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820m ダート820m　発走 16:20

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マスキュラー	下原理（兵庫）	実80.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/10 園田7R 6着/9頭 05/28 園田9R 5着/9頭 ― ― ―
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 5.5着 ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +73% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 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	サフラナール逃げ	土方颯（兵庫）	実12.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯6走で勝率33%／同馬場状態で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/04 園田4R 1着/12頭 05/04 園田4R 10着/10頭+2.7秒 04/22 園田10R 11着/12頭+1.5秒 04/02 園田4R 4着/12頭+0.7秒 01/03 園田2R 10着/10頭+4.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 10走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 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) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 8.0%) ※ 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。
3	ヴィンセント追込	永井孝（兵庫）	実196.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場16走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は9走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/11 園田4R 12着/12頭+0.0秒 05/21 園田4R 8着/11頭+2.0秒 05/07 園田4R 7着/12頭+1.7秒 04/22 園田4R 11着/12頭+3.3秒 04/01 園田3R 10着/10頭+5.6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 16走で勝率 0% (苦戦) ▽ 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 12着 (大敗) ○ 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) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 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	フークホワリエン逃げ	田野豊（兵庫）	実5.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/10 園田7R 4着/9頭 05/28 園田9R 4着/9頭+0.0秒 05/07 園田4R 1着/12頭勝利 04/22 園田4R 2着/12頭+1.6秒 04/07 園田4R 8着/10頭+1.6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 10走で勝率 10% ○ 距離適性同距離 6走で勝率 17% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 16.4% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 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。
5	ニシノガランテ先行	廣瀬航（兵庫）	実8.4	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し）
前5走 06/10 園田7R 5着/9頭 04/22 園田10R 8着/12頭+0.9秒 04/02 園田4R 3着/12頭+0.1秒 03/17 園田9R 8着/11頭+2.3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 5.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 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	キングバブルズ逃げ	高橋洸（兵庫）	実9.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は6走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/10 園田7R 3着/9頭 05/07 園田12R 3着/12頭+0.2秒 04/14 園田9R 7着/11頭+2.1秒 03/24 園田9R 8着/8頭+3.4秒 01/02 園田3R 2着/12頭+0.1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 4.3着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.6% (オッズ暗示: 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。
7	ベラジオアブロード	山本咲（兵庫）	実2.7	🌟◎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3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均2.0着と安定／前走2着）
前5走 06/11 園田8R 2着/8頭+0.0秒 05/20 園田4R 2着/12頭 04/22 園田10R 2着/12頭+0.0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 2.0着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ 前走実績前走 2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) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 37.8% (オッズ暗示: 37.0%) ※ 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。
8	イレブンアップ差し	杉浦健（兵庫）	実6.9	▲詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（前走2着）
前5走 06/10 園田7R 2着/9頭 05/20 園田4R 3着/12頭 05/07 園田12R 11着/12頭+1.4秒 04/14 園田9R 8着/11頭+2.3秒 03/31 園田10R 7着/9頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 23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 9.2% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 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。
9	ファストワーカー	渡瀬和（兵庫）	実94.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/11 園田7R 9着/9頭 05/28 園田9R 9着/9頭 ― ― ―
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 9.0着 (不振) △ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 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。
10	エイシンリール逃げ	大山真（兵庫）	実11.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 06/10 園田7R 8着/9頭+0.0秒 05/14 園田3R 1着/8頭勝利 04/07 園田3R 8着/10頭+2.7秒 03/19 園田4R 2着/12頭+0.1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 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ ローテーション 23日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -51% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 9.0%) ※ 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。
11	ハイラブエナン	井上幹（兵庫）	実148.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/11 園田7R 8着/9頭 05/28 園田9R 6着/9頭 ― ― ―
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 7.0着 (不振) ○ 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) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 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	カネトシクラッチ逃げ	吉村智（兵庫）	実6.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／騎手は近50戦で勝率32%）
前5走 06/03 園田6R 7着/9頭+0.0秒 01/08 園田5R 10着/12頭+2.0秒 12/25 園田4R 5着/11頭+0.8秒 12/04 園田4R 10着/12頭+1.5秒 11/18 園田4R 8着/12頭+1.4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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.3% (オッズ暗示: 14.9%) ※ 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。

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

ベラジオアブロード

騎手山本咲（兵庫）

単勝オッズ

2.7倍

AI期待値

+2%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4フークホワリエン

5.8倍

EV -5%

○12カネトシクラッチ

6.7倍

EV -24%

▲8イレブンアップ

6.9倍

EV -36%

▲5ニシノガランテ

8.4倍

EV -44%

出走馬AI評価順・全12頭

◎7

ベラジオアブロード

山本咲（兵庫）

2.7倍

+2%

›

○4

フークホワリエン

田野豊（兵庫）

5.8倍

-5%

›

○12

カネトシクラッチ

吉村智（兵庫）

6.7倍

-24%

›

▲8

イレブンアップ

杉浦健（兵庫）

6.9倍

-36%

›

▲5

ニシノガランテ

廣瀬航（兵庫）

8.4倍

-44%

›

△6

キングバブルズ

高橋洸（兵庫）

9.8倍

-35%

›

△10

エイシンリール

大山真（兵庫）

11.1倍

-50%

›

△2

サフラナール

土方颯（兵庫）

12.5倍

-60%

›

▽1

マスキュラー

下原理（兵庫）

80.8倍

+73%

›

▽9

ファストワーカー

渡瀬和（兵庫）

94.3倍

+5%

›

▽11

ハイラブエナン

井上幹（兵庫）

148.0倍

+15%

›

▽3

ヴィンセント

永井孝（兵庫）

196.3倍

+0%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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