園田8R AI予想 - Stride AI

園田 8R 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。

8R 園田競馬場ダート1230m　発走 14:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	タプチャン	山本咲（兵庫）	実66.6	△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 1 ○ 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) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.8% (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。
2	テーオーヴァルナイ	佐々世（兵庫）	実1.0	🌟◎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5走で勝率80%と適性高／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/14 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田6R 1着/12頭勝利 04/09 園田3R 1着/8頭勝利 11/12 園田5R 1着/12頭勝利 10/22 園田4R 2着/10頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 80% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 51.7% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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	レイナボニータ	小牧太（兵庫）	実34.8	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 05/22 園田10R 7着/11頭 04/29 園田12R 9着/12頭+1.1秒 04/08 園田12R 5着/12頭+0.9秒 03/19 園田12R 9着/12頭+2.7秒 10/09 園田9R 4着/9頭+0.3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 20走で勝率 20% (相性良) ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ 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) +95% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
4	スケサンカクサン	下原理（兵庫）	実45.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 04/30 園田12R 6着/11頭+1.5秒 04/08 園田9R 8着/12頭+1.5秒 03/17 園田10R 7着/12頭+1.4秒 01/03 園田12R 10着/11頭+2.1秒 10/24 園田10R 9着/12頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 31走で勝率 19% (相性良) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% ○ 騎手近50戦勝率 16% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.2%) ※ 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	エイシンチョンパ	大山真（兵庫）	実34.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
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 5 × 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% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +63% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
6	ゲンタツ	杉浦健（兵庫）	実26.1	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場10走で勝率30%と適性高／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/22 園田10R 9着/11頭+0.0秒 04/29 園田3R 1着/8頭勝利 04/07 園田8R 3着/9頭+2.1秒 03/19 園田8R 2着/9頭+0.5秒 12/31 園田2R 1着/10頭勝利
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 10走で勝率 30% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.4% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
7	フセノオーロラ推奨	田野豊（兵庫）	実18.7	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率13% × オッズ18.7倍で期待値+151%の有力候補（当競馬場で勝率20%と相性良／前走3着で力を示す／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/14 園田12R 3着/12頭+0.7秒 04/29 園田12R 6着/12頭+1.1秒 04/07 園田9R 8着/9頭+2.5秒 03/19 園田12R 10着/12頭+2.7秒 11/04 園田11R 6着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 ○ 当競馬場適性 20走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.5% (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。
8	レイチェルペガサス	塩津璃（兵庫）	実14.3	○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／騎手は近50戦で勝率20%）
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 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 8% ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.0% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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	ファルコンエース	小谷哲（兵庫）	実48.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3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10.0着と低調）
前5走 05/20 園田12R 10着/12頭+1.0秒 04/15 園田9R 9着/10頭+2.1秒 03/31 園田12R 11着/12頭+3.5秒 03/05 川崎6R 9着/11頭+2.1秒 02/05 川崎7R 8着/12頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3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 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 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。
10	チビアーサー	小谷周（兵庫）	実81.4	▽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 10 × 直近3戦の調子平均 9.5着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -19% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (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。

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 フセノオーロラ実18.7倍期待値 +151% 推奨 9.6〜30.0倍 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 レイチェルペガサス実14.3倍期待値 +123% 推奨 8.3〜24.6倍 200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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