園田5R AI予想 - Stride AI

園田 5R 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。

5R 園田競馬場ダート1400m　発走 12:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ワイドオルデン	笹田知（兵庫）	実2.7	🌟◎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10走で勝率30%と適性高／同距離帯10走で勝率30%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 01/13 園田6R 1着/10頭勝利 12/24 園田7R 2着/10頭+0.3秒 12/03 園田7R 2着/10頭+1.1秒 11/11 園田9R 2着/10頭+0.0秒 10/24 園田6R 2着/10頭+0.8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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 30% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 148日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 35.0% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
2	クリムゾンレッド	小牧太（兵庫）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 05/13 園田4R 1着/10頭勝利 04/22 園田5R 5着/11頭+1.0秒 03/31 園田8R 3着/10頭+0.7秒 03/17 園田6R 2着/10頭+1.0秒 01/07 園田2R 3着/10頭+0.2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 35走で勝率 14% △ 距離適性同距離 34走で勝率 15% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (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。
3	フレイムフォース	井上幹（兵庫）	実55.7	△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／前走2着）
前5走 05/20 園田5R 2着/12頭 04/28 園田2R 1着/10頭勝利 04/09 園田6R 4着/8頭+0.5秒 03/17 園田3R 2着/9頭+0.1秒 01/13 園田12R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 44走で勝率 11% △ 距離適性同距離 43走で勝率 12% ○ 馬場適性同馬場 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 2.7% (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。
4	エコロアテナ	大山真（兵庫）	実85.7	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 05/28 園田7R 7着/10頭 05/13 園田5R 6着/10頭+2.5秒 04/29 園田3R 3着/8頭+0.1秒 04/14 園田7R 5着/10頭+1.6秒 04/01 園田8R 3着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (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	トモジャイブ	田野豊（兵庫）	実5.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（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2着）
前5走 05/22 園田9R 2着/11頭 05/07 園田3R 3着/10頭+0.6秒 04/16 園田6R 5着/8頭+1.4秒 03/25 園田7R 9着/10頭+1.4秒 01/08 園田8R 10着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 3.3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 2着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -67% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 20.0%) ※ 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。
6	ジェッティー	小谷周（兵庫）	実158.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場47走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/20 園田5R 3着/12頭+3.0秒 05/07 園田6R 4着/10頭+1.0秒 04/23 園田6R 5着/12頭+1.8秒 04/09 園田5R 7着/10頭+1.0秒 03/25 園田5R 3着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 × 当競馬場適性 47走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ノースグロリア	佐々世（兵庫）	実10.3	○詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/04 園田3R 3着/8頭+0.8秒 04/28 園田7R 7着/10頭+3.0秒 01/14 園田12R 6着/12頭+0.8秒 12/18 園田9R 3着/12頭+0.6秒 11/26 園田7R 3着/8頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 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 19.6% (オッズ暗示: 9.7%) ※ 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。
8	アスクヴレーヴモア推奨	杉浦健（兵庫）	実25.2	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率8% × オッズ25.2倍で期待値+113%の有力候補（近5走で勝率20%と堅実／当競馬場16走で勝率50%と適性高／同距離帯で勝率50%と得意）
前5走 05/15 園田7R 5着/10頭+1.4秒 04/14 園田5R 4着/12頭+1.8秒 03/26 園田8R 4着/10頭+0.9秒 08/21 園田12R 8着/11頭+1.4秒 08/01 園田7R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 14走で勝率 50% ○ ローテーション 26日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.5% (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。
9	テーオーパーソナル	新庄海（兵庫）	実28.9	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/28 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 2着/10頭+1.0秒 04/21 園田4R 1着/10頭勝利 03/31 園田2R 4着/10頭+0.5秒 12/16 園田3R 8着/10頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ○ 距離適性同距離 20走で勝率 15% ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (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。
10	ナリタセレーノ	小谷哲（兵庫）	実43.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は10走で勝ち無し／前走2着）
前5走 05/22 園田12R 2着/12頭 05/07 園田7R 6着/9頭+2.0秒 04/14 園田7R 3着/10頭+1.5秒 03/31 園田9R 6着/9頭+1.4秒 01/13 園田5R 5着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 当競馬場適性 19走で勝率 5% ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し △ 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 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (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。
11	ニシノオールマイト	山本太（兵庫）	実107.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調／64日ぶりの実戦）
前5走 04/07 園田9R 9着/9頭+3.2秒 03/26 園田12R 12着/12頭+3.0秒 01/13 園田7R 9着/10頭+2.8秒 12/30 園田9R 9着/12頭+1.3秒 12/23 園田9R 6着/9頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) △ 当競馬場適性 52走で勝率 8% △ 距離適性同距離 31走で勝率 10% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +82% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 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。
12	ニネンエフグミ	下原理（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4走で勝率25%と適性高／前走3着）
前5走 05/22 園田7R 3着/8頭 01/13 園田7R 4着/10頭+1.0秒 12/31 園田8R 8着/10頭+3.4秒 12/10 園田8R 1着/10頭勝利 ―
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 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19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 16.7% (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 8 アスクヴレーヴモア実25.2倍期待値 +113% 推奨 15.3〜30.0倍 100円 ❌不的中単勝 25.2倍
馬連 1-7 実14.7倍期待値 +179% 300円 ❌不的中1番(3着)-7番(-)
3連複 1-7-12 実11.4倍期待値 +103% 200円 ❌不的中1番(3着)-7番(-)-12番(2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

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