園田 4R 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。

4R 園田競馬場ダート1400m　発走 12:10

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドアクトゥール先行	小谷哲（兵庫）	実46.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 園田5R 7着/12頭+0.0秒 05/22 園田9R 3着/11頭+3.0秒 05/04 園田7R 1着/5頭勝利 04/23 園田1R 3着/10頭+0.5秒 04/07 園田1R 6着/9頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 52走で勝率 8% △ 距離適性同距離 39走で勝率 8% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 2.1%) ※ 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。
2	ノーブルライナー差し	田野豊（兵庫）	実2.6	○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／騎手は近50戦で勝率20%）
前5走 06/10 園田4R 5着/12頭 05/21 園田7R 1着/10頭 01/07 園田7R 9着/10頭+1.1秒 12/23 園田8R 5着/10頭+1.3秒 12/02 園田3R 3着/10頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 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) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 23.9% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 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。
3	ハルサメ自在	杉浦健（兵庫）	実21.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/12 園田7R 8着/10頭 05/05 園田6R 3着/10頭+0.5秒 04/14 園田3R 5着/9頭+2.6秒 04/02 園田6R 1着/9頭勝利 03/19 園田6R 5着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 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% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.7%) ※ 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	アラタマオーソ差し	廣瀬航（兵庫）	実18.1	×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7R 7着/10頭 05/14 園田4R 6着/10頭+1.8秒 04/30 園田7R 7着/10頭+1.5秒 04/09 園田4R 5着/10頭+1.3秒 03/18 園田3R 9着/10頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 12走で勝率 8% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 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	キモンニコラス	永井孝（兵庫）	実18.9	△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3走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 06/10 園田4R 12着/12頭 05/22 園田9R 5着/11頭 05/06 園田5R 9着/10頭+2.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 × 直近3戦の調子平均 8.7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 3走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 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) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.0% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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	スターリーソング逃げ	土方颯（兵庫）	実7.2	▲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24走で勝率25%と適性高）
前5走 05/05 園田8R 5着/10頭+0.7秒 04/22 園田5R 6着/11頭+1.2秒 03/26 園田7R 3着/10頭+0.2秒 12/31 園田3R 5着/10頭+0.6秒 12/11 園田4R 1着/9頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ○ 距離適性同距離 21走で勝率 19% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 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	サクラトップセラー逃げ	佐々世（兵庫）	実16.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 06/05 園田4R 6着/9頭 05/20 園田5R 7着/12頭 04/28 園田4R 5着/10頭+1.9秒 04/09 園田2R 1着/8頭勝利 10/09 園田1R 1着/10頭勝利
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 15走で勝率 13% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 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	ヒーローエフエー先行	井上幹（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29走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し）
前5走 06/10 園田4R 9着/12頭 05/29 園田7R 7着/10頭 05/14 園田4R 7着/10頭+2.0秒 04/29 園田2R 4着/7頭+3.3秒 04/15 園田7R 6着/10頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 29走で勝率 3% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28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) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (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。
9	マッチョサスポ差し	山本太（兵庫）	実14.4	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場22走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 06/10 園田4R 7着/12頭 05/27 園田5R 8着/12頭 05/13 園田7R 9着/9頭+1.6秒 04/30 園田6R 7着/12頭+0.9秒 04/15 園田6R 4着/12頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 22走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 9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) +57% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.9% (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。
10	サティンボディス差し	大山真（兵庫）	実21.8	×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）
前5走 06/04 園田1R 1着/10頭 05/21 園田2R 6着/9頭 05/07 園田2R 4着/10頭+0.6秒 04/23 園田1R 7着/10頭+0.9秒 04/09 園田3R 5着/8頭+1.4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 53走で勝率 6% △ 距離適性同距離 37走で勝率 5% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.6% (オッズ暗示: 4.6%) ※ 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。
11	ハンデンローリエ逃げ推奨	塩津璃（兵庫）	実14.2	○詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+62%の中穴候補（直近3走勝率33%と上り調子／前走勝利の勢い継続／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/10 園田1R 1着/8頭 05/27 園田4R 6着/10頭 05/13 園田2R 9着/9頭+2.1秒 04/30 園田2R 6着/9頭+0.5秒 04/07 園田1R 5着/9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 25走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 23走で勝ち無し ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) +62% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 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。
12	アンニーナ逃げ	下原理（兵庫）	実3.4	◎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（前走3着）
前5走 06/05 園田5R 3着/9頭 05/20 園田8R 6着/6頭+0.0秒 05/07 園田6R 7着/10頭+1.9秒 04/22 園田1R 3着/12頭+0.3秒 04/02 園田2R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 30走で勝率 10% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 28.8% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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

アンニーナ

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

3.4倍

AI期待値

-2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○2ノーブルライナー

2.6倍

EV -37%

○11ハンデンローリエ

14.2倍

EV +62%

▲9マッチョサスポ

14.4倍

EV +57%

▲6スターリーソング

7.2倍

EV -28%

出走馬AI評価順・全12頭

◎12

アンニーナ

下原理（兵庫）

3.4倍

-2%

›

○2

ノーブルライナー

田野豊（兵庫）

2.6倍

-37%

›

○11

ハンデンローリエ

塩津璃（兵庫）

14.2倍

+62%

›

▲9

マッチョサスポ

山本太（兵庫）

14.4倍

+57%

›

▲6

スターリーソング

土方颯（兵庫）

7.2倍

-28%

›

△5

キモンニコラス

永井孝（兵庫）

18.9倍

-23%

›

△7

サクラトップセラー

佐々世（兵庫）

16.2倍

-49%

›

△3

ハルサメ

杉浦健（兵庫）

21.1倍

-47%

›

×10

サティンボディス

大山真（兵庫）

21.8倍

-65%

›

×4

アラタマオーソ

廣瀬航（兵庫）

18.1倍

-74%

›

▽1

レッドアクトゥール

小谷哲（兵庫）

46.9倍

-43%

›

▽8

ヒーローエフエー

井上幹（兵庫）

52.8倍

-41%

›

💡 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 11 ハンデンローリエ実14.2倍期待値 +62%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 10 サティンボディス実21.8倍期待値 +447%

※ 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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