園田 11R 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

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナリタシン差し	大山真（兵庫）	実13.2	B× A×勝率3% EV-65% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率37%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/15 園田11R 1着/12頭勝利 04/15 園田11R 3着/9頭+0.6秒 03/17 園田8R 4着/5頭+0.7秒 11/03 園田8R 4着/10頭+0.9秒 10/17 園田11R 6着/11頭+0.7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 27走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 15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) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.1% (オッズ暗示: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.6% / 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。
2	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実22.7	B× A×勝率1% EV-83% 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 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8秒 10/17 園田11R 10着/11頭+1.7秒 09/24 園田12R 5着/12頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 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 0.7% / 期待値 -83% ※ 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	ケイアイロベージ	下原理（兵庫）	実6.4	B× A△勝率6% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 6着/12頭+0.5秒 04/07 園田11R 4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 5.0着 × 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 0.1% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 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。
4	ココキュンキュン逃げ	山本咲（兵庫）	実13.2	B× A×勝率2% EV-74% 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57%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利 08/07 園田6R 4着/5頭+1.2秒 07/24 園田8R 1着/8頭勝利
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 7走で勝率 57% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 198日休養明け × 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 0.2% (オッズ暗示: 7.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.9% / 期待値 -75% ※ 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	ミグラテール	塩津璃（兵庫）	実18.4	B× A×勝率2% EV-71% 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 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 5着/12頭 04/07 園田11R 6着/12頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 -72% ※ 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	アシャカタカ	小牧太（兵庫）	実3.5	B🌟◎ A🌟◎勝率37% EV+31% 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（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +151% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 72.0% (オッズ暗示: 28.6%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 37.4% / 期待値 +31% ※ 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	ジーニアスレノン逃げ	廣瀬航（兵庫）	実6.5	B△ A▲勝率10% EV-36% 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19走で勝率37%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/24 園田11R 1着/10頭 06/05 園田10R 2着/9頭 05/13 園田10R 6着/8頭+1.0秒 04/15 園田12R 1着/12頭勝利 03/24 園田10R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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) -92% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.2% (オッズ暗示: 15.4%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.8% / 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。
8	ドラゴンゴクウ追込	杉浦健（兵庫）	実53.1	B× A×勝率1% EV-70% 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 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4秒 01/14 園田11R 7着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -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 0.6% / 期待値 -70% ※ 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	ハナブサ先行	田野豊（兵庫）	実11.9	B△ A×勝率4% EV-55% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 2着/12頭+0.1秒 04/15 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/17 園田8R 2着/5頭+0.1秒 01/14 園田11R 5着/12頭+1.0秒 12/30 園田11R 4着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 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 0.2% (オッズ暗示: 8.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.7% / 期待値 -56% ※ 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	グランドルチル推奨	吉村智（兵庫）	実10.6	B○ A△勝率6% EV-31% 詳細▼	AI予想勝率と市場想定の乖離が大きく、期待値+51%の中穴候補（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率33%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/24 園田11R 6着/10頭 06/05 園田10R 4着/9頭 05/21 園田11R 6着/12頭 04/28 園田11R 4着/11頭+0.8秒 04/08 園田11R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 14.3% (オッズ暗示: 9.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -31% ※ 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	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実4.5	B△ A○勝率20% EV-9% 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24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59%）
前5走 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2秒 12/16 園田11R 4着/8頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 24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 17走で勝率 59% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -99% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 20.2% / 期待値 -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	アンコロ逃げ	福原杏（兵庫）	推定—	B▲ A△勝率9% EV-82% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/29 園田11R 1着/11頭 05/05 園田10R 4着/11頭+0.3秒 12/16 園田10R 1着/12頭勝利 11/26 園田10R 1着/12頭勝利 11/12 園田7R 2着/6頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -78% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.8% △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 9.0% / 期待値 -83% ※ 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 ◎

アシャカタカ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+151%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:△10グランドルチル

