園田9R AI予想 - Stride AI

園田 9R 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。

9R 園田競馬場ダート1230m　発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フューチャーライト	佐々世（兵庫）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場6走で勝率33%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/20 園田4R 1着/12頭 04/21 園田7R 6着/7頭+1.8秒 04/07 園田4R 1着/10頭勝利 03/18 園田4R 3着/12頭+1.6秒 10/30 園田4R 4着/11頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.5% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
2	クオンタムゲート	竹村達（兵庫）	実31.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同馬場状態で勝率33%／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/29 園田10R 9着/9頭+3.0秒 01/03 園田3R 9着/11頭+2.3秒 12/10 園田9R 10着/12頭+2.1秒 11/26 園田9R 3着/9頭+0.3秒 11/06 園田8R 5着/6頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ◎ 馬場適性同馬場 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 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	コモリボルダー	大山真（兵庫）	実15.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/28 園田11R 8着/12頭 05/13 園田11R 10着/12頭+3.0秒 04/29 園田9R 9着/9頭+3.8秒 04/09 園田11R 12着/12頭+3.3秒 01/03 園田3R 10着/11頭+3.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 6.5%) ※ 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	ブリオーニ	杉浦健（兵庫）	実5.7	▲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50%と好調）
前5走 05/29 園田8R 4着/8頭 05/05 園田4R 1着/12頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 17.5%) ※ 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	ヤクモドリーム	塩津璃（兵庫）	実2.6	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は7走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 05/28 園田11R 6着/12頭 05/13 園田11R 9着/12頭+2.3秒 04/29 園田9R 7着/9頭+2.6秒 04/14 園田10R 12着/12頭+3.3秒 03/18 園田9R 8着/8頭+2.8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 13走で勝率 15% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 7走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) × 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 26.0% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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	ウインカグヤヒメ	川原正（兵庫）	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場5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 05/28 園田11R 11着/12頭+0.0秒 05/07 園田12R 4着/12頭+0.4秒 03/31 園田10R 3着/9頭+0.2秒 03/18 園田8R 6着/7頭+1.7秒 01/02 園田3R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 2.8% (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。
7	ミスターエヌ	松木大（兵庫）	実41.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 園田9R 12着/12頭+0.0秒 04/22 園田10R 1着/12頭勝利 04/02 園田4R 9着/12頭+1.6秒 01/14 園田2R 6着/8頭+1.1秒 12/25 園田4R 10着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12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) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 2.4%) ※ 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。
8	ナムラパピ	田野豊（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4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%）
前5走 05/28 園田11R 7着/12頭 05/07 園田12R 7着/12頭+0.9秒 04/14 園田9R 2着/11頭+1.0秒 03/24 園田5R 1着/11頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 14% △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.2% (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。
9	ブランベル	小牧太（兵庫）	実4.7	◎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（158日ぶりの実戦／騎手は近50戦で勝率34%）
前5走 01/03 園田3R 7着/11頭+1.3秒 12/24 園田10R 7着/11頭+1.6秒 12/02 園田4R 4着/12頭+0.9秒 11/11 園田8R 10着/10頭+3.3秒 09/24 園田3R 1着/6頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 5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 158日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +30% (妙味あり) AI 予想勝率 27.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。

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

馬連 5-9 実23.6倍期待値 +364% 400円
3連複 1-5-9 実31.9倍期待値 +306% 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 8 ナムラパピ実11.9倍期待値 +95% 推奨 7.9〜17.9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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