園田1R AI予想 - Stride AI

園田 1R 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。

1R 園田競馬場ダート1400m　発走 14:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	リクノインパクト	板野央（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は12走で勝ち無し）
前5走 05/29 園田5R 7着/10頭+3.0秒 05/04 園田4R 9着/10頭+2.4秒 04/21 園田8R 7着/7頭+2.3秒 03/31 園田4R 9着/12頭+3.2秒 03/17 園田9R 9着/11頭+2.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 12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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。
2	イケノエナガチャン	土方颯（兵庫）	実73.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/29 園田4R 9着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 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) +101% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.7% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 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。
3	クイーンアーサー	高畑皓（兵庫）	実147.2	▽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／同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 05/21 園田3R 6着/10頭 05/06 園田6R 7着/8頭+2.5秒 04/16 園田5R 6着/12頭+4.6秒 04/01 園田2R 10着/10頭+6.1秒 03/18 園田4R 9着/12頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.3% (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。
4	エイシンヴィエント	山本太（兵庫）	実18.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +3% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.6% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
5	メイプルディープ	吉村智（兵庫）	実49.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走3着）
前5走 05/15 園田1R 3着/11頭+0.8秒 04/28 園田3R 3着/9頭+0.8秒 04/07 園田4R 5着/10頭+0.9秒 03/18 園田4R 11着/12頭+3.6秒 11/18 園田4R 12着/12頭+3.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 2.9% (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。
6	タイシン	小牧太（兵庫）	実1.3	×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4走で勝率25%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/21 園田3R 1着/10頭 05/06 園田6R 2着/8頭+0.0秒 04/07 園田3R 7着/10頭+2.1秒 12/30 園田3R 6着/8頭+1.1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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 29.0% (オッズ暗示: 76.9%) ※ 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	チョウモーレツ	新庄海（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/29 園田5R 8着/10頭 05/15 園田1R 11着/11頭+2.9秒 04/28 園田3R 8着/9頭+3.1秒 04/07 園田4R 10着/10頭+2.8秒 03/24 園田2R 9着/11頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	シュガーラッシュ	田野豊（兵庫）	実13.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7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8.7着と低調）
前5走 05/21 園田3R 3着/10頭+0.0秒 05/07 園田4R 11着/12頭+2.7秒 04/16 園田5R 12着/12頭+10.0秒 04/02 園田4R 11着/12頭+2.1秒 03/19 園田4R 12着/12頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 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 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 20% (好調) ○ 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) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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。
9	オニギリ推奨	下原理（兵庫）	実13.3	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+60%の中穴候補（前走2着で力を示す／適度な間隔で状態万全／騎手の手腕も後押し）
前5走 05/15 園田1R 2着/11頭+0.6秒 04/22 園田4R 8着/12頭+2.7秒 12/23 園田5R 9着/12頭+1.4秒 12/04 園田3R 4着/12頭+0.3秒 10/24 園田4R 2着/11頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 当競馬場適性 6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 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 12.0% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 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	タッタタラリラ	南部楓（兵庫）	実49.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場6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3R 5着/10頭+3.0秒 01/08 園田3R 11着/11頭+3.0秒 12/25 園田3R 7着/10頭+2.2秒 12/03 園田4R 10着/12頭+2.6秒 11/13 園田3R 9着/11頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 6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 22日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +170% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (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。
11	アルマカン	山本咲（兵庫）	実147.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/14 園田3R 6着/8頭+1.2秒 12/11 園田3R 3着/6頭+1.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 4.5着 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +169% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (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。
12	サンミゲル	永井孝（兵庫）	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/15 園田1R 1着/11頭勝利 04/23 園田5R 2着/12頭+0.7秒 04/01 園田2R 5着/10頭+2.0秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ○ 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) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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。

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 9 オニギリ実13.3倍期待値 +60% 推奨 10.8〜16.4倍 100円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 9 オニギリ実13.3倍期待値 +78% 推奨 9.7〜18.2倍 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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