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 16:25

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	バークエム追込	渡瀬和（兵庫）	実14.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場14走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は5走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/26 園田5R 8着/8頭+0.0秒 05/27 園田6R 12着/12頭 05/04 園田3R 7着/8頭+3.2秒 04/29 園田7R 5着/8頭+0.9秒 04/15 園田6R 11着/12頭+1.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) × 当競馬場適性 14走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 5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 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.9% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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	ディヴァンカドー自在	笹田知（兵庫）	実132.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場21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9.3着と低調）
前5走 06/25 園田5R 10着/12頭 05/29 園田7R 10着/10頭 05/15 園田7R 8着/10頭+2.3秒 04/29 園田3R 7着/8頭+2.1秒 04/14 園田3R 3着/9頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 21走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 19走で勝ち無し ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +933% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (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。
3	マッチョサスポ推奨	吉村智（兵庫）	実26.4	△詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率9% × オッズ26.4倍で期待値+125%の有力候補（適度な間隔で状態万全／騎手は近50戦勝率32%と好調）
前5走 06/24 園田4R 7着/12頭 06/10 園田4R 7着/12頭 05/27 園田5R 8着/12頭 05/13 園田7R 9着/9頭+1.6秒 04/30 園田6R 7着/12頭+0.9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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 23走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ○ ローテーション 16日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +125% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
4	コアクト	竹村達（兵庫）	実66.0	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 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 2位 (上位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +820% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
5	ヘノヘノカッパ自在	山本太（兵庫）	実26.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均9.0着と低調）
前5走 06/26 園田4R 8着/8頭 05/29 園田7R 9着/10頭+5.0秒 05/13 園田4R 10着/10頭+3.1秒 04/30 園田9R 9着/10頭+3.9秒 04/16 園田7R 3着/7頭+0.3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 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 13走で勝率 8% △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 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) +106% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 3.8%) ※ 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。
6	オースミストロング自在	佐々世（兵庫）	実18.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.3着と低調）
前5走 06/25 園田12R 10着/12頭+1.0秒 06/04 園田7R 7着/10頭 05/15 園田9R 8着/10頭+1.5秒 04/23 園田7R 6着/12頭+0.9秒 04/08 園田6R 3着/10頭+0.5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 8.3着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 10走で勝率 10% ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 18% ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ 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) +60% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.6% (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。
7	デリカテッセン推奨	小谷周（兵庫）	実14.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（適度な間隔で状態万全）
前5走 06/25 園田5R 7着/12頭 06/12 園田7R 6着/10頭 05/29 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 4着/10頭+1.5秒 04/28 園田4R 6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 6.3着 △ 当競馬場適性 50走で勝率 10% △ 距離適性同距離 41走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ 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) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 6.8%) ※ 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。
8	ダイシチセイ差し	廣瀬航（兵庫）	実33.0	○詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/28 園田7R 9着/10頭 05/06 園田8R 5着/10頭+0.7秒 04/22 園田6R 10着/12頭+1.4秒 04/07 園田7R 1着/9頭勝利 03/18 園田1R 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戦の調子平均 8.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 33走で勝率 15% (相性良) ○ 距離適性同距離 28走で勝率 18% ○ 騎手近50戦勝率 16% 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +360% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 13.9% (オッズ暗示: 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。
9	ワンダーヒナタ先行	板野央（兵庫）	実66.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場13走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は13走で勝ち無し）
前5走 05/28 園田6R 7着/10頭+4.0秒 04/15 園田7R 9着/10頭+2.5秒 08/06 園田4R 6着/9頭+1.6秒 07/25 園田6R 4着/9頭+0.8秒 07/11 園田5R 3着/10頭+0.1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 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 13走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 13走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +416% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 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。
10	ヴィヴラガレット先行	小牧太（兵庫）	実1.0	×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20走で勝率35%と適性高／同距離帯19走で勝率37%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 01/02 園田4R 1着/12頭勝利 08/15 園田8R 2着/11頭+0.3秒 05/01 園田9R 4着/7頭+2.2秒 04/17 園田8R 4着/10頭+0.2秒 04/03 園田10R 7着/12頭+3.5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 35% (得意) ◎ 距離適性同距離 19走で勝率 37% ○ 馬場適性同馬場 13走で勝率 23% ◎ 騎手近50戦勝率 28% (好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -82% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 100.0%) ※ 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。

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

ヴィヴラガレット

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

1.0倍

AI期待値

-82%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○4コアクト

66.0倍

EV +820%

○8ダイシチセイ

33.0倍

EV +360%

出走馬全10頭

×10

ヴィヴラガレット

小牧太（兵庫）

1.0倍

-82%

›

○4

コアクト

竹村達（兵庫）

66.0倍

+820%

›

○8

ダイシチセイ

廣瀬航（兵庫）

33.0倍

+360%

›

△3

マッチョサスポ

吉村智（兵庫）

26.4倍

+125%

›

△6

オースミストロング

佐々世（兵庫）

18.8倍

+60%

›

△2

ディヴァンカドー

笹田知（兵庫）

132.0倍

+933%

›

△5

ヘノヘノカッパ

山本太（兵庫）

26.4倍

+106%

›

△7

デリカテッセン

小谷周（兵庫）

14.6倍

+14%

›

△9

ワンダーヒナタ

板野央（兵庫）

66.0倍

+416%

›

▽1

バークエム

渡瀬和（兵庫）

14.6倍

-13%

›

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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

単勝 7 デリカテッセン実14.6倍期待値 +105%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 3 マッチョサスポ実26.4倍期待値 +125%

※ 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。
2モデルの説明はこちら

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