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820m　発走 18:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インゲニウム	高橋洸（兵庫）	実66.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/27 園田6R 10着/12頭 05/04 園田12R 5着/11頭+1.0秒 04/21 園田12R 8着/10頭+0.8秒 04/09 園田12R 12着/12頭+1.4秒 03/24 園田12R 3着/12頭+0.2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 22走で勝率 9% △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% △ 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 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -15% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.3% (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	バークエム	小谷周（兵庫）	実88.0	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/27 園田6R 12着/12頭 05/04 園田3R 7着/8頭+3.2秒 04/29 園田7R 5着/8頭+0.9秒 04/15 園田6R 11着/12頭+1.6秒 04/01 園田9R 9着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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	マイネルスピカ	板野央（兵庫）	実52.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場25走で勝率4%と苦戦傾向／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5R 1着/12頭 04/28 園田5R 7着/12頭+1.0秒 03/31 園田3R 4着/12頭+0.4秒 12/18 園田12R 7着/12頭+0.6秒 11/25 園田12R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ○ 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 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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	ハンバーグハマー	小谷哲（兵庫）	実176.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は12走で勝ち無し／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/27 園田5R 11着/12頭 05/13 園田7R 8着/9頭+1.5秒 04/30 園田6R 9着/12頭+1.2秒 04/15 園田4R 4着/12頭+0.4秒 04/01 園田5R 6着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 44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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +56% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 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	ヘノヘノカッパ	山本太（兵庫）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/29 園田7R 9着/10頭+5.0秒 05/13 園田4R 10着/10頭+3.1秒 04/30 園田9R 9着/10頭+3.9秒 04/16 園田7R 3着/7頭+0.3秒 03/31 園田8R 10着/10頭+5.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% ○ 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) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
6	ニシノミニョンヌ	廣瀬航（兵庫）	実9.6	▲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25走で勝率4%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/15 園田2R 1着/10頭勝利 05/06 園田1R 5着/12頭+1.4秒 04/14 園田4R 3着/12頭+1.1秒 03/26 園田2R 10着/10頭+4.4秒 01/08 園田6R 5着/10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 25走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ◎ 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) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 10.4%) ※ 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。
7	エナドライブ	佐々世（兵庫）	実2.2	🌟◎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4走で勝率25%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 05/13 園田7R 1着/9頭勝利 04/30 園田6R 2着/12頭+0.2秒 04/15 園田6R 7着/12頭+1.2秒 09/04 園田10R 4着/8頭+1.4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 4走で勝率 25% (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) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 42.3% (オッズ暗示: 45.5%) ※ 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。
8	テイムキッド	長尾翼（兵庫）	実40.6	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/27 園田5R 4着/12頭 05/06 園田12R 8着/12頭+1.4秒 04/23 園田9R 4着/11頭+1.1秒 04/02 園田8R 8着/10頭+2.1秒 03/17 園田5R 7着/12頭+1.9秒
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 34走で勝率 6% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 16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 2.2% (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。
9	ヴァンガルダ	下原理（兵庫）	実8.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 05/28 園田5R 7着/12頭 05/15 園田9R 10着/10頭+2.1秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -30% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 12.3%) ※ 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。
10	ラベンサラ	永井孝（兵庫）	実12.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場6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 05/27 園田6R 7着/12頭 05/04 園田1R 1着/7頭勝利 04/15 園田4R 7着/12頭+0.7秒 03/17 園田4R 1着/12頭勝利 01/03 園田4R 7着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.8% (オッズ暗示: 7.8%) ※ 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。
11	プエルトガレラ	田野豊（兵庫）	実19.5	▲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／前走勝利の勢い／騎手は近50戦で勝率22%）
前5走 05/27 園田5R 1着/12頭 05/13 園田6R 4着/8頭+0.3秒 04/30 園田5R 7着/12頭+0.8秒 04/15 園田4R 3着/12頭+0.3秒 03/18 園田6R 7着/12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 22走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 5.1%) ※ 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	パープルパライソ	川原正（兵庫）	実3.0	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場3走で勝率33%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 05/15 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田2R 9着/10頭+3.0秒 10/24 園田9R 7着/9頭+1.9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) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ◎ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 33.3%) ※ 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／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

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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

3連複 7-9-12 実54.8倍期待値 +584% 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 11 プエルトガレラ実19.5倍期待値 +256% 推奨 7.1〜30.0倍 300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。
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