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。

モデル

5R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドファイブ	田野豊（兵庫）	実101.9	B× A▽勝率1% EV-7% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/26 園田6R 5着/10頭 06/11 園田7R 4着/9頭 05/22 園田3R 7着/7頭 04/23 名古屋5R 7着/11頭+2.7秒 04/10 名古屋9R 7着/11頭+2.8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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.9% / 期待値 -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	テーオーパーソナル	下原理（兵庫）	実27.6	B△ A△勝率6% EV+65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 06/24 園田8R 3着/10頭 06/10 園田5R 6着/12頭 05/28 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 2着/10頭+1.0秒 04/21 園田4R 1着/10頭勝利
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 5.0着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 3.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.0% / 期待値 +65% ※ 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	ナチュラル追込	大山真（兵庫）	実100.9	B× A▽勝率1% EV+36% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/24 園田8R 6着/10頭 06/03 園田5R 1着/12頭 05/14 園田6R 5着/9頭+1.0秒 04/15 園田4R 9着/12頭+1.1秒 03/17 園田5R 6着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.4% / 期待値 +37% ※ 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	テイムキッド差し	山本咲（兵庫）	実40.0	B△ A△勝率4% EV+60% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/26 園田5R 6着/8頭 05/27 園田5R 4着/12頭 05/06 園田12R 8着/12頭+1.4秒 04/23 園田9R 4着/11頭+1.1秒 04/02 園田8R 8着/10頭+2.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -97% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 2.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 4.0% / 期待値 +61% ※ 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	マローソ先行	吉村智（兵庫）	実1.7	B🌟◎ A🌟◎勝率58% EV-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3走で勝率33%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/17 園田5R 1着/12頭 05/27 園田4R 1着/10頭 05/07 園田5R 2着/12頭+0.1秒 10/22 園田8R 3着/11頭+1.0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 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 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 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 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +66% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 97.9% (オッズ暗示: 58.8%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 58.1% / 期待値 -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。
6	テイケイリノ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実15.0	B△ A▲勝率8% EV+19% 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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 園田8R 4着/10頭 06/03 園田12R 7着/12頭 05/14 園田6R 1着/9頭勝利 04/30 園田4R 1着/11頭勝利 04/07 園田12R 3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 6.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.0% / 期待値 +20% ※ 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	ウインカグヤヒメ	佐々世（兵庫）	実40.2	B× A△勝率3% EV+5% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12頭+0.0秒 05/07 園田12R 4着/12頭+0.4秒 03/31 園田10R 3着/9頭+0.2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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 2.6% / 期待値 +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。
8	ピースラッキー	福原杏（兵庫）	実397.1	B× A▽勝率0% EV+43% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/01 園田8R 8着/11頭 06/17 園田11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 園田9R 11着/12頭 04/29 園田8R 7着/8頭+2.7秒 04/14 園田9R 9着/11頭+2.9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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 0.4% / 期待値 +44% ※ 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	モンシャトール逃げ	井上幹（兵庫）	実146.4	B× A▽勝率1% EV-17% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9着/12頭 04/28 園田12R 5着/12頭+0.6秒 04/07 園田5R 2着/12頭+0.3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 41走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.6% / 期待値 -18% ※ 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	ギャラン自在	塩津璃（兵庫）	実93.5	B× A▽勝率2% EV+81% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8秒 12/31 園田12R 6着/11頭+3.8秒 12/17 園田5R 11着/12頭+2.4秒 12/02 園田7R 7着/8頭+1.8秒 11/19 園田12R 7着/12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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 189日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.9% / 期待値 +82% ※ 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	グランサントル逃げ	杉浦健（兵庫）	実2.1	B○ A○勝率14% EV-71% 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29%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/24 園田8R 2着/10頭 06/03 園田12R 2着/12頭 05/05 園田7R 4着/10頭+0.7秒 04/08 園田4R 1着/10頭勝利 05/23 園田3R 4着/12頭+0.9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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -98% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 47.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 13.7% / 期待値 -71% ※ 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	ワンダーカラフル	高橋洸（兵庫）	実67.9	B▲ A▽勝率2% EV+64% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 06/24 園田7R 2着/10頭 06/03 園田12R 5着/12頭 05/21 園田12R 8着/12頭 05/06 園田5R 3着/10頭+0.6秒 04/23 園田6R 3着/12頭+1.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 +64% ※ 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Aモデル ◎

