園田 12R 詳細AI予想

本レースは AI 期待値が高い注目レースです。全馬の評価と推奨馬券を以下に掲載します。

12R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 20:30

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	エイシンビアビア推奨	小牧太（兵庫）	実9.5	◎詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+50%の中穴候補（騎手は近50戦勝率26%と好調）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +50% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 15.8% (オッズ暗示: 10.5%) ※ 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。
2	アングラー逃げ	田野豊（兵庫）	実33.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場32走で勝率3%と苦戦傾向／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田9R 4着/9頭 05/28 園田5R 1着/12頭 05/14 園田5R 2着/10頭+0.9秒 04/29 園田7R 7着/8頭+1.4秒 04/08 園田7R 5着/10頭+1.2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 32走で勝率 3% (苦戦) △ 距離適性同距離 16走で勝率 6% ○ 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) +129% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。
3	ラストデュエル自在	永井孝（兵庫）	実37.4	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均9.3着と低調／107日ぶりの実戦）
前5走 03/25 園田12R 12着/12頭+3.3秒 01/13 園田8R 5着/11頭+0.8秒 12/24 園田12R 11着/11頭+3.3秒 12/10 園田10R 11着/12頭+2.0秒 11/19 園田10R 7着/12頭+0.7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 9.3着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) ○ 馬場適性同馬場 7走で勝率 29% △ 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 107日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +160% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 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。
4	フォクシー自在	佐々世（兵庫）	実20.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯9走で勝率33%／直近3走平均10.0着と低調）
前5走 06/10 園田12R 11着/12頭 05/20 園田10R 10着/11頭 04/29 園田10R 9着/9頭+3.5秒 06/02 船橋10R 11着/11頭+2.4秒 05/08 船橋7R 2着/11頭+0.8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 10.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 距離適性同距離 9走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.8%) ※ 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。
5	コッコラーレ先行	下原理（兵庫）	実15.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場7走で勝率29%と適性高／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/17 園田9R 5着/9頭 05/22 園田7R 1着/8頭 01/08 園田12R 6着/12頭+0.9秒 12/24 園田8R 6着/11頭+0.6秒 11/25 園田9R 2着/10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 7走で勝率 29% (得意) ○ 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% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 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。
6	モズレイラココナ自在	廣瀬航（兵庫）	実2.8	○詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（前走2着）
前5走 06/17 園田10R 2着/9頭+3.0秒 05/20 園田12R 3着/12頭 04/28 園田9R 6着/12頭+1.9秒 01/13 園田8R 1着/11頭勝利 12/30 園田10R 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 3.7着 ○ 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 17% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 35.7%) ※ 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。
7	アップップ差し	山本太（兵庫）	実17.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（113日ぶりの実戦）
前5走 03/19 園田10R 9着/12頭+1.5秒 01/08 園田10R 9着/12頭+3.8秒 12/24 園田12R 3着/11頭+0.8秒 12/03 園田10R 8着/12頭+1.4秒 11/11 園田11R 3着/12頭+1.1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 7.0着 (不振) ○ 当競馬場適性 25走で勝率 16% (相性良) ○ 距離適性同距離 11走で勝率 18% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +18% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 5.9%) ※ 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	メイショウマサツラ逃げ	笹川翼（大井）	実3.4	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場8走で勝率25%と適性高）
前5走 06/17 園田10R 5着/9頭 05/20 園田12R 7着/12頭 04/21 園田12R 3着/10頭+0.2秒 03/24 園田12R 1着/12頭勝利 12/10 園田5R 1着/12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 5.0着 ◎ 当競馬場適性 8走で勝率 25% (得意) ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 29.4%) ※ 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。
9	モンサンオブライト自在	川原正（兵庫）	実35.1	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は5走で勝ち無し）
前5走 06/18 園田9R 6着/10頭 06/04 園田9R 8着/12頭 05/13 園田12R 2着/10頭+0.8秒 04/23 園田10R 11着/11頭+2.3秒 01/15 園田7R 1着/10頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 15走で勝率 13% ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 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) +144% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 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。
10	ココロネ差し	吉村智（兵庫）	実19.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（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 06/10 園田10R 8着/9頭 05/13 園田11R 4着/12頭+1.5秒 04/14 園田10R 6着/12頭+1.6秒 03/26 園田11R 4着/8頭+0.9秒 01/03 園田3R 4着/11頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 6走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 馬場適性同馬場 4走で勝率 25% ◎ 騎手近50戦勝率 32% (好調) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +46% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.2%) ※ 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。
11	アウローラルミエル先行	笹田知（兵庫）	実5.6	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 05/27 園田9R 6着/12頭 05/05 園田12R 4着/11頭+0.2秒 04/14 園田12R 2着/12頭+1.2秒 03/26 園田5R 4着/11頭+0.2秒 01/14 園田12R 9着/12頭+1.3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 4.0着 △ 当競馬場適性 22走で勝率 14% × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.0% (オッズ暗示: 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。
12	リヨン	小谷哲（兵庫）	実93.7	△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 12 ◎ 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 5位 (中位評価) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +552% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 7.0% (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。

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

B推奨

エイシンビアビア

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

9.5倍

AI期待値

+50%

買い目

¥100

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○6モズレイラココナ

2.8倍

EV -65%

▲8メイショウマサツラ

3.4倍

EV -65%

出走馬全12頭

◎1

エイシンビアビア

小牧太（兵庫）

9.5倍

+50%

›

○6

モズレイラココナ

廣瀬航（兵庫）

2.8倍

-65%

›

▲8

メイショウマサツラ

笹川翼（大井）

3.4倍

-65%

›

△10

ココロネ

吉村智（兵庫）

19.3倍

+46%

›

△2

アングラー

田野豊（兵庫）

33.0倍

+129%

›

△3

ラストデュエル

永井孝（兵庫）

37.4倍

+160%

›

△5

コッコラーレ

下原理（兵庫）

15.2倍

+5%

›

△7

アップップ

山本太（兵庫）

17.0倍

+18%

›

△9

モンサンオブライト

川原正（兵庫）

35.1倍

+144%

›

△11

アウローラルミエル

笹田知（兵庫）

5.6倍

-61%

›

△12

リヨン

小谷哲（兵庫）

93.7倍

+552%

›

▽4

フォクシー

佐々世（兵庫）

20.8倍

+9%

›

💡 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

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

馬連 6-8 実9.2倍期待値 +55%
3連複 6-8-11 実46.0倍期待値 +585%

B. 市場除外+キャリブ

単勝 1 エイシンビアビア実9.5倍期待値 +50%

※ 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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