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1400m　発走 17:00

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エポエポサン先行推奨	吉村智（兵庫）	実14.4	○詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率16% × オッズ14.4倍で期待値+128%の有力候補（直近3走勝率67%と絶好調／当競馬場5走で勝率40%と適性高／前走勝利の勢い継続）
前5走 06/04 園田6R 1着/10頭 04/29 園田5R 1着/10頭勝利 04/08 園田5R 2着/12頭+0.4秒 12/02 園田9R 3着/8頭+1.2秒 11/06 園田5R 2着/12頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 5走で勝率 40% (得意) ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +128% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.9% (オッズ暗示: 6.9%) ※ 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。
2	ヘルツアス	山本咲（兵庫）	実1.0	×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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.5% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。
3	マジェンカ先行	田野豊（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27走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/03 園田7R 2着/10頭+0.0秒 05/05 園田8R 7着/10頭+1.1秒 04/22 園田1R 4着/12頭+0.4秒 03/31 園田7R 4着/9頭+1.4秒 01/15 園田3R 5着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.0% ※ 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。
4	クリノエニシ差し	廣瀬航（兵庫）	実28.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/03 園田9R 5着/10頭 05/04 園田3R 2着/8頭+0.1秒 12/31 園田8R 6着/10頭+2.4秒 12/11 園田12R 6着/12頭+1.7秒 11/27 園田8R 8着/9頭+3.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% △ 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) +119% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	レスプレンドール逃げ	小谷哲（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/05 園田6R 7着/9頭 05/22 園田12R 9着/12頭 05/04 園田9R 3着/7頭+1.1秒 04/23 園田6R 2着/12頭+0.2秒 04/07 園田7R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 41走で勝率 10% △ 距離適性同距離 27走で勝率 7% ○ 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) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.6% ※ 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。
6	ペレストリーナ先行	小牧太（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（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34%）
前5走 05/29 園田6R 1着/9頭 05/06 園田5R 6着/10頭+1.4秒 04/16 園田6R 4着/8頭+1.3秒 03/24 園田7R 6着/10頭+1.1秒 12/30 園田2R 10着/10頭+4.2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 16走で勝率 19% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% ○ 馬場適性同馬場 8走で勝率 25% ◎ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.7% ※ 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	スクイッドラン追込	永井孝（兵庫）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/29 園田9R 3着/10頭 05/15 園田9R 7着/10頭+1.5秒 04/22 園田6R 7着/12頭+1.2秒 04/09 園田5R 5着/10頭+0.8秒 03/24 園田8R 9着/10頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 12走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	エザルターレ先行	竹村達（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 06/05 園田4R 2着/9頭+0.0秒 05/21 園田10R 11着/12頭 04/30 園田7R 6着/10頭+1.4秒 04/02 園田3R 1着/8頭勝利 07/11 園田4R 1着/10頭勝利
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 10走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% ○ 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) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% ※ 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。
9	メイショウピスカリ自在	板野央（兵庫）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は16走で勝ち無し）
前5走 06/05 園田5R 4着/9頭 05/22 園田9R 8着/11頭 05/04 園田2R 5着/7頭+2.1秒 04/21 園田2R 7着/9頭+1.9秒 04/07 園田6R 3着/8頭+0.8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 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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 14日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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	ヴィオマージュ追込	山本太（兵庫）	実28.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場26走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は25走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/05 園田5R 2着/9頭 05/22 園田12R 7着/12頭 05/05 園田7R 7着/10頭+1.6秒 04/21 園田2R 4着/9頭+0.9秒 04/01 園田8R 9着/10頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 26走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 25走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 3.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 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。
11	タンバッフェ自在	松木大（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走3着）
前5走 06/03 園田7R 3着/10頭 05/22 園田12R 12着/12頭 05/05 園田8R 4着/10頭+0.6秒 04/22 園田5R 9着/11頭+2.2秒 04/07 園田6R 2着/8頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ 当競馬場適性 32走で勝率 12% △ 距離適性同距離 32走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -86% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.4% ※ 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。

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）

🎯 AIの本命

AI評価1位

ヘルツアス

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-76%

買い目

見送り

AIの推奨本命の次点

○1エポエポサン

14.4倍

EV +128%

▲8エザルターレ

—

EV —

▲6ペレストリーナ

—

EV —

▲11タンバッフェ

—

EV —

出走馬AI評価順・全11頭

×2

ヘルツアス

山本咲（兵庫）

1.0倍

-76%

›

○1

エポエポサン

吉村智（兵庫）

14.4倍

+128%

›

▲8

エザルターレ

竹村達（兵庫）

—

›

▲6

ペレストリーナ

小牧太（兵庫）

—

›

▲11

タンバッフェ

松木大（兵庫）

—

›

△3

マジェンカ

田野豊（兵庫）

—

›

△4

クリノエニシ

廣瀬航（兵庫）

28.8倍

+119%

›

△5

レスプレンドール

小谷哲（兵庫）

—

›

▽9

メイショウピスカリ

板野央（兵庫）

28.8倍

+58%

›

▽7

スクイッドラン

永井孝（兵庫）

28.8倍

+27%

›

▽10

ヴィオマージュ

山本太（兵庫）

28.8倍

+0%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ このレースの展開シミュレーションはこちら AIが2万回仮想開催した着順分布・展開予想・レース再生アニメ

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 1 エポエポサン実14.4倍期待値 +128% 推奨 8.2〜25.3倍 200円

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 エポエポサン実14.4倍期待値 +229% 推奨 5.7〜30.0倍 400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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