園田 12R 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。

12R 園田競馬場ダ820m ダート820m　発走 16:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	フェアリータイザン	山本咲（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17走で勝率29%と適性高／同距離帯10走で勝率50%／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 05/14 園田12R 12着/12頭+3.0秒 04/21 園田12R 9着/10頭+0.8秒 12/24 園田12R 6着/11頭+1.0秒 12/03 園田10R 4着/12頭+0.7秒 11/06 園田12R 1着/12頭勝利
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 9.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 17走で勝率 29% (得意) ◎ 距離適性同距離 10走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 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。
2	ヴァンセゾニエ	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走平均9.3着と低調）
前5走 05/04 園田12R 11着/11頭+2.1秒 04/21 園田12R 5着/10頭+0.3秒 12/30 園田9R 12着/12頭+3.8秒 12/10 園田12R 2着/12頭+0.2秒 11/25 園田9R 1着/10頭勝利
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 9.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 9走で勝率 22% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 4.5% ※ 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	チビアーサー	小谷周（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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/10 園田8R 8着/10頭 05/04 園田5R 7着/10頭+1.0秒 04/02 園田9R 12着/12頭+4.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% ※ 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	サウンドアンフィニ	竹村達（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田10R 7着/9頭+1.0秒 01/03 園田9R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 2着/12頭+0.1秒 11/12 園田5R 7着/12頭+2.0秒 09/11 園田7R 5着/10頭+0.8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 6走で勝率 17% (相性良) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.1% ※ 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	ルヴァンヴェール	川原正（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/20 園田12R 6着/12頭 05/04 園田12R 7着/11頭+1.2秒 12/30 園田12R 5着/12頭+0.9秒 12/16 園田12R 6着/12頭+0.5秒 11/26 園田10R 5着/12頭+1.0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 6.0着 ○ 当競馬場適性 11走で勝率 18% (相性良) ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% × 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 10.0% ※ 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。
6	ラクスガウディ	塩津璃（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 06/17 園田10R 9着/9頭 12/30 園田9R 8着/12頭+1.0秒 12/10 園田12R 1着/12頭勝利 11/25 園田10R 4着/10頭+0.9秒 11/06 園田12R 4着/12頭+0.3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 40走で勝率 8% △ 距離適性同距離 20走で勝率 10% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.6% ※ 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。
7	エナドライブ	高橋洸（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4走で勝率25%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/13 園田7R 1着/9頭勝利 04/30 園田6R 2着/12頭+0.2秒 04/15 園田6R 7着/12頭+1.2秒 09/04 園田10R 4着/8頭+1.4秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% ※ 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。
8	デビルシズカチャン	廣瀬航（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（当競馬場9走で勝率67%と適性高／同距離帯5走で勝率80%／直近3走で勝率100%と好調）
前5走 12/30 園田9R 1着/12頭勝利 12/24 園田8R 1着/11頭勝利 09/05 園田11R 1着/12頭勝利 07/31 園田9R 1着/9頭勝利 07/09 園田12R 11着/12頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 67% (得意) ◎ 距離適性同距離 5走で勝率 80% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 183日休養明け × 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 18.4% ※ 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。
9	ギフトバスケット	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7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 06/17 園田10R 6着/9頭+0.0秒 05/04 園田5R 3着/10頭+0.5秒 04/21 園田6R 7着/10頭+0.8秒 04/09 園田12R 10着/12頭+1.2秒 03/24 園田12R 9着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 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) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.0% ※ 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。
10	ジャンマギアーナ	山本太（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7走で勝率29%／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/17 園田9R 1着/9頭 05/20 園田12R 5着/12頭+1.0秒 04/30 園田6R 1着/12頭勝利 04/15 園田6R 2着/12頭+0.1秒 04/01 園田9R 3着/12頭+0.4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 67% (絶好調) △ 当競馬場適性 27走で勝率 15% ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 29% △ 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 14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 10.4% ※ 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。
11	リコーシュペル	佐々世（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3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 09/04 園田9R 2着/9頭+0.9秒 08/07 園田12R 1着/10頭勝利 07/24 園田12R 2着/12頭+0.2秒 06/06 園田10R 9着/12頭+1.6秒 01/09 園田8R 4着/5頭+1.9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 7走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 300日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% ※ 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。
12	ナリタヴィクトリー	小谷哲（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9走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/14 園田12R 11着/12頭+2.9秒 04/28 園田9R 12着/12頭+3.6秒 04/08 園田8R 1着/10頭勝利 03/25 園田6R 2着/12頭+0.2秒 12/30 園田12R 10着/12頭+1.5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 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 9走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -96% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.4% ※ 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

ダ820m

🎯 AIの本命

AI評価1位

デビルシズカチャン

騎手廣瀬航（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

▲7エナドライブ

—

EV —

▲4サウンドアンフィニ

—

EV —

▲11リコーシュペル

—

EV —

▲10ジャンマギアーナ

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×8

デビルシズカチャン

廣瀬航（兵庫）

—

›

▲7

エナドライブ

高橋洸（兵庫）

—

›

▲4

サウンドアンフィニ

竹村達（兵庫）

—

›

▲11

リコーシュペル

佐々世（兵庫）

—

›

▲10

ジャンマギアーナ

山本太（兵庫）

—

›

△5

ルヴァンヴェール

川原正（兵庫）

—

›

△1

フェアリータイザン

山本咲（兵庫）

—

›

△9

ギフトバスケット

田野豊（兵庫）

—

›

×2

ヴァンセゾニエ

井上幹（兵庫）

—

›

×6

ラクスガウディ

塩津璃（兵庫）

—

›

×3

チビアーサー

小谷周（兵庫）

—

›

×12

ナリタヴィクトリー

小谷哲（兵庫）

—

›

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🌙 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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