園田11R AI予想

園田 11R 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。

11R 園田競馬場ダート1230m　発走 15:55

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	キクノルメイユール	田野豊（兵庫）	実7.4	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場20走で勝率55%と適性高／同距離帯10走で勝率60%／同馬場状態で勝率58%）
前5走 05/21 園田11R 4着/12頭 04/30 園田8R 1着/6頭勝利 04/08 園田11R 4着/12頭+0.3秒 03/19 園田10R 3着/12頭+0.4秒 01/15 園田12R 1着/10頭勝利
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 20走で勝率 55% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 60% ◎ 馬場適性同馬場 12走で勝率 58% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 15.2% (オッズ暗示: 13.5%) ※ 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	フェアリーブルー	南部楓（兵庫）	実35.4	△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）
前5走 05/21 園田11R 5着/12頭+0.0秒 04/22 園田11R 3着/12頭+0.4秒 03/25 園田11R 2着/9頭+0.0秒 12/11 船橋9R 13着/14頭+4.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 3.3着 × 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 ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
3	オールパルフェ	笹田知（兵庫）	実45.7	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 05/21 園田11R 2着/12頭+0.0秒 04/28 園田11R 5着/11頭+0.8秒 04/01 園田12R 4着/10頭+0.7秒 04/24 園田11R 8着/9頭+2.3秒 03/27 園田11R 5着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +113% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (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。
4	シリウス	山田雄（兵庫）	実196.7	▽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走平均8.7着と低調）
前5走 05/21 園田11R 9着/12頭 04/22 園田11R 9着/12頭+1.8秒 03/11 船橋10R 8着/14頭+1.2秒 02/25 浦和10R 6着/12頭+1.2秒 01/22 船橋10R 4着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 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) +122% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.1% (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。
5	ヴァトレニ	山本咲（兵庫）	実114.7	▽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走平均8.7着と低調）
前5走 05/21 園田11R 7着/12頭 03/25 園田11R 9着/9頭+1.2秒 01/14 園田11R 10着/12頭+1.8秒 12/11 園田11R 10着/12頭+1.7秒 08/29 園田8R 1着/5頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ 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 ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (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。
6	アカザ推奨	下原理（兵庫）	実20.3	▲詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率10% × オッズ20.3倍で期待値+109%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場3走で勝率33%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 05/05 園田10R 1着/11頭勝利 04/16 園田10R 2着/12頭+0.4秒 03/26 園田10R 2着/11頭+0.8秒 11/19 川崎10R 10着/12頭+1.8秒 10/16 川崎10R 5着/11頭+0.3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 3走で勝率 33% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 18% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +109% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.3% (オッズ暗示: 4.9%) ※ 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。
7	メイショウシマト	吉村智（兵庫）	実1.2	×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20走で勝率65%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／同馬場状態で勝率70%）
前5走 05/22 園田8R 1着/5頭 04/28 園田11R 2着/11頭+0.1秒 01/13 園田11R 1着/10頭勝利 12/24 園田11R 2着/8頭+0.1秒 12/02 園田10R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 20走で勝率 65% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 馬場適性同馬場 10走で勝率 70% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 83.3%) ※ 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	オーケン	竹村達（兵庫）	実36.9	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/22 園田11R 10着/12頭 04/22 園田11R 4着/12頭+0.4秒 03/25 園田11R 5着/9頭+0.6秒 01/15 園田10R 3着/10頭+0.5秒 01/02 園田11R 5着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 ○ 当競馬場適性 39走で勝率 18% (相性良) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 2.7%) ※ 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。
9	プリンセスカレン	佐々世（兵庫）	実39.9	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は12走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/21 園田11R 3着/12頭 04/28 園田11R 10着/11頭+3.1秒 03/25 園田11R 4着/9頭+0.5秒 01/02 園田11R 6着/12頭+1.0秒 12/17 園田11R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 × 当競馬場適性 15走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 12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) +226% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.2% (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。
10	クリニエールグラス	杉浦健（兵庫）	実78.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率60%と適性高／同馬場状態で勝率75%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 05/21 園田11R 10着/12頭 12/30 園田10R 1着/12頭勝利 08/09 園田10R 1着/12頭勝利 07/20 園田9R 2着/10頭+0.0秒 06/28 園田7R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 60% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 75% ▽ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 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	シュネルクィーン	廣瀬航（兵庫）	実9.0	▲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18走で勝率39%と適性高／同距離帯9走で勝率33%／同馬場状態で勝率36%）
前5走 05/20 園田11R 3着/10頭 01/13 園田11R 2着/10頭+0.3秒 12/17 園田11R 1着/8頭勝利 11/19 園田11R 4着/11頭+0.1秒 08/28 園田11R 2着/11頭+0.3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 18走で勝率 39% (得意) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 14走で勝率 36% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 11.1%) ※ 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。
12	クリオシダード	永井孝（兵庫）	実102.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +212% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.1% (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。

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 6 アカザ実20.3倍期待値 +109% 推奨 12.6〜30.0倍 100円
3連複 1-7-8 実52.8倍期待値 +221% 100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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