園田 5R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

5R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ウクライナアイズ	下原理（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/10 園田4R 4着/12頭 05/15 園田4R 1着/9頭勝利 04/22 園田7R 9着/9頭+2.1秒 10/29 園田9R 6着/10頭+0.5秒 10/15 園田5R 6着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.3% ※ 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。
2	ディアナゼロス	川原正（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31走で勝率3%と苦戦傾向）
前5走 06/11 園田9R 9着/9頭 05/27 園田6R 8着/12頭 05/13 園田6R 3着/8頭+0.2秒 04/30 園田5R 3着/12頭+0.5秒 04/08 園田7R 10着/10頭+5.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 31走で勝率 3% (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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.5% ※ 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	フレイムフォース	井上幹（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5走 06/10 園田5R 12着/12頭 05/20 園田5R 2着/12頭 04/28 園田2R 1着/10頭勝利 04/09 園田6R 4着/8頭+0.5秒 03/17 園田3R 2着/9頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 45走で勝率 11% △ 距離適性同距離 44走で勝率 11% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% ※ 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	コスモタイシ	吉村智（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52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 06/12 園田5R 1着/9頭 05/29 園田3R 3着/10頭 05/13 園田3R 2着/9頭+0.1秒 04/30 園田5R 9着/12頭+1.5秒 04/15 園田6R 12着/12頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 28走で勝率 7% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.1% ※ 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。
5	ワキノフラッシュ	小谷周（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5走 06/05 園田4R 5着/9頭 05/21 園田10R 7着/12頭 04/28 園田1R 1着/10頭勝利 09/19 園田7R 5着/10頭+1.1秒 08/28 園田8R 5着/10頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 25走で勝率 24% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 26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 7.1% ※ 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。
6	イエローキャブ	竹村達（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）
前5走 06/11 園田2R 1着/10頭 05/27 園田3R 4着/10頭+0.0秒 05/05 園田7R 10着/10頭+3.5秒 04/22 園田5R 10着/11頭+2.4秒 04/08 園田6R 10着/10頭+4.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 47走で勝率 9% △ 距離適性同距離 22走で勝率 9% ◎ 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) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
7	アルザード	佐々世（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28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8.3着と低調）
前5走 06/17 園田7R 7着/7頭+4.0秒 06/04 園田8R 9着/10頭+5.0秒 05/15 園田7R 9着/10頭+2.6秒 04/21 園田9R 6着/7頭+3.3秒 04/09 園田9R 8着/8頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 28走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 16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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
8	プライムテーラー	土方颯（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/12 園田7R 2着/10頭 05/29 園田6R 7着/9頭 05/15 園田7R 6着/10頭+1.6秒 04/28 園田6R 10着/10頭+2.9秒 04/14 園田1R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 △ 当競馬場適性 21走で勝率 14% △ 距離適性同距離 25走で勝率 12% ○ 前走実績前走 2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) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。
9	サンウイング	杉浦健（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 園田8R 6着/10頭+0.0秒 05/13 園田8R 1着/4頭勝利 04/23 園田2R 2着/10頭+0.0秒 04/08 園田5R 4着/12頭+0.9秒 03/25 園田2R 6着/10頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) -81% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.5% ※ 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	デュランヴェリテ	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25走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/12 園田3R 1着/8頭 05/27 園田2R 9着/10頭+3.0秒 05/06 園田2R 9着/10頭+2.5秒 04/16 園田2R 5着/10頭+2.1秒 04/02 園田2R 3着/8頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 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 22走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.3% ※ 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。
11	タガノアウル	小谷哲（兵庫）	推定—	×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（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/11 園田5R 10着/12頭 05/07 園田2R 1着/10頭勝利 04/22 園田7R 5着/9頭+0.6秒 12/25 園田6R 10着/10頭+4.3秒 11/18 園田9R 7着/11頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 14走で勝率 21% △ 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 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -80% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% ※ 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	パリパリ	松木大（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）
前5走 06/12 園田4R 1着/8頭 05/20 園田2R 6着/10頭 04/28 園田2R 5着/10頭+0.5秒 04/09 園田2R 2着/8頭+0.9秒 03/19 園田3R 5着/9頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 11% △ 距離適性同距離 31走で勝率 13% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.2% ※ 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。

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

ダ1400m

🎯 AIの本命

AI評価1位

タガノアウル

騎手小谷哲（兵庫）

単勝オッズ

—

AI期待値

—

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

▲9サンウイング

—

EV —

▲6イエローキャブ

—

EV —

▲8プライムテーラー

—

EV —

▲1ウクライナアイズ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×11

タガノアウル

小谷哲（兵庫）

—

›

▲9

サンウイング

杉浦健（兵庫）

—

›

▲6

イエローキャブ

竹村達（兵庫）

—

›

▲8

プライムテーラー

土方颯（兵庫）

—

›

▲1

ウクライナアイズ

下原理（兵庫）

—

›

△4

コスモタイシ

吉村智（兵庫）

—

›

△2

ディアナゼロス

川原正（兵庫）

—

›

△10

デュランヴェリテ

田野豊（兵庫）

—

›

×12

パリパリ

松木大（兵庫）

—

›

×5

ワキノフラッシュ

小谷周（兵庫）

—

›

×3

フレイムフォース

井上幹（兵庫）

—

›

×7

アルザード

佐々世（兵庫）

—

›

💡 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。

🌙 オッズ確定前のレースです（夜開催など、発走前でオッズ未公開）。
上の表の AI 評価は確認できますが、期待値・買い目はオッズが出てから（発走が近づくと）自動で公開されます。

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