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1700m ダート1700m　発走 16:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナリタセレーノ自在	小谷哲（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20走で勝率5%と苦戦傾向）
前5走 06/10 園田5R 5着/12頭 05/22 園田12R 2着/12頭 05/07 園田7R 6着/9頭+2.0秒 04/14 園田7R 3着/10頭+1.5秒 03/31 園田9R 6着/9頭+1.4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 4.3着 × 当競馬場適性 20走で勝率 5% (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) -87% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% ※ 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。
2	オフショアガール追込	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走平均8.7着と低調）
前5走 06/11 園田9R 8着/9頭 05/14 園田7R 9着/10頭+2.2秒 12/18 園田9R 9着/12頭+2.3秒 11/27 園田7R 1着/12頭勝利 11/12 園田9R 2着/10頭+0.6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 8.7着 (不振) △ 当競馬場適性 51走で勝率 8% ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.1% ※ 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。
3	コパノキャスター追込	井上幹（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6走で勝率0%と苦戦傾向／前走3着）
前5走 06/17 園田7R 3着/7頭 03/26 園田9R 5着/9頭+0.8秒 12/13 園田8R 9着/10頭+2.5秒 11/28 園田11R 9着/11頭+2.1秒 11/14 園田11R 6着/12頭+1.7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 5.7着 × 当競馬場適性 6走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 15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 6.3% ※ 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。
4	テーオーウィルソン先行	永井孝（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走平均2.7着と安定）
前5走 01/15 園田9R 2着/8頭+0.6秒 01/02 園田6R 4着/8頭+1.5秒 12/18 園田9R 2着/12頭+0.5秒 11/18 園田9R 1着/11頭勝利 ―
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 2.7着 (安定) ◎ 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% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 168日休養明け × 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 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。
5	タガノディオーサ逃げ	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9走で勝率44%と適性高／同距離帯7走で勝率43%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 園田8R 2着/10頭 05/20 園田8R 2着/6頭 01/13 園田9R 1着/12頭勝利 09/26 園田7R 1着/7頭勝利 08/29 園田10R 2着/12頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 9走で勝率 44% (得意) ◎ 距離適性同距離 7走で勝率 43% ◎ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.4% ※ 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。
6	メイショウフィガロ先行	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6走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 05/20 園田5R 11着/12頭+0.0秒 04/28 園田4R 7着/10頭+2.4秒 04/07 園田2R 1着/10頭勝利 03/17 園田3R 4着/9頭+0.4秒 10/01 園田9R 2着/10頭+0.6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 23走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) × 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 5.4% ※ 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。
7	スマートキャノン自在	廣瀬航（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%）
前5走 06/12 園田7R 5着/10頭 05/29 園田6R 4着/9頭+0.0秒 05/15 園田7R 6着/10頭+1.6秒 04/29 園田1R 1着/10頭勝利 04/08 園田5R 10着/12頭+1.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 44走で勝率 9% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 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) -91% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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	イマジンレノン逃げ	吉村智（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8走で勝率50%と適性高／直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/03 園田2R 1着/10頭 05/20 園田7R 3着/10頭 01/07 園田4R 1着/10頭勝利 12/23 園田3R 1着/10頭勝利 06/25 園田4R 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戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 50% (得意) ◎ 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) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.2% ※ 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。
9	マジェンカ先行	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27走で勝率4%と苦戦傾向／前走2着）
前5走 06/03 園田7R 2着/10頭+0.0秒 05/05 園田8R 7着/10頭+1.1秒 04/22 園田1R 4着/12頭+0.4秒 03/31 園田7R 4着/9頭+1.4秒 01/15 園田3R 5着/12頭+0.8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 4.3着 × 当競馬場適性 27走で勝率 4% (苦戦) ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 12.6% ※ 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。
10	ザタイムズ自在	下原理（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5走で勝率40%と適性高／同距離帯3走で勝率67%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/04 園田8R 1着/10頭 05/04 園田8R 2着/5頭+0.3秒 04/08 園田5R 1着/12頭勝利 12/16 園田4R 10着/10頭+2.7秒 11/25 園田8R 10着/12頭+3.9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 5走で勝率 40% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 67% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -85% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.1% ※ 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。
11	ゴールデンロンドン	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36走で勝率3%と苦戦傾向／同距離帯は11走で勝ち無し／前走2着）
前5走 06/17 園田7R 2着/7頭 06/04 園田8R 5着/10頭 05/20 園田8R 4着/6頭+5.0秒 05/04 園田8R 3着/5頭+0.4秒 04/28 園田7R 6着/10頭+2.7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 3.7着 × 当競馬場適性 36走で勝率 3% (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) ○ ローテーション 15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 6.6% ※ 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	エムザックドリーム追込	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7走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/17 園田7R 5着/7頭+0.0秒 06/04 園田8R 4着/10頭 05/22 園田7R 7着/8頭 05/04 園田12R 10着/11頭+1.9秒 04/28 園田9R 11着/12頭+2.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.5% ※ 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。

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

イマジンレノン

騎手吉村智（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タガノディオーサ

—

EV —

▲9マジェンカ

—

EV —

▲10ザタイムズ

—

EV —

▲4テーオーウィルソン

—

EV —

出走馬AI評価順・全12頭

×8

イマジンレノン

吉村智（兵庫）

—

›

▲5

タガノディオーサ

小牧太（兵庫）

—

›

▲9

マジェンカ

田野豊（兵庫）

—

›

▲10

ザタイムズ

下原理（兵庫）

—

›

▲4

テーオーウィルソン

永井孝（兵庫）

—

›

△1

ナリタセレーノ

小谷哲（兵庫）

—

›

△11

ゴールデンロンドン

佐々世（兵庫）

—

›

△3

コパノキャスター

井上幹（兵庫）

—

›

×7

スマートキャノン

廣瀬航（兵庫）

—

›

×6

メイショウフィガロ

杉浦健（兵庫）

—

›

×2

オフショアガール

竹村達（兵庫）

—

›

×12

エムザックドリーム

塩津璃（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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