10.6倍

EV +51%

▲A:△12アンコロ

—

EV —

出走馬全12頭

◎A:◎6

アシャカタカ

小牧太（兵庫）

3.5倍

+151%

›

○A:△10

グランドルチル

吉村智（兵庫）

10.6倍

+51%

›

▲A:△12

アンコロ

福原杏（兵庫）

—

›

△A:▲7

ジーニアスレノン

廣瀬航（兵庫）

6.5倍

-92%

›

△A:○11

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

4.5倍

-98%

›

△A:×9

ハナブサ

田野豊（兵庫）

11.9倍

-97%

›

×A:×4

ココキュンキュン

山本咲（兵庫）

13.2倍

-97%

›

×A:△3

ケイアイロベージ

下原理（兵庫）

6.4倍

-99%

›

×A:×1

ナリタシン

大山真（兵庫）

13.2倍

-99%

›

×A:×5

ミグラテール

塩津璃（兵庫）

18.4倍

-99%

›

×A:×2

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

22.7倍

-99%

›

×A:×8

ドラゴンゴクウ

杉浦健（兵庫）

53.1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 (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 10 グランドルチル実10.6倍期待値 +51%

※ 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

11R 園田競馬場大日本プロレスＢ１Ｂ２ダ1230m ダート1230m　発走 19:55

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ナリタシン差し	大山真（兵庫）	実13.2	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場27走で勝率37%と適性高／同距離帯24走で勝率42%／同馬場状態で勝率33%）
前5走 05/15 園田11R 1着/12頭勝利 04/15 園田11R 3着/9頭+0.6秒 03/17 園田8R 4着/5頭+0.7秒 11/03 園田8R 4着/10頭+0.9秒 10/17 園田11R 6着/11頭+0.7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 27走で勝率 37% (得意) ◎ 距離適性同距離 24走で勝率 42% ◎ 馬場適性同馬場 15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) -65% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
2	ホクザンバーリイ先行	永井孝（兵庫）	実22.7	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯20走で勝率30%／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 5着/12頭+0.2秒 04/15 園田11R 6着/9頭+1.0秒 12/30 園田11R 7着/12頭+1.8秒 10/17 園田11R 10着/11頭+1.7秒 09/24 園田12R 5着/12頭+0.4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 6.0着 ○ 当競馬場適性 31走で勝率 23% (相性良) ◎ 距離適性同距離 20走で勝率 30% ○ 馬場適性同馬場 18走で勝率 28% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (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。
3	ケイアイロベージ	下原理（兵庫）	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 6着/12頭+0.5秒 04/07 園田11R 4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 5.0着 × 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 6.0% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 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。
4	ココキュンキュン逃げ	山本咲（兵庫）	実13.2	×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57%と適性高／同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 12/31 大井10R 11着/14頭+2.8秒 12/09 園田10R 5着/8頭+1.8秒 09/18 園田11R 1着/11頭勝利 08/07 園田6R 4着/5頭+1.2秒 07/24 園田8R 1着/8頭勝利
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 7走で勝率 57% (得意) ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 198日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -75% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.9% (オッズ暗示: 7.6%) ※ 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。
5	ミグラテール	塩津璃（兵庫）	実18.4	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 07/03 園田11R 4着/9頭 06/18 園田11R 9着/11頭 06/05 園田11R 7着/10頭 05/22 園田11R 5着/12頭 04/07 園田11R 6着/12頭+1.2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 6.7着 △ 当競馬場適性 25走で勝率 12% ○ 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) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 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。
6	アシャカタカ	小牧太（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（騎手は近50戦で勝率26%）
前5走 ― ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 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) +31% (妙味あり) AI 予想勝率 37.4% (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。
7	ジーニアスレノン逃げ	廣瀬航（兵庫）	実6.5	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場19走で勝率37%と適性高／直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 06/24 園田11R 1着/10頭 06/05 園田10R 2着/9頭 05/13 園田10R 6着/8頭+1.0秒 04/15 園田12R 1着/12頭勝利 03/24 園田10R 1着/8頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 19走で勝率 37% (得意) ○ 馬場適性同馬場 10走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ 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 9.8% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 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。
8	ドラゴンゴクウ追込	杉浦健（兵庫）	実53.1	×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）
前5走 07/03 園田11R 6着/9頭+1.0秒 06/05 園田11R 5着/10頭 05/07 園田11R 6着/8頭+2.3秒 04/07 園田11R 8着/12頭+1.4秒 01/14 園田11R 7着/12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 5.7着 × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 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) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 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。
9	ハナブサ先行	田野豊（兵庫）	実11.9	×詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／63日ぶりの実戦）
前5走 05/15 園田11R 2着/12頭+0.1秒 04/15 園田11R 2着/9頭+0.0秒 03/17 園田8R 2着/5頭+0.1秒 01/14 園田11R 5着/12頭+1.0秒 12/30 園田11R 4着/12頭+0.2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 2.0着 (安定) ○ 当競馬場適性 23走で勝率 22% (相性良) △ 距離適性同距離 11走で勝率 9% ○ 前走実績前走 2着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 8.4%) ※ 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	グランドルチル推奨	吉村智（兵庫）	実10.6	△詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（近5走で勝率20%と堅実／同距離帯で勝率33%と得意／適度な間隔で状態万全）
前5走 06/24 園田11R 6着/10頭 06/05 園田10R 4着/9頭 05/21 園田11R 6着/12頭 04/28 園田11R 4着/11頭+0.8秒 04/08 園田11R 1着/12頭勝利
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 5.3着 △ 当競馬場適性 29走で勝率 14% ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 30% (好調) ○ 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) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 9.4%) ※ 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。
11	エイシンテムジン先行	渡瀬和（兵庫）	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場24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59%）
前5走 06/18 園田11R 8着/11頭 05/22 園田11R 4着/12頭 04/30 園田11R 4着/10頭+0.3秒 12/30 園田11R 3着/12頭+0.2秒 12/16 園田11R 4着/8頭+1.4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 5.3着 ◎ 当競馬場適性 24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 17走で勝率 59% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.2% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 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。
12	アンコロ逃げ	福原杏（兵庫）	推定—	△詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（当競馬場14走で勝率43%と適性高／同距離帯は3走で勝ち無し／同馬場状態で勝率50%）
前5走 05/29 園田11R 1着/11頭 05/05 園田10R 4着/11頭+0.3秒 12/16 園田10R 1着/12頭勝利 11/26 園田10R 1着/12頭勝利 11/12 園田7R 2着/6頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 14走で勝率 43% (得意) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ◎ 馬場適性同馬場 6走で勝率 50% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -83% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 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。

