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1400m　発走 15:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ディスクリプション	松木大（兵庫）	実29.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し／直近3走平均11.3着と低調）
前5走 06/04 園田9R 11着/12頭+0.0秒 05/20 園田12R 12着/12頭+0.0秒 01/08 園田10R 11着/12頭+4.0秒 12/16 川崎9R 10着/12頭+3.2秒 11/18 川崎7R 5着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16走で勝ち無し ▽ 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) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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	シャトーエズ	吉村智（兵庫）	実4.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場16走で勝率31%と適性高／同距離帯16走で勝率31%／前走2着）
前5走 05/27 園田9R 2着/12頭 05/07 園田9R 2着/10頭+1.0秒 04/14 園田12R 9着/12頭+2.5秒 03/26 園田12R 10着/12頭+2.4秒 12/10 園田10R 7着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 ◎ 当競馬場適性 16走で勝率 31% (得意) ◎ 距離適性同距離 16走で勝率 31% ○ 馬場適性同馬場 11走で勝率 27% ◎ 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 22日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.7% (オッズ暗示: 21.3%) ※ 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。
3	ファイアボルト	山田雄（兵庫）	実63.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 05/28 園田12R 5着/12頭+1.0秒 05/05 園田12R 7着/11頭+1.1秒 04/23 園田10R 9着/11頭+1.6秒 03/31 園田12R 8着/12頭+2.3秒 01/03 園田12R 8着/11頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 47走で勝率 9% △ 距離適性同距離 38走で勝率 11% ○ 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) -48% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.6%) ※ 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。
4	グラスフラッグ	南部楓（兵庫）	実20.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 05/22 園田10R 5着/11頭 05/06 園田9R 5着/6頭+2.4秒 04/15 園田10R 5着/10頭+0.6秒 04/02 園田9R 5着/12頭+1.9秒 02/04 川崎4R 8着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 5.0着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 18走で勝率 11% ○ 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) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.1% (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。
5	ジェットエアー	塩津璃（兵庫）	実9.7	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 06/04 園田5R 2着/11頭 05/20 園田8R 3着/6頭+2.0秒 05/04 園田2R 1着/7頭勝利 04/02 園田5R 3着/10頭+1.0秒 01/07 園田5R 5着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 8走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 前走実績前走 2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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 10.3%) ※ 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。
6	ウィルダスク	下原理（兵庫）	実6.8	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走2着）
前5走 05/28 園田12R 2着/12頭 05/07 園田9R 3着/10頭+1.1秒 04/15 園田10R 3着/10頭+0.2秒 03/26 園田12R 3着/12頭+0.5秒 10/16 園田11R 2着/7頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) △ 当競馬場適性 21走で勝率 10% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 14.7%) ※ 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	テイケイモハラ	新庄海（兵庫）	実8.2	△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14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 06/04 園田9R 10着/12頭 05/13 園田12R 3着/10頭+1.0秒 04/29 園田12R 5着/12頭+0.7秒 04/14 園田12R 6着/12頭+2.1秒 03/26 園田12R 6着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 6.0着 × 当競馬場適性 14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 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.3% (オッズ暗示: 12.2%) ※ 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。
8	モンサンオブライト	川原正（兵庫）	実3.7	🌟◎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（同距離帯8走で勝率25%）
前5走 06/04 園田9R 8着/12頭 05/13 園田12R 2着/10頭+0.8秒 04/23 園田10R 11着/11頭+2.3秒 01/15 園田7R 1着/10頭勝利 09/25 園田12R 7着/12頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 14走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 32.3% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 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。
9	アキミューミュー	竹村達（兵庫）	実29.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場19走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し）
前5走 05/28 園田12R 6着/12頭 04/22 園田12R 8着/11頭+0.9秒 03/31 園田11R 8着/10頭+2.8秒 03/18 園田10R 12着/12頭+2.0秒 01/03 園田10R 9着/12頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 19走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11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) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.4%) ※ 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。
10	エイユーマックス	廣瀬航（兵庫）	実3.6	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着）
前5走 05/27 園田9R 3着/12頭 05/13 園田5R 1着/10頭勝利 04/23 園田7R 2着/12頭+0.1秒 04/08 園田6R 2着/10頭+0.1秒 12/17 園田9R 9着/12頭+1.3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 29走で勝率 21% (相性良) ○ 距離適性同距離 17走で勝率 18% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 22% ○ 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) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 27.4% (オッズ暗示: 27.8%) ※ 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

馬連 8-10 実15.4倍期待値 +288% 500円
3連複 2-8-10 実11.1倍期待値 +138% 300円
3連単 8-10->2 実174.4倍期待値 +731% 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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