園田12R 9着/11頭+1.8秒 04/21 園田12R 4着/10頭+0.2秒 04/09 園田12R 3着/12頭+0.4秒 03/18 園田12R 8着/12頭+0.9秒 12/30 園田9R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 11走で勝率 9% ▽ 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) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.5%) ※ 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	ルヴァンヴェール	川原正（兵庫）	実25.3	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 05/20 園田12R 6着/12頭 05/04 園田12R 7着/11頭+1.2秒 12/30 園田12R 5着/12頭+0.9秒 12/16 園田12R 6着/12頭+0.5秒 11/26 園田10R 5着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% ○ 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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 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。
3	ヴァンセゾニエ	南部楓（兵庫）	実17.6	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3秒 12/30 園田9R 12着/12頭+3.8秒 12/10 園田12R 2着/12頭+0.2秒 11/25 園田9R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 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。
4	ホルンフェルス	小牧太（兵庫）	実10.7	▲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33%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／騎手は近50戦で勝率30%）
前5走 05/14 園田12R 10着/12頭+2.3秒 04/21 園田6R 6着/10頭+0.5秒 04/01 園田5R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 9.3%) ※ 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	ミストルティン	佐々世（兵庫）	実18.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は22走で勝ち無し）
前5走 05/04 園田5R 5着/10頭+0.6秒 04/21 園田6R 8着/10頭+1.0秒 04/09 園田12R 9着/12頭+0.9秒 03/24 園田12R 7着/12頭+0.6秒 01/08 園田12R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 38走で勝率 11% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
6	ナリタヴィクトリー	杉浦健（兵庫）	実15.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 園田12R 11着/12頭+2.9秒 04/28 園田9R 12着/12頭+3.6秒 04/08 園田8R 1着/10頭勝利 03/25 園田6R 2着/12頭+0.2秒 12/30 園田12R 10着/12頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 6.3%) ※ 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。
7	チュッチュポッポ	下原理（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/04 園田12R 6着/11頭+1.2秒 04/09 園田12R 2着/12頭+0.1秒 10/22 園田12R 11着/12頭+3.4秒 10/01 園田12R 5着/12頭+0.5秒 09/18 園田6R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
8	ジャンマギアーナ	笹田知（兵庫）	実5.4	▲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 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒 04/30 園田6R 1着/12頭勝利 04/15 園田6R 2着/12頭+0.1秒 04/01 園田9R 3着/12頭+0.4秒 12/30 園田10R 11着/12頭+1.6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 26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 16% ○ 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) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 18.5%) ※ 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	フェアリータイザン	山本咲（兵庫）	実9.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場17走で勝率29%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0秒 12/03 園田10R 4着/12頭+0.7秒 11/06 園田12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 13.5% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 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	ギフトバスケット	田野豊（兵庫）	実16.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒 04/09 園田12R 10着/12頭+1.2秒 03/24 園田12R 9着/12頭+0.7秒 01/02 園田12R 8着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% (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。
11	カワキタボーダレス	吉村智（兵庫）	実3.4	◎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（当競馬場16走で勝率38%と適性高／同距離帯11走で勝率55%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/04 園田5R 2着/10頭+0.2秒 04/15 園田6R 1着/12頭勝利 04/01 園田9R 6着/12頭+0.7秒 10/30 園田12R 1着/12頭勝利 10/15 園田12R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 38% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 55% ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 38% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 41.3% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
12	ラクスガウディ	新庄海（兵庫）	実54.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／157日ぶりの実戦）
前5走 12/30 園田9R 8着/12頭+1.0秒 12/10 園田12R 1着/12頭勝利 11/25 園田10R 4着/10頭+0.9秒 11/06 園田12R 4着/12頭+0.3秒 10/28 園田5R 7着/12頭+0.8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 39走で勝率 8% △ 距離適性同距離 19走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ ローテーション 157日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 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。

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

3連複 7-9-11 実21.3倍期待値 +171% 200円

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

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