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1400m ダート1400m　発走 12:40

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	インノータイム先行	山本太（兵庫）	実118.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場48走で勝率4%と苦戦傾向／同距離帯は26走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田5R 10着/12頭 05/27 園田1R 1着/10頭 05/15 園田2R 5着/10頭+1.0秒 01/02 園田4R 5着/12頭+1.3秒 12/23 園田2R 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 48走で勝率 4% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 26走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ▽ 前走実績前走 10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) +720% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 0.8%) ※ 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。
2	フィールハピネス先行	吉村智（兵庫）	実3.5	×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（同距離帯8走で勝率25%／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2R 1着/10頭 11/04 園田6R 5着/10頭+3.2秒 10/16 園田2R 1着/10頭勝利 09/12 園田2R 2着/10頭+0.1秒 08/21 園田2R 2着/10頭+0.3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 67% (絶好調) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 距離適性同距離 8走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 36% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 28.6%) ※ 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。
3	アスターリコッタ	高橋洸（兵庫）	実9.9	◎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 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ AIランク評価 (順位学習モデル) レース内 1位 (最上位評価) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 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。
4	チーフインザスカイ	塩津璃（兵庫）	実22.9	◎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（同距離帯は22走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/18 園田4R 1着/10頭 06/05 園田1R 4着/11頭 05/22 園田5R 2着/9頭+3.0秒 04/30 園田9R 7着/10頭+1.6秒 04/14 園田5R 11着/12頭+2.6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 44走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 22走で勝ち無し △ 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 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +146% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 4.4%) ※ 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。
5	キークラシック先行	下原理（兵庫）	実18.9	◎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24走で勝率25%と適性高／同距離帯23走で勝率26%／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 05/29 園田6R 3着/9頭 04/30 園田3R 2着/9頭+0.5秒 04/08 園田3R 2着/10頭+1.1秒 03/17 園田2R 2着/10頭+0.3秒 10/17 園田2R 1着/10頭勝利
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 2.3着 (安定) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 23走で勝率 26% ○ 前走実績前走 3着 (好走) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 5.3%) ※ 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。
6	クインズノヴァ先行	小牧太（兵庫）	実2.1	×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4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 06/18 園田3R 1着/10頭 01/03 園田1R 1着/12頭勝利 12/11 園田1R 2着/9頭+0.0秒 11/26 園田1R 2着/12頭+0.2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 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -77% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 47.6%) ※ 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	ペイシャメダリスト	佐々世（兵庫）	実34.7	◎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5走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／前走3着）
前5走 06/18 園田4R 3着/10頭 06/05 園田1R 5着/11頭 05/22 園田2R 2着/10頭 05/06 園田5R 8着/10頭+1.5秒 01/02 園田8R 7着/12頭+2.5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 3.3着 × 当競馬場適性 5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 14% ○ 前走実績前走 3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) +273% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 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。
8	ハッピーモンスター逃げ推奨	廣瀬航（兵庫）	実27.9	◎詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ27.9倍で期待値+200%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子／当競馬場で勝率24%と相性良／同距離帯で勝率20%）
前5走 06/04 園田6R 5着/10頭+0.0秒 05/14 園田2R 1着/9頭勝利 04/21 園田4R 4着/10頭+0.7秒 04/01 園田6R 7着/10頭+1.4秒 10/02 園田9R 2着/10頭+0.4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 17走で勝率 24% (相性良) ○ 距離適性同距離 15走で勝率 20% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +200% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 10.8% (オッズ暗示: 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。
9	メイショウロールス先行	長尾翼（兵庫）	実265.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場59走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は49走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田5R 12着/12頭+0.0秒 06/04 園田8R 10着/10頭 05/20 園田1R 1着/7頭 05/06 園田2R 4着/10頭+1.2秒 04/22 園田2R 4着/8頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) × 当競馬場適性 59走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 49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 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 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。
10	メイショウマツリ逃げ	松木大（兵庫）	実4.2	×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5走 06/17 園田7R 6着/7頭 05/27 園田7R 2着/10頭 05/05 園田3R 1着/10頭勝利 04/16 園田3R 2着/10頭+0.7秒 11/26 園田6R 5着/12頭+1.2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 20走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% △ 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) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.8% (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

フィールハピネス

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

-62%

買い目

見送り

全レースの推奨

出走馬全10頭

×2

フィールハピネス

吉村智（兵庫）

3.5倍

-62%

›

◎3

アスターリコッタ

高橋洸（兵庫）

9.9倍

+6%

›

◎4

チーフインザスカイ

塩津璃（兵庫）

22.9倍

+146%

›

◎5

キークラシック

下原理（兵庫）

18.9倍

+103%

›

×6

クインズノヴァ

小牧太（兵庫）

2.1倍

-77%

›

◎7

ペイシャメダリスト

佐々世（兵庫）

34.7倍

+273%

›

◎8

ハッピーモンスター

廣瀬航（兵庫）

27.9倍

+200%

›

×10

メイショウマツリ

松木大（兵庫）

4.2倍

-54%

›

▽1

インノータイム

山本太（兵庫）

118.5倍

+720%

›

▽9

メイショウロールス

長尾翼（兵庫）

265.1倍

+999%

›

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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 8 ハッピーモンスター実27.9倍期待値 +200%

※ 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。
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