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820m　発走 13:15

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ヘルタースケルター	井上幹（兵庫）	実4.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（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）
前5走 06/04 園田4R 4着/12頭 05/07 園田4R 4着/12頭+1.1秒 04/23 園田5R 11着/12頭+3.5秒 04/01 園田3R 3着/10頭+1.9秒 01/15 園田2R 6着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 × 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 ○ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.1% (オッズ暗示: 20.8%) ※ 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。
2	ミッドナイトフライ	下原理（兵庫）	実4.5	◎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8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 06/04 園田4R 8着/12頭 05/14 園田3R 2着/8頭+0.5秒 04/28 園田3R 5着/9頭+1.6秒 04/07 園田3R 5着/10頭+2.0秒 03/24 園田2R 4着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 8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 14% ○ 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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 22.7% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
3	ヤングオーオー	長尾翼（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/20 大井5R 11着/11頭 04/27 大井6R 8着/14頭+2.4秒 04/13 大井6R 9着/10頭+3.5秒 03/24 大井4R 6着/11頭+1.2秒 03/09 大井7R 10着/10頭+4.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -7% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.8% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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	リアルスティンガー	高橋洸（兵庫）	実39.3	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 06/04 園田4R 9着/12頭+0.0秒 12/25 園田4R 11着/11頭+3.7秒 12/03 園田4R 8着/12頭+2.3秒 10/02 園田3R 3着/7頭+0.2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 4走で勝率 0% (苦戦) △ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (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。
5	カルムスイート	山本太（兵庫）	実128.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4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9.7着と低調）
前5走 06/04 園田4R 11着/12頭+5.0秒 05/14 園田3R 8着/8頭+2.5秒 01/02 園田2R 10着/12頭+2.7秒 12/11 園田3R 5着/6頭+1.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4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 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +126% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	ナムラマフィン	小谷哲（兵庫）	実6.3	△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4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/14 園田3R 4着/8頭+0.8秒 05/05 園田4R 11着/12頭+4.9秒 04/22 園田4R 9着/12頭+2.7秒 03/17 園田9R 11着/11頭+3.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 15.9%) ※ 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	スカイライズ	竹村達（兵庫）	実7.7	▲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6走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/04 園田4R 3着/12頭 05/14 園田3R 3着/8頭+0.6秒 05/07 園田4R 8着/12頭+1.8秒 04/22 園田4R 5着/12頭+2.0秒 04/07 園田3R 9着/10頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.7% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 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	オオイシシャクナゲ	佐々世（兵庫）	実31.4	▽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／直近3走平均9.3着と低調）
前5走 05/29 園田5R 9着/10頭 04/22 園田10R 10着/12頭+1.4秒 01/07 園田9R 9着/9頭+4.1秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 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。
9	ナンチャッテセレブ	渡瀬和（兵庫）	実8.0	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/04 園田4R 5着/12頭 05/05 園田4R 4着/12頭+1.9秒 04/15 園田5R 10着/12頭+1.5秒 04/02 園田4R 10着/12頭+1.9秒 03/19 園田4R 5着/12頭+0.8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 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.9% (オッズ暗示: 12.5%) ※ 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	バチェラーボーイ	川原正（兵庫）	実118.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/04 園田4R 12着/12頭+0.0秒 05/06 園田6R 8着/8頭+7.3秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) +330% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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	シルエッタ	南部楓（兵庫）	実157.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場8走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/03 園田6R 9着/9頭+1.0秒 05/21 園田3R 9着/10頭 05/06 園田6R 5着/8頭+2.1秒 04/16 園田5R 8着/12頭+4.6秒 04/01 園田2R 9着/10頭+4.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 8走で勝率 0% (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) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
12	マイティスカイ	田野豊（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10走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は8走で勝ち無し）
前5走 06/04 園田4R 7着/12頭 05/14 園田3R 5着/8頭+1.0秒 04/22 園田10R 9着/12頭+0.9秒 04/09 園田7R 8着/8頭+2.4秒 03/24 園田5R 11着/11頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 10走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 8走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.6% (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。

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

3連複 1-2-3 実59.1倍期待値 +374% 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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