マローソ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

+66%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11グランサントル

2.1倍

EV -97%

▲A:▽12ワンダーカラフル

67.9倍

EV -49%

出走馬全12頭

◎A:◎5

マローソ

吉村智（兵庫）

1.7倍

+66%

›

○A:○11

グランサントル

杉浦健（兵庫）

2.1倍

-97%

›

▲A:▽12

ワンダーカラフル

高橋洸（兵庫）

67.9倍

-49%

›

△A:△2

テーオーパーソナル

下原理（兵庫）

27.6倍

-96%

›

△A:△4

テイムキッド

山本咲（兵庫）

40.0倍

-96%

›

△A:▲6

テイケイリノ

廣瀬航（兵庫）

15.0倍

-99%

›

×A:△7

ウインカグヤヒメ

佐々世（兵庫）

40.2倍

-99%

›

×A:▽10

ギャラン

塩津璃（兵庫）

93.5倍

-99%

›

×A:▽3

ナチュラル

大山真（兵庫）

100.9倍

-99%

›

×A:▽1

レッドファイブ

田野豊（兵庫）

101.9倍

-99%

›

×A:▽9

モンシャトール

井上幹（兵庫）

146.4倍

-99%

›

×A:▽8

ピースラッキー

福原杏（兵庫）

397.1倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。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

