園田6R AI予想 - Stride AI

園田 6R 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。

6R 園田競馬場ダート1400m　発走 13:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシングリュック	井上幹（兵庫）	実266.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/22 園田12R 4着/12頭 05/05 園田12R 8着/11頭+2.6秒 04/15 園田10R 8着/10頭+2.2秒 04/01 園田10R 9着/9頭+1.8秒 03/17 園田10R 8着/12頭+1.6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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	テーオーコンドル	土方颯（兵庫）	実196.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は7走で勝ち無し）
前5走 05/28 園田5R 8着/12頭 05/06 園田12R 5着/12頭+0.8秒 04/15 園田8R 3着/10頭+1.8秒 04/02 園田8R 6着/10頭+1.8秒 11/26 園田8R 5着/9頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ▽ 距離適性同距離は 7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 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +76% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (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。
3	ヤングブラッド	長尾翼（兵庫）	実98.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は20走で勝ち無し）
前5走 05/27 園田6R 4着/12頭+0.0秒 05/13 園田7R 4着/9頭+1.0秒 04/30 園田5R 2着/12頭+0.2秒 04/07 園田12R 2着/12頭+0.1秒 03/17 園田12R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 △ 当競馬場適性 45走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 20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 15日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +149% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	ワーキングアセット	永井孝（兵庫）	実65.7	△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 05/29 園田6R 2着/9頭 05/14 園田8R 1着/9頭勝利 04/21 園田5R 4着/12頭+1.1秒 04/08 園田5R 6着/12頭+1.4秒 03/26 園田4R 3着/9頭+0.6秒
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 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +236% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.1% (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。
5	デーモンスレイヤー	吉村智（兵庫）	実1.7	🌟◎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（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／騎手は近50戦で勝率36%）
前5走 05/15 園田7R 2着/10頭+0.1秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ○ 前走実績前走 2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) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 34.6% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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。
6	タンバアズキ	高橋洸（兵庫）	実7.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（同距離帯27走で勝率26%／同馬場状態で勝率31%／直近3走平均3.0着と安定）
前5走 05/21 園田12R 4着/12頭 05/07 園田7R 2着/9頭+0.0秒 01/03 園田12R 3着/11頭+0.5秒 12/17 園田5R 9着/12頭+1.8秒 12/02 園田7R 3着/8頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 35走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 27走で勝率 26% ◎ 馬場適性同馬場 13走で勝率 31% △ 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) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 12.7%) ※ 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。
7	ヤクジンミョウオウ	廣瀬航（兵庫）	実142.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.3着と低調）
前5走 05/21 園田12R 11着/12頭 05/07 園田9R 9着/10頭+3.2秒 04/30 園田12R 11着/11頭+2.4秒 04/08 園田12R 10着/12頭+2.4秒 03/17 園田10R 5着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 10.3着 (不振) △ 当競馬場適性 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 38走で勝率 8% ▽ 前走実績前走 11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) +235% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。
8	テイケイヴィーノ推奨	南部楓（兵庫）	実25.4	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ25.4倍で期待値+165%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 05/20 園田5R 1着/12頭 04/30 園田1R 1着/9頭勝利 01/08 園田2R 5着/10頭+0.6秒 12/25 園田2R 3着/10頭+1.1秒 12/11 園田6R 4着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 40走で勝率 10% △ 距離適性同距離 37走で勝率 11% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +165% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.5% (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。
9	エクスプロラベスト	新庄海（兵庫）	実144.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/21 園田10R 5着/12頭 05/07 園田6R 5着/10頭+1.0秒 04/22 園田1R 2着/12頭+0.2秒 04/07 園田1R 1着/9頭勝利 03/25 園田1R 5着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 △ 当競馬場適性 59走で勝率 8% △ 距離適性同距離 59走で勝率 8% ○ 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) +52% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
10	クリノチャンプ	山本咲（兵庫）	実39.7	△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30%）
前5走 05/15 園田9R 4着/10頭+0.7秒 04/30 園田9R 4着/10頭+0.5秒 04/16 園田9R 4着/8頭+1.0秒 03/26 園田8R 2着/10頭+0.3秒 11/13 園田12R 8着/11頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 当競馬場適性 26走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 30% ○ 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) +134% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	ワンダーデュエル	小谷哲（兵庫）	実44.4	▲詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場19走で勝率26%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／同馬場状態で勝率40%）
前5走 05/22 園田12R 3着/12頭 05/04 園田3R 4着/8頭+0.8秒 04/22 園田6R 4着/12頭+0.8秒 09/24 園田9R 6着/12頭+0.6秒 09/04 園田12R 2着/12頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 26% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ◎ 馬場適性同馬場 5走で勝率 40% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +338% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.9% (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。
12	マーブルヘイロー	田野豊（兵庫）	実2.4	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 05/13 園田5R 3着/10頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -64% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.9% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 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。

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 テイケイヴィーノ実25.4倍期待値 +165% 推奨 12.4〜30.0倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

馬連 5-10 実21.2倍期待値 +89% 100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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