園田 11R 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。

11R 園田競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 16:05

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナムラオリビア先行	塩津璃（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30走で勝率30%と適性高／同距離帯26走で勝率35%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/02 名古屋10R 12着/12頭+4.0秒 05/05 園田8R 1着/10頭勝利 04/23 園田6R 4着/12頭+1.8秒 04/08 園田6R 6着/10頭+1.7秒 03/24 園田8R 4着/10頭+0.6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 30走で勝率 30% (得意) ◎ 距離適性同距離 26走で勝率 35% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 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 4.2% ※ 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	コパノマデリン追込	田野豊（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 05/22 大井7R 7着/9頭+0.0秒 04/27 大井12R 7着/12頭+2.4秒 04/13 大井11R 7着/10頭+1.7秒 03/26 大井12R 13着/13頭+3.5秒 12/01 大井11R 14着/14頭+3.1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 7.0着 (不振) ○ 騎手近50戦勝率 14% × 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 7.8% ※ 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。
3	アシャカデュメ逃げ	川原正（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2.3着と安定／前走3着）
前5走 06/10 園田11R 3着/9頭 05/22 園田8R 2着/5頭+1.0秒 04/29 園田11R 2着/9頭+0.0秒 01/08 園田11R 5着/10頭+0.9秒 12/10 園田11R 3着/9頭+0.4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 2.3着 (安定) ○ 当競馬場適性 15走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 22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 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。
4	アイヤナ逃げ	下原理（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/10 園田11R 5着/9頭+0.0秒 05/22 園田8R 3着/5頭 05/06 園田10R 5着/11頭+0.7秒 04/15 園田12R 5着/12頭+1.1秒 04/02 園田10R 2着/10頭+0.2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 31走で勝率 13% ○ 距離適性同距離 26走で勝率 15% ○ ローテーション 22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 8.3% ※ 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。
5	サンライズガッツ	小牧太（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／前走2着／騎手は近50戦で勝率28%）
前5走 06/04 園田12R 2着/12頭+0.0秒 05/15 園田10R 7着/9頭+1.2秒 04/23 園田11R 5着/9頭+0.9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 4.7着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 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 15.9% ※ 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	ミルトライディーン	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
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.9% ※ 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	ピースマッチング差し	渡瀬和（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0%と苦戦傾向／同距離帯は19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11R 7着/9頭 05/20 園田11R 8着/10頭 05/06 園田10R 9着/11頭+1.8秒 04/21 園田10R 6着/8頭+1.1秒 04/02 園田10R 7着/10頭+2.0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 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 25走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19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 22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 2.7% ※ 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	マミエミモモタロー自在	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14走で勝率43%と適性高／同距離帯11走で勝率45%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/03 園田10R 1着/12頭 05/04 園田10R 3着/9頭+1.1秒 01/07 園田11R 5着/10頭+2.0秒 12/18 園田11R 9着/12頭+3.5秒 12/02 園田10R 3着/8頭+0.9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 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ◎ 距離適性同距離 11走で勝率 45% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 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 8.9% ※ 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	プレジールミノル追込	大山真（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23走で勝率4%と苦戦傾向）
前5走 06/10 園田11R 8着/9頭 05/28 園田8R 5着/6頭 05/13 園田10R 8着/8頭+3.1秒 04/28 園田11R 9着/11頭+2.3秒 04/14 園田11R 9着/9頭+4.5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 7.0着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 4% (苦戦) △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 22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 3.0% ※ 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	マイネルアラウダ逃げ	高橋洸（兵庫）	推定—	×詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/04 園田12R 6着/12頭 05/06 園田10R 3着/11頭+0.2秒 04/29 園田11R 5着/9頭+0.6秒 04/15 園田12R 6着/12頭+1.3秒 03/24 園田10R 2着/8頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ 当競馬場適性 36走で勝率 14% △ 距離適性同距離 28走で勝率 11% ○ ローテーション 28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 4.9% ※ 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。
11	クリオシダード	永井孝（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11.0着と低調）
前5走 06/11 園田11R 11着/12頭+5.0秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 11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 5.8% ※ 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。
12	アストラッド	佐々世（兵庫）	推定—	▲詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし
前5走 06/10 園田11R 4着/9頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ ローテーション 22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 10.2% ※ 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／ 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

ミルトライディーン

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

▲5サンライズガッツ

—

EV —

▲3アシャカデュメ

—

EV —

▲12アストラッド

—

EV —

▲8マミエミモモタロー

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×6

ミルトライディーン

廣瀬航（兵庫）

—

›

▲5

サンライズガッツ

小牧太（兵庫）

—

›

▲3

アシャカデュメ

川原正（兵庫）

—

›

▲12

アストラッド

佐々世（兵庫）

—

›

▲8

マミエミモモタロー

吉村智（兵庫）

—

›

△4

アイヤナ

下原理（兵庫）

—

›

△2

コパノマデリン

田野豊（兵庫）

—

›

△11

クリオシダード

永井孝（兵庫）

—

›

×10

マイネルアラウダ

高橋洸（兵庫）

—

›

×1

ナムラオリビア

塩津璃（兵庫）

—

›

×9

プレジールミノル

大山真（兵庫）

—

›

×7

ピースマッチング

渡瀬和（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。

▶ 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

🌙 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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