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

5R 園田競馬場ダ1230m ダート1230m　発走 12:40

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レッドファイブ	田野豊（兵庫）	実101.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 06/26 園田6R 5着/10頭 06/11 園田7R 4着/9頭 05/22 園田3R 7着/7頭 04/23 名古屋5R 7着/11頭+2.7秒 04/10 名古屋9R 7着/11頭+2.8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 5.3着 × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
2	テーオーパーソナル	下原理（兵庫）	実27.6	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯3走で勝率33%／前走3着）
前5走 06/24 園田8R 3着/10頭 06/10 園田5R 6着/12頭 05/28 園田7R 6着/10頭 05/14 園田4R 2着/10頭+1.0秒 04/21 園田4R 1着/10頭勝利
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 5.0着 △ 当競馬場適性 31走で勝率 13% ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ 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) +65% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.0% (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。
3	ナチュラル追込	大山真（兵庫）	実100.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 園田8R 6着/10頭 06/03 園田5R 1着/12頭 05/14 園田6R 5着/9頭+1.0秒 04/15 園田4R 9着/12頭+1.1秒 03/17 園田5R 6着/12頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 35走で勝率 9% △ 距離適性同距離 26走で勝率 12% △ 騎手近50戦勝率 2% (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) +36% (妙味あり) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 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。
4	テイムキッド差し	山本咲（兵庫）	実40.0	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 06/26 園田5R 6着/8頭 05/27 園田5R 4着/12頭 05/06 園田12R 8着/12頭+1.4秒 04/23 園田9R 4着/11頭+1.1秒 04/02 園田8R 8着/10頭+2.1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 6.0着 △ 当競馬場適性 35走で勝率 6% △ 距離適性同距離 13走で勝率 8% ○ ローテーション 19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 4.0% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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	マローソ先行	吉村智（兵庫）	実1.7	🌟◎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4走で勝率50%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／同馬場状態で勝率67%）
前5走 06/17 園田5R 1着/12頭 05/27 園田4R 1着/10頭 05/07 園田5R 2着/12頭+0.1秒 10/22 園田8R 3着/11頭+1.0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 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 3走で勝率 33% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 67% ◎ 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 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 58.1% (オッズ暗示: 58.8%) ※ 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	テイケイリノ逃げ	廣瀬航（兵庫）	実15.0	▲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%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/24 園田8R 4着/10頭 06/03 園田12R 7着/12頭 05/14 園田6R 1着/9頭勝利 04/30 園田4R 1着/11頭勝利 04/07 園田12R 3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 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 19走で勝率 16% (相性良) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 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) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 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。
7	ウインカグヤヒメ	佐々世（兵庫）	実40.2	△詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は4走で勝ち無し）
前5走 06/25 園田8R 6着/8頭 06/10 園田9R 4着/9頭 05/28 園田11R 11着/12頭+0.0秒 05/07 園田12R 4着/12頭+0.4秒 03/31 園田10R 3着/9頭+0.2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 7走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 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) +5% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 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。
8	ピースラッキー	福原杏（兵庫）	実397.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.7着と低調）
前5走 07/01 園田8R 8着/11頭 06/17 園田11R 10着/10頭+0.0秒 05/20 園田9R 11着/12頭 04/29 園田8R 7着/8頭+2.7秒 04/14 園田9R 9着/11頭+2.9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 9.7着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 5走で勝率 20% ○ 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) +43% (妙味あり) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 0.3%) ※ 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。
9	モンシャトール逃げ	井上幹（兵庫）	実146.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 06/26 園田4R 7着/8頭 06/12 園田2R 1着/10頭 05/21 園田6R 9着/12頭 04/28 園田12R 5着/12頭+0.6秒 04/07 園田5R 2着/12頭+0.3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 41走で勝率 10% △ 距離適性同距離 9走で勝率 11% ○ ローテーション 19日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.6% (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。
10	ギャラン自在	塩津璃（兵庫）	実93.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（189日ぶりの実戦）
前5走 01/07 園田12R 4着/10頭+0.8秒 12/31 園田12R 6着/11頭+3.8秒 12/17 園田5R 11着/12頭+2.4秒 12/02 園田7R 7着/8頭+1.8秒 11/19 園田12R 7着/12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 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 48走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 10走で勝率 20% △ ローテーション 189日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.9% (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。
11	グランサントル逃げ	杉浦健（兵庫）	実2.1	○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29%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走平均2.7着と安定）
前5走 06/24 園田8R 2着/10頭 06/03 園田12R 2着/12頭 05/05 園田7R 4着/10頭+0.7秒 04/08 園田4R 1着/10頭勝利 05/23 園田3R 4着/12頭+0.9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 2.7着 (安定) ◎ 当競馬場適性 7走で勝率 29% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 4走で勝率 50% △ 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 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.7% (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。
12	ワンダーカラフル	高橋洸（兵庫）	実67.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（前走2着）
前5走 06/24 園田7R 2着/10頭 06/03 園田12R 5着/12頭 05/21 園田12R 8着/12頭 05/06 園田5R 3着/10頭+0.6秒 04/23 園田6R 3着/12頭+1.7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 5.0着 △ 当競馬場適性 24走で勝率 12% ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ 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) +64% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

マローソ

騎手吉村智（兵庫）

単勝オッズ

1.7倍

AI期待値

-1%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11グランサントル

2.1倍

EV -71%

▲6テイケイリノ

15.0倍

EV +19%

出走馬全12頭

◎5

マローソ

吉村智（兵庫）

1.7倍

-1%

›

○11

グランサントル

杉浦健（兵庫）

2.1倍

-71%

›

▲6

テイケイリノ

廣瀬航（兵庫）

15.0倍

+19%

›

△2

テーオーパーソナル

下原理（兵庫）

27.6倍

+65%

›

△4

テイムキッド

山本咲（兵庫）

40.0倍

+60%

›

△7

ウインカグヤヒメ

佐々世（兵庫）

40.2倍

+5%

›

▽12

ワンダーカラフル

高橋洸（兵庫）

67.9倍

+64%

›

▽10

ギャラン

塩津璃（兵庫）

93.5倍

+81%

›

▽3

ナチュラル

大山真（兵庫）

100.9倍

+36%

›

▽1

レッドファイブ

田野豊（兵庫）

101.9倍

-7%

›

▽9

モンシャトール

井上幹（兵庫）

146.4倍

-17%

›

▽8

ピースラッキー

福原杏（兵庫）

397.1倍

+43%

›

💡 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。

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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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