園田 7R 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。

7R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 13:45

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ララパサージュ自在	大山真（兵庫）	実30.8	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場15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3.0着と安定）
前5走 06/10 園田2R 3着/9頭 05/21 園田1R 3着/10頭+0.0秒 04/30 園田2R 3着/9頭+0.3秒 04/07 園田1R 7着/9頭+0.7秒 03/17 園田1R 5着/10頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) × 当競馬場適性 15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 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) -69% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.0% (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。
2	ラロワイヤル差し	長尾翼（兵庫）	実22.0	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場40走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は33走で勝ち無し）
前5走 06/10 園田6R 4着/9頭 05/22 園田2R 3着/10頭 05/06 園田3R 5着/10頭+1.2秒 04/22 園田8R 6着/9頭+1.1秒 04/08 園田5R 8着/12頭+1.6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 4.0着 × 当競馬場適性 40走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 33走で勝ち無し △ 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) -32% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.1% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 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	ネバーセイグッバイ逃げ	下原理（兵庫）	実1.6	🌟◎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／前走勝利の勢い／168日ぶりの実戦）
前5走 01/14 園田8R 1着/10頭勝利 12/23 園田8R 4着/10頭+1.2秒 12/03 園田6R 2着/12頭+1.3秒 10/29 園田7R 3着/8頭+0.9秒 10/15 園田7R 2着/10頭+0.3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 12走で勝率 17% (相性良) ○ 距離適性同距離 12走で勝率 17% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 168日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 62.5% (オッズ暗示: 62.5%) ※ 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。
4	フロストシティ差し	土方颯（兵庫）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場42走で勝率5%と苦戦傾向／同距離帯は42走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/11 園田2R 2着/10頭+0.0秒 05/28 園田1R 3着/10頭 05/14 園田2R 8着/9頭+1.4秒 04/22 園田8R 9着/9頭+1.6秒 04/07 園田1R 2着/9頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 42走で勝率 5% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 42走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.7% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 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。
5	ウォニー追込推奨	川原正（兵庫）	実25.7	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/17 園田2R 8着/10頭 05/27 園田3R 7着/10頭 05/14 園田8R 7着/9頭+1.5秒 04/29 園田3R 8着/8頭+2.8秒 04/09 園田4R 8着/10頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 57走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 36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) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 3.9%) ※ 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。
6	ディノポネラ追込	高畑皓（兵庫）	実19.3	▲詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 06/17 園田2R 10着/10頭 05/28 園田2R 10着/10頭+1.0秒 05/14 園田8R 9着/9頭+2.4秒 04/29 園田2R 6着/7頭+4.8秒 04/01 園田7R 10着/10頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 32走で勝率 6% △ 距離適性同距離 32走で勝率 6% ▽ 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) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
7	エナアスコット自在	井上幹（兵庫）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場11走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/18 園田3R 2着/10頭 10/23 園田7R 7着/10頭+1.2秒 10/03 園田7R 5着/10頭+1.0秒 09/12 園田9R 3着/10頭+0.9秒 08/22 園田8R 3着/10頭+0.5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 4.7着 × 当競馬場適性 11走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 11走で勝ち無し ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 10.3% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 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／ 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

ネバーセイグッバイ

騎手下原理（兵庫）

単勝オッズ

1.6倍

AI期待値

+0%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4フロストシティ

3.9倍

EV -27%

▲7エナアスコット

4.2倍

EV -56%

▲6ディノポネラ

19.3倍

EV -37%

▲2ラロワイヤル

22.0倍

EV -32%

出走馬AI評価順・全7頭

◎3

ネバーセイグッバイ

下原理（兵庫）

1.6倍

+0%

›

○4

フロストシティ

土方颯（兵庫）

3.9倍

-27%

›

▲7

エナアスコット

井上幹（兵庫）

4.2倍

-56%

›

▲6

ディノポネラ

高畑皓（兵庫）

19.3倍

-37%

›

▲2

ラロワイヤル

長尾翼（兵庫）

22.0倍

-32%

›

△5

ウォニー

川原正（兵庫）

25.7倍

-71%

›

△1

ララパサージュ

大山真（兵庫）

30.8倍

-68%

›

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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

このモデルは本レース見送り判定（期待値プラスなし）

B. 市場除外+キャリブ

単勝 5 ウォニー実25.7倍期待値 +201%

※ 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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