🎯 AIの本命

AI評価1位

アシャカタカ

騎手小牧太（兵庫）

単勝オッズ

3.5倍

AI期待値

+31%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11エイシンテムジン

4.5倍

EV -9%

▲7ジーニアスレノン

6.5倍

EV -36%

出走馬全12頭

◎6

アシャカタカ

小牧太（兵庫）

3.5倍

+31%

›

○11

エイシンテムジン

渡瀬和（兵庫）

4.5倍

-9%

›

▲7

ジーニアスレノン

廣瀬航（兵庫）

6.5倍

-36%

›

△12

アンコロ

福原杏（兵庫）

—

›

△10

グランドルチル

吉村智（兵庫）

10.6倍

-31%

›

△3

ケイアイロベージ

下原理（兵庫）

6.4倍

-61%

›

×9

ハナブサ

田野豊（兵庫）

11.9倍

-55%

›

×1

ナリタシン

大山真（兵庫）

13.2倍

-65%

›

×4

ココキュンキュン

山本咲（兵庫）

13.2倍

-74%

›

×5

ミグラテール

塩津璃（兵庫）

18.4倍

-71%

›

×2

ホクザンバーリイ

永井孝（兵庫）

22.7倍

-83%

›

×8

ドラゴンゴクウ

杉浦健（兵庫）

53.1倍

-70%

›

💡 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 (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 10 グランドルチル実10.6倍期待値 -31%

※ 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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